Google Analytics 4 ইভেন্ট ডেটা এক্সপোর্টের জন্য প্রাথমিক প্রশ্ন

এই পৃষ্ঠার নমুনা প্রশ্নগুলি Google Analytics 4-এর জন্য BigQuery ইভেন্ট এক্সপোর্ট ডেটাতে প্রযোজ্য। আপনি যদি ইউনিভার্সাল অ্যানালিটিক্সের জন্য একই সংস্থান খুঁজছেন তাহলে ইউনিভার্সাল অ্যানালিটিক্সের জন্য BigQuery কুকবুক দেখুন।

এখানে তালিকাভুক্ত সমস্ত প্রশ্ন নমুনা ডেটাসেট ব্যবহার করে এবং বৈধ ফলাফল তৈরি করা উচিত। আপনার নিজের Google Analytics প্রপার্টির BigQuery ইভেন্ট এক্সপোর্ট ডেটা ব্যবহার করতে, মন্তব্যটি দেখুন -- Replace table এবং নমুনা ডেটাসেট আইডি প্রতিস্থাপন করুন। আপনি BigQuery UI-তে আপনার BigQuery এক্সপোর্ট প্রোজেক্টে নেভিগেট করে আপনার ডেটাসেট আইডি খুঁজে পেতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার BigQuery এক্সপোর্ট ডেটাসেট আইডি হয় my- first-gcp-project:analytics_28239234 , তাহলে প্রতিস্থাপন করুন:

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

সঙ্গে:

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

একটি নির্দিষ্ট তারিখ ব্যাপ্তি জিজ্ঞাসা করুন

একটি BigQuery ইভেন্ট এক্সপোর্ট ডেটাসেট থেকে একটি নির্দিষ্ট তারিখের ব্যাপ্তি জিজ্ঞাসা করতে, আপনার ক্যোয়ারীটির WHERE ক্লজে _TABLE_SUFFIX ছদ্ম কলামটি ব্যবহার করুন৷ আরও তথ্যের জন্য, _TABLE_SUFFIX ব্যবহার করে নির্বাচিত সারণী ফিল্টারিং দেখুন।

উদাহরণ স্বরূপ, নিম্নোক্ত ক্যোয়ারীটি নির্দিষ্ট দিন এবং নির্বাচিত ইভেন্টের জন্য তারিখ এবং ইভেন্টের নাম অনুসারে অনন্য ইভেন্ট গণনা করে:

-- 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;

ব্যবহারকারীর সংখ্যা এবং নতুন ব্যবহারকারীর সংখ্যা

  • মোট ব্যবহারকারীর সংখ্যা পেতে, স্বতন্ত্র user_id সংখ্যা গণনা করুন। যাইহোক, যদি আপনার Google Analytics ক্লায়েন্ট প্রতিটি হিটের সাথে একটি user_id ফেরত না পাঠায় বা আপনি যদি অনিশ্চিত হন, তাহলে স্বতন্ত্র user_pseudo_id সংখ্যা গণনা করুন।
  • নতুন ব্যবহারকারীদের জন্য, আপনি উপরে বর্ণিত একই গণনা পদ্ধতি গ্রহণ করতে পারেন কিন্তু event_name এর নিম্নলিখিত মানগুলির জন্য:
-- 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;

ক্রেতা প্রতি লেনদেনের গড় সংখ্যা

নিম্নলিখিত ক্যোয়ারী ক্রেতা প্রতি লেনদেনের গড় সংখ্যা দেখায়।

-- 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';

একটি নির্দিষ্ট ইভেন্ট নামের জন্য মান

নিম্নলিখিত ক্যোয়ারীটি সমস্ত purchase ইভেন্ট এবং সংশ্লিষ্ট ইভেন্ট প্যারামিটার মানগুলির জন্য event_timestamp দেখায়:

-- 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';

তালিকার পরিবর্তে ইভেন্ট প্যারামিটারের মোট মান দেখানোর জন্য পূর্ববর্তী ক্যোয়ারী সংশোধন করা যেতে পারে:

-- 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';

শীর্ষ 10 আইটেম কার্ট যোগ করা হয়েছে

নিম্নলিখিত ক্যোয়ারীটি সর্বাধিক সংখ্যক ব্যবহারকারীর দ্বারা কার্টে যোগ করা শীর্ষ 10টি আইটেম দেখায়৷

-- 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;

ক্রেতার ধরন অনুসারে পৃষ্ঠা দর্শনের গড় সংখ্যা (ক্রেতা বনাম অ-ক্রেতারা)

নিম্নলিখিত ক্যোয়ারী ব্যবহারকারীদের গড় পৃষ্ঠাভিউ ক্রেতার প্রকার (ক্রেতা বনাম অ-ক্রয়কারী) দেখায়:

-- 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;

পৃষ্ঠা দর্শনের ক্রম

নিম্নলিখিত ক্যোয়ারী অনন্য সেশনের সময় ব্যবহারকারীদের দ্বারা তৈরি পৃষ্ঠা দর্শনের ক্রম দেখায়:

-- 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;

ইভেন্ট প্যারামিটার তালিকা

নিম্নলিখিত ক্যোয়ারী আপনার ডেটাসেটে উপস্থিত সমস্ত ইভেন্ট পরামিতি তালিকাভুক্ত করে:

-- 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;

গুগল বিজ্ঞাপনের সাথে যোগদান করা হচ্ছে

আপনার GA4 ইভেন্টের জন্য অতিরিক্ত Google Ads ডেটা পুনরুদ্ধার করতে, Google Ads-এর জন্য BigQuery ডেটা ট্রান্সফার পরিষেবা সেট-আপ করুন, তারপর Google Ads ট্রান্সফার থেকে GA4 ইভেন্ট ডেটা থেকে ads_ClickStats_ customer_id এর gclid ফিল্ডে collected_traffic_source.gclid এ যোগ দিন।

মনে রাখবেন যে GA4 ইভেন্ট ডেটা এক্সপোর্ট প্রতিটি দিনের জন্য একটি টেবিল তৈরি করে, যখন Google বিজ্ঞাপন স্থানান্তর গ্রাহক প্রতি একটি একক ads_ClickStats_ customer_id টেবিল তৈরি করে।

পূর্ববর্তী
এবার শুরু করা যাক
পরবর্তী
উন্নত ইভেন্ট প্রশ্ন