Базовые запросы для экспорта данных о событиях Google Аналитики 4

Примеры запросов на этой странице относятся к данным экспорта событий BigQuery для Google Аналитики 4. Информацию о таких запросах для событий Universal Analytics можно найти в справочном руководстве BigQuery для Universal Analytics.

Во всех приведенных здесь запросах используются образцы наборов данных, поэтому они должны возвращать действительные результаты. Чтобы использовать собственные экспортированные данные о событиях BigQuery для ресурса Google Аналитики, найдите в запросах комментарий -- Replace table и замените идентификатор образца набора данных. Его можно найти в интерфейсе BigQuery на странице проекта BigQuery Export. Например, если для вашего набора данных экспорта BigQuery задан ID my- first-gcp-project:analytics_28239234, замените:

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

на:

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

Запрос определенного диапазона дат

Чтобы создать запрос на определенный диапазон дат из набора данных для экспорта события в BigQuery, используйте в условии WHERE псевдостолбец _TABLE_SUFFIX. Дополнительную информацию можно найти в разделе Фильтрация в таблицах с помощью _TABLE_SUFFIX.

В следующем запросе подсчитываются уникальные события по дате и названию события за определенное количество дней и среди выбранных событий:

-- 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;

Количество новых и текущих пользователей

  • Чтобы узнать общее количество пользователей, необходимо посчитать количество уникальных идентификаторов user_id. Однако если ваш клиент Google Аналитики не отправляет идентификатор user_id с каждым обращением или вы не уверены в доступности этих данных, выполните подсчет уникальных псевдоидентификаторов user_pseudo_id.
  • Чтобы посчитать количество новых пользователей, примените тот же подход, только для следующих значений атрибута event_name: 
-- 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;

Среднее число транзакций на покупателя

По запросу, указанному ниже, можно узнать среднее число транзакций на покупателя.

-- 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';

Значения для определенного названия события

По следующему запросу можно получить значение event_timestamp для всех событий purchase и связанные значения параметров событий:

-- 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';

Предыдущий запрос можно изменить таким образом, чтобы получить общие значения параметров событий вместо списка:

-- 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 самых популярных товаров, добавленных в корзину

Приведенный ниже запрос показывает 10 самых популярных товаров, добавленных пользователями в корзину.

-- 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;

Среднее количество просмотров страниц по типу пользователей (покупатели и остальные посетители)

По следующему запросу можно получить среднее количество просмотров страниц по типу пользователей (покупатели и остальные посетители):

-- 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;

Последовательность просмотров страниц

Следующий запрос помогает узнать, в какой последовательности пользователи просматривали страницы за один сеанс:

-- 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;

Список параметров событий

Приведенный ниже запрос возвращает список всех параметров событий, содержащихся в вашем наборе данных.

-- 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;

Как добавить данные Google Рекламы

Чтобы получать дополнительные данные Google Рекламы о событиях GA4, настройте сервис BigQuery Data Transfer для работы с Google Рекламой, а затем добавьте значение collected_traffic_source.gclid из данных о событии GA4 в поле gclid файла ads_ClickStats_customer_id из Google Рекламы.

Учтите, что при экспорте данных о событии GA4 создается таблица для каждого дня, а при передаче данных Google Рекламы для каждого клиента заполняется одна и та же таблица в файле ads_ClickStats_customer_id.