高度なクエリ

このページで説明する高度なクエリは、Google アナリティクス 4 の BigQuery イベント エクスポート データを対象としています。ユニバーサル アナリティクスを対象とする場合は、ユニバーサル アナリティクス向けの BigQuery クックブックをご覧ください。高度なクエリを試す前にまず、基本的なクエリをお試しください。

特定の商品を購入したユーザーによって購入された商品

次のクエリでは、特定の商品を購入したユーザーによって購入された他の商品が表示されます。この例では、商品が別の注文で購入されたことを前提としています。

最適化された例では、BigQuery スクリプト機能を使用して、フィルタ対象の商品アイテムを宣言する変数を定義しています。この方法でパフォーマンスが改善されることはありませんが、WITH 句を使用して単一の値テーブルを作成する場合と比較して、判読しやすいアプローチで変数を定義できます。簡易クエリでは、WITH 句を使用する後者のアプローチが使用されます。

簡易クエリでは、「商品 A の購入者」というリストを個別に作成し、各データを結合します。一方、最適化されたクエリでは、ARRAY_AGG 関数を使用して、ユーザーが複数の注文にわたって購入したすべての商品アイテムのリストを作成してから、外側の WHERE 句を使用して、すべてのユーザーの購入リストを target_item でフィルタし、関連する商品アイテムのみを表示します。

簡易クエリ

-- Example: Products purchased by customers who purchased a specific product.
--
-- `Params` is used to hold the value of the selected product and is referenced
-- throughout the query.

WITH
  Params AS (
    -- Replace with selected item_name or item_id.
    SELECT 'Google Navy Speckled Tee' AS selected_product
  ),
  PurchaseEvents AS (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      items
    FROM
      -- Replace table name.
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
    WHERE
      -- Replace date range.
      _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
      AND event_name = 'purchase'
  ),
  ProductABuyers AS (
    SELECT DISTINCT
      user_pseudo_id
    FROM
      Params,
      PurchaseEvents,
      UNNEST(items) AS items
    WHERE
      -- item.item_id can be used instead of items.item_name.
      items.item_name = selected_product
  )
SELECT
  items.item_name AS item_name,
  SUM(items.quantity) AS item_quantity
FROM
  Params,
  PurchaseEvents,
  UNNEST(items) AS items
WHERE
  user_pseudo_id IN (SELECT user_pseudo_id FROM ProductABuyers)
  -- item.item_id can be used instead of items.item_name
  AND items.item_name != selected_product
GROUP BY 1
ORDER BY item_quantity DESC;

最適化クエリ

-- Optimized Example: Products purchased by customers who purchased a specific product.

-- Replace item name
DECLARE target_item STRING DEFAULT 'Google Navy Speckled Tee';

SELECT
  IL.item_name AS item_name,
  SUM(IL.quantity) AS quantity
FROM
  (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      ARRAY_AGG(STRUCT(item_name, quantity)) AS item_list
    FROM
      -- Replace table
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`, UNNEST(items)
    WHERE
      -- Replace date range
      _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201210'
      AND event_name = 'purchase'
    GROUP BY
      1
  ),
  UNNEST(item_list) AS IL
WHERE
  target_item IN (SELECT item_name FROM UNNEST(item_list))
  -- Remove the following line if you want the target_item to appear in the results
  AND target_item != IL.item_name
GROUP BY
  item_name
ORDER BY
  quantity DESC;

各ユーザーのセッションあたりの平均購入額

次のクエリでは、各ユーザーのセッションあたりの平均消費金額が表示されます。その際は、ユーザーが商品を購入したセッションのみが考慮されます。

-- Example: Average amount of money spent per purchase session by user.

SELECT
  user_pseudo_id,
  COUNT(
    DISTINCT(SELECT EP.value.int_value FROM UNNEST(event_params) AS EP WHERE key = 'ga_session_id'))
    AS session_count,
  AVG(
    (
      SELECT COALESCE(EP.value.int_value, EP.value.float_value, EP.value.double_value)
      FROM UNNEST(event_params) AS EP
      WHERE key = 'value'
    )) AS avg_spend_per_session_by_user,
FROM
  -- Replace table name.
  `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
  event_name = 'purchase'
  -- Replace date range.
  AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
GROUP BY
  1;

ユーザーの最新のセッション ID とセッション番号

次のクエリは、ユーザーリストの過去 4 日間の ga_session_id と ga_session_number のリストを取得します。user_pseudo_id または user_id のリストを取得できます。

user_pseudo_id

-- Get the latest ga_session_id and ga_session_number for specific users during last 4 days.

-- Replace timezone. List at https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones.
DECLARE REPORTING_TIMEZONE STRING DEFAULT 'America/Los_Angeles';

-- Replace list of user_pseudo_id's with ones you want to query.
DECLARE USER_PSEUDO_ID_LIST ARRAY<STRING> DEFAULT
  [
    '1005355938.1632145814', '979622592.1632496588', '1101478530.1632831095'];

CREATE TEMP FUNCTION GetParamValue(params ANY TYPE, target_key STRING)
AS (
  (SELECT `value` FROM UNNEST(params) WHERE key = target_key LIMIT 1)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDateSuffix(date_shift INT64, timezone STRING)
AS (
  (SELECT FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_ADD(CURRENT_DATE(timezone), INTERVAL date_shift DAY)))
);

SELECT DISTINCT
  user_pseudo_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_id').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_number').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_number
FROM
  -- Replace table name.
  `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
  user_pseudo_id IN UNNEST(USER_PSEUDO_ID_LIST)
  AND RIGHT(_TABLE_SUFFIX, 8)
    BETWEEN GetDateSuffix(-3, REPORTING_TIMEZONE)
    AND GetDateSuffix(0, REPORTING_TIMEZONE)
WINDOW UserWindow AS (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp DESC);

user_id

-- Get the latest ga_session_id and ga_session_number for specific users during last 4 days.

-- Replace timezone. List at https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones.
DECLARE REPORTING_TIMEZONE STRING DEFAULT 'America/Los_Angeles';

-- Replace list of user_id's with ones you want to query.
DECLARE USER_ID_LIST ARRAY<STRING> DEFAULT ['<user_id_1>', '<user_id_2>', '<user_id_n>'];

CREATE TEMP FUNCTION GetParamValue(params ANY TYPE, target_key STRING)
AS (
  (SELECT `value` FROM UNNEST(params) WHERE key = target_key LIMIT 1)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDateSuffix(date_shift INT64, timezone STRING)
AS (
  (SELECT FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_ADD(CURRENT_DATE(timezone), INTERVAL date_shift DAY)))
);

SELECT DISTINCT
  user_pseudo_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_id').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_number').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_number
FROM
  -- Replace table name.
  `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
  user_id IN UNNEST(USER_ID_LIST)
  AND RIGHT(_TABLE_SUFFIX, 8)
    BETWEEN GetDateSuffix(-3, REPORTING_TIMEZONE)
    AND GetDateSuffix(0, REPORTING_TIMEZONE)
WINDOW UserWindow AS (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp DESC);