Podstawowe zapytania o eksport danych o zdarzeniach w Google Analytics

Przykładowe zapytania na tej stronie mają zastosowanie do danych eksportu zdarzeń BigQuery dotyczących: Google Analytics

Tworzenie zapytania do zbioru danych zamiast przykładowego zbioru danych

O ile nie zaznaczono inaczej, wszystkie wymienione tutaj zapytania korzystają z przykładowych zbiorów danych i powinny dawać prawidłowe wyniki. Używanie BigQuery z własnej usługi w Google Analytics danych eksportu zdarzeń, poszukaj komentarza -- Replace table przy każdym zapytaniu i zastąpić przykładową tabelę. Aby skopiować nazwę tabeli ze zbioru danych:

1. Otwórz interfejs BigQuery i wybierz projektu, który zawiera zbiór danych.
2. Znajdź tabelę w Explorer.
3. Kliknij trzy ułożone pionowo kropki po prawej stronie tabeli, a następnie Kopiuj identyfikator.
4. Wklej nazwę tabeli w zapytaniu w miejsce przykładowej tabeli.
5. Zastąp fragment tabeli zawierającym datę *.

Jeśli na przykład funkcja Kopiuj identyfikator skopiowała nazwę tabeli BigQuery my-first-gcp-project:analytics_28239234.events_20240718, a potem zastąp:

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

z:

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

Uwaga: dodając tabelę do przykładowych zapytań, zastąp „:” z wartością „.”.

Zapytanie dotyczące konkretnego zakresu dat

Aby wysłać zapytanie dotyczące konkretnego zakresu dat ze zbioru danych eksportu zdarzeń BigQuery, użyj funkcji _TABLE_SUFFIX pseudokolumny w klauzuli WHERE zapytania. Aby dowiedzieć się więcej, Wyświetl artykuł Filtrowanie wybranych tabel za pomocą funkcji _TABLE_SUFFIX.

Na przykład poniższe zapytanie zlicza unikalne zdarzenia według datę i nazwę zdarzenia dla określonego okresu (w dniach) i według wybranych zdarzeń:

-- 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;

Liczba użytkowników i liczba nowych użytkowników

• Aby uzyskać łączną liczbę użytkowników, policz liczbę unikalnych użytkowników user_id. Jeśli jednak klient Google Analytics nie odsyła user_id z każde działanie, a jeśli nie masz pewności, policz liczbę unikalnych user_pseudo_id.
• W przypadku nowych użytkowników możesz zastosować taką samą metodę liczenia jak powyżej, ale w przypadku te wartości zmiennej event_name:
  • first_visit
  • first_open

-- 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;

Średnia liczba transakcji na kupującego

Podane niżej zapytanie pokazuje średnią liczbę transakcji na kupującego.

-- 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';

Wartości konkretnej nazwy zdarzenia

To zapytanie wyświetla event_timestamp dla wszystkich Zdarzenia purchase i powiązany parametr zdarzenia wartości:

-- 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';

Poprzednie zapytanie można zmodyfikować, aby wyświetlić łączną wartość parametru zdarzenia wartości zamiast listy:

-- 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 produktów dodanych do koszyka

To zapytanie pokazuje 10 produktów dodanych do koszyka przez największą liczbę użytkowników.

-- 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;

Średnia liczba odsłon strony według typu kupującego (kupujący a użytkownicy, którzy niczego nie kupili)

Następujące zapytanie pokazuje średnią liczbę odsłon typu kupującego (kupujący a użytkownicy, którzy niczego nie kupili):

-- 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;

Kolejność odsłon

To zapytanie pokazuje sekwencję odsłon wywołanych przez każdego użytkownika. Kolejność zapytania użyj następujących pól, aby zdarzenia były wymienione w odpowiedniej kolejności. które wystąpiły w przypadku użytkownika, nawet jeśli zdarzenia zostały przesłane w tej samej grupie:

• user_pseudo_id
• user_id
• batch_page_id
• batch_ordering_id
• batch_event_index

Chociaż próbka ogranicza wyniki do tylko zdarzeń page_view, możesz stosować tę samą klauzulę ORDER BY, aby poprawnie uporządkować wszystkie zdarzenia poprzez usunięcie Warunek klauzuli WHERE dla event_name.

Zapytanie pokazuje również, jak używać tagu zdefiniowanego przez użytkownika funkcje GetParamString i GetParamInt, aby ograniczyć duplikowanie i tworzyć zapytania ich zrozumienie i utrzymanie.

Uwaga: schemat przykładowego zbioru danych nie zawiera batch_page_id, batch_ordering_id lub batch_event_index. Zastąp tabelę w klauzuli FROM zapytania swoją tabeli.

-- 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;

Lista parametrów zdarzeń

To zapytanie zawiera listę wszystkich parametrów zdarzeń występujących w zbiorze danych:

-- 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;

Dołączanie za pomocą Google Ads

Aby pobierać dodatkowe dane Google Ads dotyczące zdarzeń Google Analytics, skonfiguruj BigQuery Data Transfer Service dla Google Reklamy, a potem połącz collected_traffic_source.gclid z danych zdarzeń Google Analytics z tabelą gclid ads_ClickStats_customer_id z przeniesienia Google Ads.

Pamiętaj, że eksport danych zdarzeń Google Analytics tworzy tabelę dla każdego dnia, a przeniesienie Google Ads generuje jeden ads_ClickStats_customer_id tabela na klienta.