Hãy thử máy chủ MCP cho Google Analytics. Cài đặt từ GitHub và xem thông báo để biết thêm thông tin chi tiết.

Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

Truy vấn cơ bản để xuất dữ liệu sự kiện Google Analytics

Các truy vấn mẫu trên trang này áp dụng cho dữ liệu xuất sự kiện BigQuery cho Google Analytics.

Truy vấn tập dữ liệu của bạn thay vì tập dữ liệu mẫu

Trừ phi có ghi chú khác, tất cả các truy vấn được liệt kê ở đây đều sử dụng tập dữ liệu mẫu và sẽ tạo ra kết quả hợp lệ. Để sử dụng dữ liệu xuất sự kiện BigQuery của tài sản Google Analytics, hãy tìm nhận xét -- Replace table trong mỗi truy vấn và thay thế bảng mẫu. Cách sao chép tên bảng từ tập dữ liệu của bạn:

Chuyển đến giao diện người dùng BigQuery và chọn dự án chứa tập dữ liệu của bạn.
Tìm bảng trong Trình khám phá.
Nhấp vào biểu tượng ba dấu chấm dọc ở bên phải bảng, sau đó nhấp vào Sao chép mã nhận dạng.
Dán tên bảng thay cho bảng mẫu trong truy vấn.
Thay thế phần ngày của bảng bằng *.

Ví dụ: nếu Sao chép mã nhận dạng sao chép tên bảng BigQuery my-first-gcp-project:analytics_28239234.events_20240718, hãy thay thế:

  -- Replace table
  `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`

bằng:

  -- Replace table
  `my-first-gcp-project.analytics_28239234.events_*`

Truy vấn một phạm vi ngày cụ thể

Để truy vấn một phạm vi ngày cụ thể từ tập dữ liệu xuất sự kiện BigQuery, hãy sử dụng cột giả _TABLE_SUFFIX trong mệnh đề WHERE của truy vấn. Để biết thêm thông tin, hãy xem Lọc các bảng đã chọn bằng _TABLE_SUFFIX.

Ví dụ: truy vấn sau đây đếm các sự kiện riêng biệt theo ngày và theo tên sự kiện trong một khoảng thời gian cụ thể và các sự kiện đã chọn:

-- 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;

Số người dùng, người dùng mới và người dùng cũ

Để biết tổng số người dùng đang hoạt động, hãy đếm số lượng giá trị user_id riêng biệt. Tuy nhiên, nếu ứng dụng Google Analytics của bạn không gửi lại user_id cho mỗi lượt truy cập hoặc nếu bạn không chắc chắn, hãy đếm số lượng giá trị user_pseudo_id riêng biệt.
Đối với người dùng mới, hãy đếm số lượng người dùng riêng biệt có event_name là:
- first_visit
- first_open
Đối với người dùng cũ, hãy đếm số lượng người dùng đã hoạt động trong khoảng thời gian đó nhưng không bắt đầu phiên đầu tiên hoặc khởi chạy ứng dụng lần đầu tiên trong khoảng thời gian đó (người dùng đang hoạt động trừ người dùng mới).

-- Example: Get 'Total User' (Active User), 'New User', and 'Returning User' counts.

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 active_users,
  SUM(is_new_user) AS new_users,
  COUNT(*) - SUM(is_new_user) AS returning_users
FROM UserInfo;

Số giao dịch trung bình trên mỗi người mua

Truy vấn sau đây cho biết số giao dịch trung bình trên mỗi người mua.

-- 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';

Giá trị cho một tên sự kiện cụ thể

Truy vấn sau đây cho biết event_timestamp cho tất cả purchase sự kiện và các giá trị tham số sự kiện được liên kết:

-- 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';

Bạn có thể sửa đổi truy vấn trước đó để cho biết tổng giá trị tham số sự kiện thay vì danh sách:

-- 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';

10 mặt hàng hàng đầu được thêm vào giỏ hàng

Truy vấn sau đây cho biết 10 mặt hàng hàng đầu được thêm vào giỏ hàng theo số lượng người dùng nhiều nhất.

-- 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_sample_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;

Số lượt xem trang trung bình theo kiểu người mua (người mua so với người dùng không mua)

Truy vấn sau đây cho biết số lượt xem trang trung bình theo kiểu người mua (người mua so với người dùng không mua):

-- 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;

Trình tự lượt xem trang

Truy vấn này cho biết trình tự lượt xem trang của từng người dùng. Truy vấn sắp xếp kết quả bằng các trường sau để các sự kiện được liệt kê theo thứ tự xảy ra cho người dùng, ngay cả khi các sự kiện được gửi trong cùng một lô:

user_pseudo_id
user_id
batch_page_id
batch_ordering_id
batch_event_index

Mặc dù mẫu chỉ giới hạn kết quả ở các sự kiện page_view, nhưng bạn có thể sử dụng cùng một mệnh đề ORDER BY để sắp xếp chính xác tất cả các sự kiện bằng cách xoá điều kiện mệnh đề WHERE cho event_name.

Truy vấn này cũng cho biết cách sử dụng các hàm do người dùng xác định GetParamString và GetParamInt để giảm trùng lặp và giúp bạn dễ hiểu và duy trì các truy vấn hơn.

-- Example: Sequence of pageviews.

/** Temporary function to retrieve the string_value of an event parameter by event name. */
CREATE TEMP FUNCTION GetParamString(event_params ANY TYPE, param_name STRING)
AS ((SELECT ANY_VALUE(value.string_value) FROM UNNEST(event_params) WHERE key = param_name));

/** Temporary function to retrieve the int_value of an event parameter by event name. */
CREATE TEMP FUNCTION GetParamInt(event_params ANY TYPE, param_name STRING)
AS ((SELECT ANY_VALUE(value.int_value) FROM UNNEST(event_params) WHERE key = param_name));

SELECT
  user_pseudo_id,
  user_id,
  batch_page_id,
  batch_ordering_id,
  batch_event_index,
  event_name,
  GetParamInt(event_params, 'ga_session_id') as ga_session_id,
  GetParamString(event_params, 'page_location') as page_location,
  GetParamString(event_params, '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 '20240718' AND '20240731'
ORDER BY
  user_pseudo_id,
  user_id,
  batch_page_id,
  batch_ordering_id,
  batch_event_index;

Danh sách tham số sự kiện

Truy vấn sau đây liệt kê tất cả các tham số sự kiện xuất hiện trong tập dữ liệu của bạn:

-- 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;

Kết hợp với Google Ads

Để truy xuất thêm dữ liệu Google Ads cho các sự kiện Google Analytics, hãy thiết lập Dịch vụ truyền dữ liệu BigQuery cho Google Ads, sau đó kết hợp collected_traffic_source.gclid từ dữ liệu sự kiện Google Analytics với trường gclid của ads_ClickStats_customer_id từ quá trình chuyển dữ liệu của Google Ads.

Xin lưu ý rằng tính năng xuất dữ liệu sự kiện Google Analytics sẽ tạo một bảng cho mỗi ngày, còn dịch vụ chuyển dữ liệu của Google Ads sẽ điền sẵn một ads_ClickStats_customer_id bảng cho mỗi khách hàng.

Bắt đầu

Tiếp

Truy vấn sự kiện nâng cao