طلبات البحث المتقدمة

تنطبق طلبات البحث المتقدّمة في هذه الصفحة على بيانات تصدير الأحداث في BigQuery من "إحصاءات Google". للاطّلاع على أمثلة أبسط، يُرجى الانتقال إلى صفحة طلبات البحث الأساسية.

المنتجات التي اشتراها العملاء الذين اشتروا منتجًا معيّنًا

يعرض طلب البحث التالي المنتجات الأخرى التي اشتراها العملاء الذين اشتروا منتجًا معيّنًا. لا يفترض هذا المثال أنّ المنتجات تم شراؤها في الطلب نفسه.

يعتمد المثال المحسّن على ميزات البرمجة النصية في BigQuery لتحديد متغيّر يوضّح العناصر التي يجب فلترتها. على الرغم من أنّ هذا لا يحسّن الأداء، فإنّ هذا النهج أكثر سهولة في القراءة لتحديد المتغيّرات مقارنةً بإنشاء جدول بقيمة واحدة باستخدام عبارة WITH. يستخدم طلب البحث المبسّط النهج الأخير باستخدام عبارة WITH.

ينشئ طلب البحث المبسّط قائمة منفصلة بـ "مشترو المنتج (أ)" ويجري عملية ربط مع هذه البيانات. على عكس ذلك، ينشئ طلب البحث المحسّن قائمة بجميع المنتجات التي اشتراها المستخدم في جميع الطلبات باستخدام الدالة ARRAY_AGG. بعد ذلك، باستخدام عبارة WHERE الخارجية، يفلتر طلب البحث قوائم الشراء لجميع المستخدمين حسب target_item، ولا يتم عرض سوى المنتجات ذات الصلة.

مبسّطة

-- Example: Products purchased by customers who purchased a specific product.
--
-- `Params` is used to hold the value of the selected product and is referenced
-- throughout the query.

WITH
  Params AS (
    -- Replace with selected item_name or item_id.
    SELECT 'Google Navy Speckled Tee' AS selected_product
  ),
  PurchaseEvents AS (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      items
    FROM
      -- Replace table name.
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
    WHERE
      -- Replace date range.
      _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
      AND event_name = 'purchase'
  ),
  ProductABuyers AS (
    SELECT DISTINCT
      user_pseudo_id
    FROM
      Params,
      PurchaseEvents,
      UNNEST(items) AS items
    WHERE
      -- item.item_id can be used instead of items.item_name.
      items.item_name = selected_product
  )
SELECT
  items.item_name AS item_name,
  SUM(items.quantity) AS item_quantity
FROM
  Params,
  PurchaseEvents,
  UNNEST(items) AS items
WHERE
  user_pseudo_id IN (SELECT user_pseudo_id FROM ProductABuyers)
  -- item.item_id can be used instead of items.item_name
  AND items.item_name != selected_product
GROUP BY 1
ORDER BY item_quantity DESC;

التحسين

-- Optimized Example: Products purchased by customers who purchased a specific product.

-- Replace item name
DECLARE target_item STRING DEFAULT 'Google Navy Speckled Tee';

SELECT
  IL.item_name AS item_name,
  SUM(IL.quantity) AS quantity
FROM
  (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      ARRAY_AGG(STRUCT(item_name, quantity)) AS item_list
    FROM
      -- Replace table
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`, UNNEST(items)
    WHERE
      -- Replace date range
      _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201210'
      AND event_name = 'purchase'
    GROUP BY
      1
  ),
  UNNEST(item_list) AS IL
WHERE
  target_item IN (SELECT item_name FROM UNNEST(item_list))
  -- Remove the following line if you want the target_item to appear in the results
  AND target_item != IL.item_name
GROUP BY
  item_name
ORDER BY
  quantity DESC;

متوسط الإنفاق لكل جلسة شراء

تحسب طلبات البحث التالية متوسط المبلغ الذي يتم إنفاقه لكل جلسة، مع أخذ الجلسات التي أجرى فيها المستخدم عملية شراء فقط في الاعتبار. يستخدم كلا طلبَي البحث تعبير جدول شائعًا (CTE) لحساب إجمالي الإنفاق لكل جلسة شراء فريدة أولاً.

1. متوسط المبلغ الذي يتم إنفاقه لكل جلسة شراء حسب المستخدم:

يعرض طلب البحث هذا متوسط الإنفاق في الجلسة لكل مستخدم فردي:

-- Calculates the average session spend per user.
WITH
  session_spend AS (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id') AS session_id,
      SUM(
        COALESCE(
          (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value'),
          (SELECT value.float_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value'),
          (SELECT value.double_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value'),
          0.0)
      ) AS total_session_spend
    FROM
      -- Replace table name.
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
    WHERE
      event_name = 'purchase'
      -- Replace date range.
      AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
      AND EXISTS(SELECT 1 FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id' AND value.int_value IS NOT NULL)
    GROUP BY
      user_pseudo_id, session_id
  )
SELECT
  user_pseudo_id,
  COUNT(session_id) AS number_of_purchase_sessions,
  AVG(total_session_spend) AS avg_spend_per_session_by_user
FROM
  session_spend
GROUP BY
  user_pseudo_id
ORDER BY
  avg_spend_per_session_by_user DESC;

2. متوسط المبلغ الذي يتم إنفاقه في جميع جلسات الشراء:

يحسب طلب البحث هذا متوسط الإنفاق الإجمالي في كل جلسة شراء فريدة من جميع المستخدمين:

-- Calculates the overall average session spend across all users and sessions.
WITH
  session_spend AS (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id') AS session_id,
      SUM(
        COALESCE(
          (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value'),
          (SELECT value.float_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value'),
          (SELECT value.double_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value'),
          0.0)
      ) AS total_session_spend
    FROM
      -- Replace table name.
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
    WHERE
      event_name = 'purchase'
      -- Replace date range.
      AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
      AND EXISTS(SELECT 1 FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id' AND value.int_value IS NOT NULL)
    GROUP BY
      user_pseudo_id, session_id
  )
SELECT
  COUNT(session_id) AS total_purchase_sessions,
  AVG(total_session_spend) AS overall_avg_spend_per_session
FROM
  session_spend;

رقم تعريف الجلسة الأخير ورقم الجلسة للمستخدمين

يقدّم طلب البحث التالي قائمة بأحدث `ga_session_id` و`ga_session_number` من آخر 4 أيام لقائمة بالمستخدمين. يمكنك تقديم قائمة user_pseudo_id أو قائمة user_id.

user_pseudo_id

-- Get the latest ga_session_id and ga_session_number for specific users during last 4 days.

-- Replace timezone. List at https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones.
DECLARE REPORTING_TIMEZONE STRING DEFAULT 'America/Los_Angeles';

-- Replace list of user_pseudo_id's with ones you want to query.
DECLARE USER_PSEUDO_ID_LIST ARRAY<STRING> DEFAULT
  [
    '1005355938.1632145814', '979622592.1632496588', '1101478530.1632831095'];

CREATE TEMP FUNCTION GetParamValue(params ANY TYPE, target_key STRING)
AS (
  (SELECT `value` FROM UNNEST(params) WHERE key = target_key LIMIT 1)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDateSuffix(date_shift INT64, timezone STRING)
AS (
  (SELECT FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_ADD(CURRENT_DATE(timezone), INTERVAL date_shift DAY)))
);

SELECT DISTINCT
  user_pseudo_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_id').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_number').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_number
FROM
  -- Replace table name.
  `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
  user_pseudo_id IN UNNEST(USER_PSEUDO_ID_LIST)
  AND RIGHT(_TABLE_SUFFIX, 8)
    BETWEEN GetDateSuffix(-3, REPORTING_TIMEZONE)
    AND GetDateSuffix(0, REPORTING_TIMEZONE)
WINDOW UserWindow AS (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp DESC);

user_id

-- Get the latest ga_session_id and ga_session_number for specific users during last 4 days.

-- Replace timezone. List at https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones.
DECLARE REPORTING_TIMEZONE STRING DEFAULT 'America/Los_Angeles';

-- Replace list of user_id's with ones you want to query.
DECLARE USER_ID_LIST ARRAY<STRING> DEFAULT ['<user_id_1>', '<user_id_2>', '<user_id_n>'];

CREATE TEMP FUNCTION GetParamValue(params ANY TYPE, target_key STRING)
AS (
  (SELECT `value` FROM UNNEST(params) WHERE key = target_key LIMIT 1)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDateSuffix(date_shift INT64, timezone STRING)
AS (
  (SELECT FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_ADD(CURRENT_DATE(timezone), INTERVAL date_shift DAY)))
);

SELECT DISTINCT
  user_pseudo_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_id').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_number').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_number
FROM
  -- Replace table name.
  `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
  user_id IN UNNEST(USER_ID_LIST)
  AND RIGHT(_TABLE_SUFFIX, 8)
    BETWEEN GetDateSuffix(-3, REPORTING_TIMEZONE)
    AND GetDateSuffix(0, REPORTING_TIMEZONE)
WINDOW UserWindow AS (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp DESC);