Google Analytics के इवेंट डेटा को एक्सपोर्ट करने की बुनियादी क्वेरी

इस पेज पर मौजूद सैंपल क्वेरी, इनके लिए BigQuery इवेंट एक्सपोर्ट डेटा पर लागू होती हैं Google Analytics.

सैंपल डेटासेट के बजाय अपने डेटासेट की क्वेरी करें

जब तक अलग से न बताया जाए, तब तक यहां दी गई सभी क्वेरी, सैंपल डेटासेट का इस्तेमाल करती हैं. इसलिए, ऐसा करना चाहिए मान्य परिणाम दें. अपनी Google Analytics प्रॉपर्टी के BigQuery का इस्तेमाल करने के लिए इवेंट एक्सपोर्ट डेटा देखने के लिए, हर क्वेरी में -- Replace table टिप्पणी देखें और सैंपल टेबल को बदलें. अपने डेटासेट से टेबल का नाम कॉपी करने के लिए:

1. BigQuery यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) पर जाएं और प्रोजेक्ट में होता है, जिसमें आपका डेटासेट होता है.
2. Explorer में टेबल ढूंढें.
3. टेबल के दाईं ओर मौजूद तीन वर्टिकल बिंदु पर क्लिक करें. इसके बाद, आईडी कॉपी करें.
4. क्वेरी में, सैंपल टेबल की जगह टेबल का नाम चिपकाएं.
5. टेबल के तारीख वाले हिस्से को * से बदलें.

उदाहरण के लिए, अगर आईडी कॉपी करें ने BigQuery टेबल का नाम कॉपी किया है my-first-gcp-project:analytics_28239234.events_20240718, फिर बदलें:

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

इनके साथ:

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

ध्यान दें: सैंपल क्वेरी में अपनी टेबल जोड़ते समय, ':' को बदल दें '.' के साथ.

तारीख की किसी खास सीमा के लिए क्वेरी करें

BigQuery इवेंट एक्सपोर्ट डेटासेट से, तारीख की किसी खास सीमा के बारे में क्वेरी करने के लिए, आपकी क्वेरी के WHERE क्लॉज़ में _TABLE_ मौजूद pseudo कॉलम में बदलाव होता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, _TABLE_gclid का इस्तेमाल करके चुनी गई टेबल को फ़िल्टर करना देखें.

उदाहरण के लिए, नीचे दी गई क्वेरी में यूनीक इवेंट की गिनती दिनों की खास अवधि और चुने गए इवेंट के लिए, तारीख और इवेंट के नाम के हिसाब से:

-- 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;

उपयोगकर्ताओं की संख्या और नए उपयोगकर्ताओं की संख्या

• उपयोगकर्ताओं की कुल संख्या जानने के लिए, अलग-अलग user_id की संख्या गिनें. हालांकि, अगर आपका Google Analytics क्लाइंटuser_id हर हिट या अगर आपको पक्के तौर पर नहीं पता है, तो अलग-अलग user_pseudo_id की संख्या गिनें.
• नए उपयोगकर्ताओं के लिए, आप ऊपर बताए गए तरीके का इस्तेमाल कर सकते हैं. हालांकि, event_name की नीचे दी गई वैल्यू:
  • 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;

हर खरीदार के लेन-देन की औसत संख्या

नीचे दी गई क्वेरी हर खरीदार के लेन-देन की औसत संख्या दिखाती है.

-- 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';

किसी खास इवेंट के नाम के लिए वैल्यू

नीचे दी गई क्वेरी सभी के लिए event_timestamp दिखाती है purchase इवेंट और उनसे जुड़े इवेंट पैरामीटर मान:

-- 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';

पिछली क्वेरी में बदलाव किया जा सकता है, ताकि इवेंट पैरामीटर की कुल संख्या दिखाई जा सके सूची के बजाय मान:

-- 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';

कार्ट में जोड़े गए टॉप 10 आइटम

नीचे दी गई क्वेरी में ऐसे 10 आइटम दिखाए जाते हैं जिन्हें कार्ट में सबसे ज़्यादा उपयोगकर्ताओं ने जोड़ा.

-- 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;

खरीदार के टाइप (खरीदारी करने वाले बनाम खरीदारी न करने वाले) के हिसाब से पेज व्यू की औसत संख्या

नीचे दी गई क्वेरी, पेज व्यू के खरीदार टाइप की औसत संख्या दिखाती है उपयोगकर्ताओं के (खरीदार बनाम खरीदारी न करने वाले):

-- 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;

पेज व्यू का क्रम

इस क्वेरी में, हर उपयोगकर्ता के पेज व्यू का क्रम दिखता है. क्वेरी के ऑर्डर इन फ़ील्ड का इस्तेमाल करके नतीजों में शामिल किया जाता है, ताकि इवेंट क्रम से लगाए जा सकें वे उपयोगकर्ता के लिए हुए, भले ही इवेंट एक ही बैच में भेजे गए हों:

• user_pseudo_id
• user_id
• batch_page_id
• batch_ordering_id
• batch_event_index

हालांकि, सैंपल में मिलने वाले नतीजे सिर्फ़ page_view इवेंट के लिए होते हैं, लेकिन आप इसका इस्तेमाल कर सकते हैं सभी इवेंट को सही तरीके से क्रम में लगाने के लिए, एक ही ORDER BY क्लॉज़ event_name के लिए WHERE क्लॉज़ की शर्त.

इस क्वेरी में यह भी बताया गया है कि उपयोगकर्ता के हिसाब से तय की गई सेटिंग को कैसे इस्तेमाल किया जाए फ़ंक्शन डुप्लीकेट कॉपी कम करने और अपनी क्वेरी बनाने के लिए GetParamString और GetParamInt समझने और बनाए रखने में आसान होते हैं.

ध्यान दें: सैंपल डेटासेट स्कीमा में batch_page_id, batch_ordering_id या batch_event_index फ़ील्ड. क्वेरी के FROM क्लॉज़ में टेबल को अपने टेबल.

-- 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;

इवेंट पैरामीटर की सूची

इस क्वेरी में, आपके डेटासेट में दिखने वाले सभी इवेंट पैरामीटर की सूची दी गई है:

-- 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;

Google Ads की मदद से शामिल हों

अपने Google Analytics इवेंट से Google Ads का अतिरिक्त डेटा वापस पाने के लिए, Google के लिए BigQuery डेटा ट्रांसफ़र सेवा Google Ads और उसके बाद Google Analytics के इवेंट डेटा से, collected_traffic_source.gclid को gclid में शामिल करें फ़ील्ड में मिलेगा. ads_ClickStats_customer_id.

ध्यान रखें कि Google Analytics के इवेंट डेटा को एक्सपोर्ट करने की सुविधा, हर दिन के लिए एक टेबल बनाती है. हालांकि, Google Ads ट्रांसफ़र की मदद से, हर ग्राहक के लिए ads_ClickStats_customer_id टेबल.