JS- und CSS-Code aus Experimenten abrufen

Dieser Leitfaden erklärt, wie Sie JavaScript- und CSS-Code aus den Gewinnervariationen von Developer-(codebasierten)-Experimenten abrufen, die seit 2026 pausiert oder gestoppt wurden. Um den Code abzurufen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

Den Filter erstellen, um codebasierte Experimente abzurufen, die seit 2026 pausiert oder gestoppt wurden.
Die gefilterten Experimente abrufen mit dem Get all experiments-Endpoint.
Die Gewinnervariation identifizieren, indem Sie die Experimentergebnisse abrufen.
Den JS- und CSS-Code abrufen mit dem Get a variation-Endpoint.

Am Ende dieses Leitfadens finden Sie auch ein vollständiges Python-Skript, das den Workflow implementiert.

Voraussetzungen

Bevor Sie die Automation API verwenden, stellen Sie sicher, dass Sie ein Access Token haben. Um ein Token zu erhalten, lesen Sie den Authentifizierungsleitfaden.

Den Filter erstellen

Verwenden Sie zum Filtern von Experimenten den Abfrageparameter filter. Filtern Sie die Experimente anhand der folgenden Kriterien:

status: Auf PAUSED oder STOPPED setzen.
dateStatusModified: Auf größer als 1. Januar 2026 setzen.
type: Auf DEVELOPER setzen.

Beispielfilter

[
  {
    "field": "status",
    "operator": "IN",
    "parameters": ["PAUSED", "STOPPED"]
  },
  {
    "field": "dateStatusModified",
    "operator": "GREATER",
    "parameters": ["2026-01-01T00:00:00"]
  },
  {
    "field": "type",
    "operator": "IN",
    "parameters": ["DEVELOPER"]
  }
]

So generieren Sie einen gültigen Filter direkt vom Experiment-Dashboard:

Öffnen Sie Ihr Experiment-Dashboard.
Wenden Sie die gewünschten Filter über die Dashboard-Benutzeroberfläche an.
Öffnen Sie die Entwicklertools Ihres Browsers.
Gehen Sie zur Registerkarte Network.
Suchen Sie nach der GetExperiments-Anfrage.
Öffnen Sie die entsprechende GraphQL-Anfrage und wählen Sie die Registerkarte Payload.

Sie können die genaue Filterkonfiguration kopieren, die von der Benutzeroberfläche generiert wurde, und sie in der Automation API wiederverwenden.

Die gefilterten Experimente abrufen

Übergeben Sie den Filter als URL-Abfrageparameter. Kodieren Sie das JSON-Filter prozentkodiert, bevor Sie es zur URL hinzufügen.

Beispielanfrage

curl -L "https://api.kameleoon.com/experiments?filter=%5B%7B%22field%22%3A%22status%22%2C%22operator%22%3A%22IN%22%2C%22parameters%22%3A%5B%22PAUSED%22%2C%22STOPPED%22%5D%7D%2C%7B%22field%22%3A%22dateStatusModified%22%2C%22operator%22%3A%22GREATER%22%2C%22parameters%22%3A%5B%222026-01-01T00%3A00%3A00%22%5D%7D%2C%7B%22field%22%3A%22type%22%2C%22operator%22%3A%22IN%22%2C%22parameters%22%3A%5B%22DEVELOPER%22%5D%7D%5D" \
-H "Accept: */*" \
-H "Authorization: Bearer <ACCESS_TOKEN>"

Beispielantwort

[
  {
    "id": 344428,
    "siteId": 31553,
    "name": "TestJavascriptHelpDoc",
    "type": "DEVELOPER",
    "status": "STOPPED",
    "mainGoalId": 396889,
    "variations": [1199120, 1199121],
    "dateStatusModified": "2026-02-09T11:23:31+0100",
    "commonJavaScriptCode": "console.log(\"hello world\");",
    "globalScript": "console.log(\"hello world\");"
  }
]

Beachten Sie aus dieser Antwort die folgenden Felder für die nächsten Schritte:

id: Die Experiment-ID.
mainGoalId: Erforderlich, um die Experimentergebnisse abzurufen.
variations: Die Liste der Variations-IDs.

Die Gewinnervariation finden

Um die Gewinnervariation zu identifizieren, führen Sie die folgenden Schritte aus:

Rufen Sie die Experimentergebnisse ab. Weitere Informationen finden Sie unter Experimentergebnisse abrufen.
Fügen Sie die mainGoalId aus der vorherigen Antwort ein.
Vergleichen Sie die improvementRate für jede Variation.

Beispielanfrage

curl -L -X POST "https://api.kameleoon.com/experiments/344428/results" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Accept: */*" \
-H "Authorization: Bearer <ACCESS_TOKEN>" \
--data-raw '{
  "visitorData": false,
  "sequentialTesting": true,
  "referenceVariationId": "0",
  "goalsIds": [396889]
}'

Antwort

Nach dem Absenden der Anfrage erhalten Sie einen Datencode. Verwenden Sie diesen Code, um die Ergebnisse abzurufen. Weitere Informationen finden Sie im Leitfaden zum Abrufen von Experimentergebnissen.

Den Gewinner identifizieren

Suchen Sie in den Antwortdaten die goalsData für jede Variations-ID (zum Beispiel 1199120 und 1199121) und ignorieren Sie die Variation _reference (Basislinie). Vergleichen Sie die improvementRate jeder Variation. Die Variation mit der höchsten positiven improvementRate ist der Gewinner. In diesem Beispiel:

1199120 hat eine improvementRate von 26,57.
1199121 hat eine improvementRate von -15,5.

Daher ist die Gewinnervariation 1199120.

Den JS- und CSS-Code abrufen

Sie finden den Code auf Experimentebene in den folgenden Feldern Ihrer ursprünglichen Experimentantwort:

commonJavaScriptCode
commonCssCode
globalScript (benutzerdefiniertes Experimentskript)

Um den Code auf Variationsebene abzurufen, verwenden Sie den Get a variation-Endpoint.

Beispielanfrage

curl -L "https://api.kameleoon.com/variations/1199120" \
-H "Accept: */*" \
-H "Authorization: Bearer <ACCESS_TOKEN>"

Beispielantwort

{
  "id": 804410,
  "siteId": 24101,
  "name": "Variation 1",
  "jsCode": "(function() {})();",
  "cssCode": "/* Add CSS code to this variation */",
  "isJsCodeAfterDomReady": false
}

Den Code lokalisieren

Sie finden den Code auf Variationsebene in den folgenden Feldern:

JavaScript-Code: jsCode
CSS-Code: cssCode

Vollständiges Python-Skript

Das folgende Skript automatisiert den vollständigen Workflow, um den Filter zu erstellen, die Experimente abzurufen, die Gewinnervariation zu finden und den Code zu extrahieren.

import requests
import json
import urllib.parse
import time
from datetime import datetime

# ==============================
# Configuration
# ==============================

ACCESS_TOKEN = "<ACCESS TOKEN>"
BASE_URL = "https://api.kameleoon.com"
DATE_FILTER = "2026-01-01T00:00:00"

HEADERS = {
    "Accept": "*/*",
    "Authorization": f"Bearer {ACCESS_TOKEN}"
}


# ==============================
# Step 1: Build and Encode Filter
# ==============================

def build_filter():
    filter_payload = [
        {
            "field": "status",
            "operator": "IN",
            "parameters": ["PAUSED", "STOPPED"]
        },
        {
            "field": "dateStatusModified",
            "operator": "GREATER",
            "parameters": [DATE_FILTER]
        },
        {
            "field": "type",
            "operator": "IN",
            "parameters": ["DEVELOPER"]
        }
    ]

    filter_json = json.dumps(filter_payload)
    encoded_filter = urllib.parse.quote(filter_json)
    return encoded_filter


# ==============================
# Step 2: Retrieve Experiments
# ==============================

def get_filtered_experiments(encoded_filter):
    url = f"{BASE_URL}/experiments?filter={encoded_filter}"
    response = requests.get(url, headers=HEADERS)
    response.raise_for_status()
    return response.json()


# ==============================
# Step 3: Retrieve Experiment Results
# ==============================

def get_experiment_results(experiment_id, main_goal_id):
    url = f"{BASE_URL}/experiments/{experiment_id}/results"

    payload = {
        "visitorData": False,
        "sequentialTesting": True,
        "referenceVariationId": "0",
        "goalsIds": [main_goal_id]
    }

    response = requests.post(url, headers={
        **HEADERS,
        "Content-Type": "application/json"
    }, json=payload)

    response.raise_for_status()
    data_code = response.json()["dataCode"]

    experiment_results = requests.get(f"{BASE_URL}/results?dataCode={data_code}")

    if experiment_results.json().get("status") != "READY":
        print("Results not ready. Waiting 1s and retrying.")
        time.sleep(1)
        experiment_results = requests.get(f"{BASE_URL}/results?dataCode={data_code}")

    return experiment_results.json()


# ==============================
# Step 4: Identify Winning Variation
# ==============================

def get_winning_variation(results_json, main_goal_id):
    variation_data = results_json.get("data", {}).get("variationData", {})

    best_variation_id = None
    best_improvement = float("-inf")

    for variation_id, variation_content in variation_data.items():

        # Skip reference
        if variation_id == "_reference":
            continue

        try:
            goal_data = (
                variation_content["breakdownData"]["_reference"]
                ["generalData"]["goalsData"][str(main_goal_id)]
            )

            improvement = goal_data.get("improvementRate", None)

            if improvement is not None and improvement > best_improvement:
                best_improvement = improvement
                best_variation_id = variation_id

        except KeyError:
            continue

    return best_variation_id, best_improvement


# ==============================
# Step 5: Retrieve Variation Code
# ==============================

def get_variation_code(variation_id):
    url = f"{BASE_URL}/variations/{variation_id}"
    response = requests.get(url, headers=HEADERS)
    response.raise_for_status()
    return response.json()


# ==============================
# Main Workflow
# ==============================

def main():
    print("Building filter...")
    encoded_filter = build_filter()

    print("Retrieving experiments...")
    experiments = get_filtered_experiments(encoded_filter)

    if not experiments:
        print("No experiments found.")
        return

    for experiment in experiments:
        experiment_id = experiment["id"]
        main_goal_id = experiment.get("mainGoalId")

        print(f"\nProcessing experiment {experiment_id}...")

        if not main_goal_id:
            print("No main goal defined. Skipping.")
            continue

        print("Retrieving results...")
        results = get_experiment_results(experiment_id, main_goal_id)

        if results.get("status") != "READY":
            print("Results not ready. Skipping.")
            continue

        winning_variation_id, improvement = get_winning_variation(results, main_goal_id)

        if not winning_variation_id:
            print("No winning variation found.")
            continue

        print(f"Winning variation: {winning_variation_id} (Improvement: {improvement}%)")

        print("Retrieving JS and CSS code...")
        variation_data = get_variation_code(winning_variation_id)

        global_js_code = experiment.get("globalScript","")
        common_css_code = experiment.get("commonCssCode","")
        common_js_code = experiment.get("commonJavaScriptCode","")
        js_code = variation_data.get("jsCode", "")
        css_code = variation_data.get("cssCode", "")
        
        print("\n--- Global JavaScript Code ---")
        print(global_js_code)

        print("\n--- Common JavaScript Code ---")
        print(common_js_code)

        print("\n--- Common CSS Code ---")
        print(common_css_code)

        print("\n--- JavaScript Code ---")
        print(js_code)

        print("\n--- CSS Code ---")
        print(css_code)


if __name__ == "__main__":
    main()

​Voraussetzungen

​Den Filter erstellen

​Beispielfilter

​Die gefilterten Experimente abrufen

​Beispielanfrage

​Beispielantwort

​Die Gewinnervariation finden

​Beispielanfrage

​Antwort

​Den Gewinner identifizieren

​Den JS- und CSS-Code abrufen

​Beispielanfrage

​Beispielantwort

​Den Code lokalisieren

​Vollständiges Python-Skript

Voraussetzungen

Den Filter erstellen

Beispielfilter

Die gefilterten Experimente abrufen

Beispielanfrage

Beispielantwort

Die Gewinnervariation finden

Beispielanfrage

Antwort

Den Gewinner identifizieren

Den JS- und CSS-Code abrufen

Beispielanfrage

Beispielantwort

Den Code lokalisieren

Vollständiges Python-Skript