การค้นหาพื้นฐานสําหรับการส่งออกข้อมูลเหตุการณ์ Google Analytics 4

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_*`

หมายเหตุ: เมื่อเพิ่มรหัสชุดข้อมูลในการค้นหาตัวอย่าง ให้แทนที่ ":" ด้วย "."

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 ไม่ได้ส่ง user_id กลับมาพร้อมกับ Hit แต่ละครั้ง หรือหากคุณไม่แน่ใจ ให้นับจำนวน user_pseudo_id ที่ไม่ซ้ำกัน
• สำหรับผู้ใช้ใหม่ คุณสามารถใช้วิธีการนับแบบเดียวกับที่อธิบายข้างต้น แต่สำหรับค่า event_name ต่อไปนี้
  • 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;

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 ไปยังgclidช่อง ads_ClickStats_customer_id จากการโอนข้อมูล Google Ads

โปรดทราบว่าการส่งออกข้อมูลเหตุการณ์ GA4 จะสร้างตารางสำหรับแต่ละวัน ในขณะที่การโอน Google Ads จะสร้างตาราง ads_ClickStats_customer_id 1 รายการต่อลูกค้า 1 ราย