Google Analytics 4 इवेंट डेटा एक्सपोर्ट के लिए बुनियादी क्वेरी

इस पेज पर दी गई क्वेरी के सैंपल, Google Analytics 4 के लिए BigQuery इवेंट एक्सपोर्ट डेटा पर लागू होते हैं. अगर आपको Universal Analytics के लिए उसी संसाधन की तलाश है, तो Universal Analytics के लिए BigQuery कुकबुक देखें.

इस सूची में दी गई सभी क्वेरी, सैंपल डेटासेट का इस्तेमाल करती हैं और उनसे मान्य नतीजे मिलने चाहिए. अपनी Google Analytics प्रॉपर्टी के BigQuery इवेंट एक्सपोर्ट डेटा का इस्तेमाल करने के लिए, हर क्वेरी में टिप्पणी -- Replace table खोजें और सैंपल डेटासेट आईडी बदलें. BigQuery यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में BigQuery Export प्रोजेक्ट पर जाकर अपना डेटासेट आईडी देखा जा सकता है. उदाहरण के लिए, अगर आपका BigQuery एक्सपोर्ट डेटासेट आईडी my- first-gcp-project:analytics_28239234 है, तो यह बदलें:

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

इसके साथ:

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

तारीख की किसी खास सीमा के लिए क्वेरी करना

BigQuery इवेंट एक्सपोर्ट डेटासेट से तारीख की किसी खास सीमा की क्वेरी करने के लिए, अपनी क्वेरी के WHERE क्लॉज़ में _TABLE_BACKUP स्यूडो कॉलम का इस्तेमाल करें. ज़्यादा जानकारी के लिए, _TABLE_BACKUP का इस्तेमाल करके चुनी गई टेबल को फ़िल्टर करना देखें.

उदाहरण के लिए, नीचे दी गई क्वेरी में तारीख और इवेंट के नाम के हिसाब से, दिनों की तय अवधि और चुने हुए इवेंट के हिसाब से खास इवेंट की गिनती की जाती है:

-- 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 और नए उपयोगकर्ताओं की संख्या

  • उपयोगकर्ताओं की कुल संख्या जानने के लिए, अलग-अलग user_id को गिनें. हालांकि, अगर आपका Google Analytics क्लाइंट हर हिट के साथ user_id नहीं भेजता या आपको पता न हो, तो अलग-अलग user_pseudo_id की संख्या गिनें.
  • नए उपयोगकर्ताओं के लिए, गिनती का वही तरीका अपनाया जा सकता है जिसके बारे में ऊपर बताया गया है. हालांकि, event_name की इन वैल्यू के लिए भी ऐसा किया जा सकता है: 
-- 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

इस क्वेरी में, हर खरीदार के लेन-देन की औसत संख्या दिखाई गई 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

इस क्वेरी में, सभी purchase इवेंट और उनसे जुड़े इवेंट पैरामीटर की वैल्यू के लिए, event_timestamp दिखता है:

-- 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 करके, सूची के बजाय इवेंट पैरामीटर की कुल वैल्यू दिखाई जा सकती हैं:

-- 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 सबसे ज़्यादा जोड़े गए 10 आइटम

इस क्वेरी में वे 10 आइटम दिखाए गए हैं जिन्हें सबसे ज़्यादा उपयोगकर्ताओं ने कार्ट में जोड़ा है.

-- 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 टाइप (खरीदार बनाम सेवा या प्रॉडक्ट का मुफ़्त में इस्तेमाल करने वाला उपयोगकर्ता) के हिसाब से पेज व्यू की औसत संख्या

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

-- 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

नीचे दी गई क्वेरी, यूनीक सेशन के दौरान उपयोगकर्ताओं के पेज व्यू का क्रम दिखाती है:

-- 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;

इवेंट पैरामीटर की सूची

नीचे दी गई 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 होना

अपने GA4 इवेंट के लिए, Google Ads का अतिरिक्त डेटा पाने के लिए, Google Ads के लिए BigQuery डेटा ट्रांसफ़र सेवा सेट अप करें. इसके बाद, Google Ads ट्रांसफ़र से, GA4 इवेंट डेटा से collected_traffic_source.gclid को ads_ClickStats_customer_id के gclid फ़ील्ड में जोड़ें.

ध्यान रखें कि GA4 इवेंट डेटा एक्सपोर्ट, हर दिन के लिए एक टेबल बनाता है. वहीं Google Ads ट्रांसफ़र, हर ग्राहक के लिए एक ads_ClickStats_customer_id टेबल में जानकारी भरता है.

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