ตัวอย่างการค้นหาในหน้านี้จะใช้กับข้อมูลการส่งออกเหตุการณ์ BigQuery สำหรับ Google Analytics 4 โปรดดูตำราอาหาร BigQuery สำหรับ Universal Analytics หากคุณกำลังมองหาแหล่งข้อมูลเดียวกันสำหรับ Universal Analytics
การค้นหาทั้งหมดที่แสดงที่นี่ใช้ชุดข้อมูลตัวอย่างและควรให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง หากต้องการใช้ข้อมูลการส่งออกเหตุการณ์ BigQuery ของพร็อพเพอร์ตี้ Google Analytics ของคุณเอง ให้มองหาความคิดเห็น -- Replace table
ในแต่ละการค้นหาแล้วแทนที่รหัสชุดข้อมูลตัวอย่าง
คุณดูรหัสชุดข้อมูลได้โดยไปที่โปรเจ็กต์ BigQuery Export ใน BigQuery UI เช่น หากรหัสชุดข้อมูล BigQuery Export คือ my-
first-gcp-project:analytics_28239234
ให้แทนที่
-- Replace table
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
กับ:
-- Replace table
`my-first-gcp-project.analytics_28239234.events_*`
ค้นหาช่วงวันที่ที่ต้องการ
หากต้องการค้นหาช่วงวันที่ที่เจาะจงจากชุดข้อมูลการส่งออกเหตุการณ์ BigQuery ให้ใช้คอลัมน์จำลอง _TABLE_SUFFIX ในอนุประโยค WHERE ของการค้นหา สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูการกรองตารางที่เลือกโดยใช้ _TABLE_SUFFIX
ตัวอย่างเช่น การค้นหาต่อไปนี้นับเหตุการณ์ที่ไม่ซ้ำตามวันที่และตามชื่อเหตุการณ์สำหรับช่วงเวลาที่เจาะจงของวันและเหตุการณ์ที่เลือก
-- Example: Query a specific date range for selected events.
--
-- Counts unique events by date and by event name for a specifc period of days and
-- selected events(page_view, session_start, and purchase).
SELECT
event_date,
event_name,
COUNT(*) AS event_count
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name IN ('page_view', 'session_start', 'purchase')
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202'
GROUP BY 1, 2;
จำนวนผู้ใช้และผู้ใช้ใหม่
- หากต้องการดูจำนวนผู้ใช้ทั้งหมด ให้นับจํานวน
user_id
ที่ไม่ซ้ำกัน อย่างไรก็ตาม หากไคลเอ็นต์ Google Analytics ไม่ได้ส่งuser_id
กลับมาพร้อมกับ Hit แต่ละครั้ง หรือหากคุณไม่แน่ใจ ให้นับจำนวนuser_pseudo_id
ที่ไม่ซ้ำกัน - สำหรับผู้ใช้ใหม่ คุณสามารถใช้วิธีการนับแบบเดียวกับที่อธิบายข้างต้น แต่สำหรับค่า
event_name
ต่อไปนี้
-- Example: Get 'Total User' count and 'New User' count.
WITH
UserInfo AS (
SELECT
user_pseudo_id,
MAX(IF(event_name IN ('first_visit', 'first_open'), 1, 0)) AS is_new_user
-- Replace table name.
FROM `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
-- Replace date range.
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20201130'
GROUP BY 1
)
SELECT
COUNT(*) AS user_count,
SUM(is_new_user) AS new_user_count
FROM UserInfo;
จำนวนการทำธุรกรรมโดยเฉลี่ยต่อผู้ซื้อ
ข้อความค้นหาต่อไปนี้แสดงจำนวนธุรกรรมโดยเฉลี่ยต่อผู้ซื้อ
-- Example: Average number of transactions per purchaser.
SELECT
COUNT(*) / COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS avg_transaction_per_purchaser
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name IN ('in_app_purchase', 'purchase')
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201231';
ค่าสำหรับชื่อเหตุการณ์ที่เฉพาะเจาะจง
การค้นหาต่อไปนี้แสดง event_timestamp
สำหรับเหตุการณ์ purchase
ทั้งหมดและค่าพารามิเตอร์เหตุการณ์ที่เชื่อมโยง
-- Example: Query values for a specific event name.
--
-- Queries the individual timestamps and values for all 'purchase' events.
SELECT
event_timestamp,
(
SELECT COALESCE(value.int_value, value.float_value, value.double_value)
FROM UNNEST(event_params)
WHERE key = 'value'
) AS event_value
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name = 'purchase'
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202';
คุณแก้ไขคำค้นหาก่อนหน้าให้แสดงค่าพารามิเตอร์เหตุการณ์ทั้งหมดแทนรายการได้ ดังนี้
-- Example: Query total value for a specific event name.
--
-- Queries the total event value for all 'purchase' events.
SELECT
SUM(
(
SELECT COALESCE(value.int_value, value.float_value, value.double_value)
FROM UNNEST(event_params)
WHERE key = 'value'
))
AS event_value
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name = 'purchase'
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202';
เพิ่มสินค้า 10 รายการแรกลงในรถเข็นแล้ว
คำค้นหาต่อไปนี้แสดงสินค้า 10 อันดับแรกที่เพิ่มลงในรถเข็นตามจํานวนผู้ใช้มากที่สุด
-- Example: Top 10 items added to cart by most users.
SELECT
item_id,
item_name,
COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_count
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_web_ecommerce.events_*`, UNNEST(items)
WHERE
-- Replace date range.
_TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
AND event_name IN ('add_to_cart')
GROUP BY
1, 2
ORDER BY
user_count DESC
LIMIT 10;
จำนวนการดูหน้าเว็บโดยเฉลี่ยตามประเภทผู้ซื้อ (ผู้ซื้อเทียบกับผู้ที่ไม่ได้ซื้อ)
ข้อความค้นหาต่อไปนี้แสดงจํานวนผู้ซื้อการดูหน้าเว็บโดยเฉลี่ย (ผู้ซื้อเทียบกับผู้ที่ไม่ได้ซื้อ)
-- Example: Average number of pageviews by purchaser type.
WITH
UserInfo AS (
SELECT
user_pseudo_id,
COUNTIF(event_name = 'page_view') AS page_view_count,
COUNTIF(event_name IN ('in_app_purchase', 'purchase')) AS purchase_event_count
-- Replace table name.
FROM `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
-- Replace date range.
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202'
GROUP BY 1
)
SELECT
(purchase_event_count > 0) AS purchaser,
COUNT(*) AS user_count,
SUM(page_view_count) AS total_page_views,
SUM(page_view_count) / COUNT(*) AS avg_page_views,
FROM UserInfo
GROUP BY 1;
ลำดับของการดูหน้าเว็บ
ข้อความค้นหาต่อไปนี้แสดงลำดับของการดูหน้าเว็บโดยผู้ใช้ระหว่างเซสชันที่ไม่ซ้ำ
-- Example: Sequence of pageviews.
SELECT
user_pseudo_id,
event_timestamp,
(SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id') AS ga_session_id,
(SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'page_location')
AS page_location,
(SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'page_title') AS page_title
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name = 'page_view'
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202'
ORDER BY
user_pseudo_id,
ga_session_id,
event_timestamp ASC;
รายการพารามิเตอร์เหตุการณ์
การค้นหาต่อไปนี้แสดงพารามิเตอร์เหตุการณ์ทั้งหมดที่ปรากฏในชุดข้อมูล
-- Example: List all available event parameters and count their occurrences.
SELECT
EP.key AS event_param_key,
COUNT(*) AS occurrences
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`, UNNEST(event_params) AS EP
WHERE
-- Replace date range.
_TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202'
GROUP BY
event_param_key
ORDER BY
event_param_key ASC;
การเข้าร่วมกับ Google Ads
หากต้องการดึงข้อมูล Google Ads เพิ่มเติมสําหรับเหตุการณ์ GA4 ให้ตั้งค่าบริการโอนข้อมูล BigQuery สําหรับ Google Ads แล้วเข้าร่วม collected_traffic_source.gclid
จากข้อมูลเหตุการณ์ GA4 ไปยังgclid
ช่อง ads_ClickStats_
customer_id จากการโอนข้อมูล Google Ads
โปรดทราบว่าการส่งออกข้อมูลเหตุการณ์ GA4 จะสร้างตารางสำหรับแต่ละวัน ในขณะที่การโอน Google Ads จะสร้างตาราง ads_ClickStats_
customer_id 1 รายการต่อลูกค้า 1 ราย