การค้นหาพื้นฐานสำหรับการส่งออกข้อมูลเหตุการณ์ Google Analytics

การค้นหาตัวอย่างในหน้านี้ใช้ได้กับข้อมูล BigQuery Event Export สำหรับ Google Analytics

ค้นหาชุดข้อมูลแทนชุดข้อมูลตัวอย่าง

การค้นหาทั้งหมดที่แสดงที่นี่ใช้ชุดข้อมูลตัวอย่างและควรให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น หากต้องการใช้ข้อมูล BigQuery Event Export จากพร็อพเพอร์ตี้ Google Analytics ของคุณเอง ให้มองหาความคิดเห็น -- Replace table ในการค้นหาแต่ละรายการ แล้วแทนที่ตารางตัวอย่าง วิธีคัดลอกชื่อตารางจากชุดข้อมูล

  1. ไปที่ UI ของ BigQuery แล้วเลือก โปรเจ็กต์ที่มีชุดข้อมูล
  2. ค้นหาตารางในเครื่องมือสำรวจ
  3. คลิกจุด 3 จุดแนวตั้งทางด้านขวาของตาราง แล้วคลิกคัดลอกรหัส
  4. วางชื่อตารางแทนที่ตารางตัวอย่างในการค้นหา
  5. แทนที่ส่วนวันที่ของตารางด้วย *

ตัวอย่างเช่น หากคัดลอกรหัส คัดลอกชื่อตาราง BigQuery my-first-gcp-project:analytics_28239234.events_20240718 ให้แทนที่

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

ด้วย

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

ค้นหาช่วงวันที่ที่เฉพาะเจาะจง

หากต้องการค้นหาช่วงวันที่ที่เฉพาะเจาะจงจากชุดข้อมูล BigQuery Event Export ให้ใช้คอลัมน์เสมือน _TABLE_SUFFIX ในอนุประโยค WHERE ของการค้นหา ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ ดู การกรองตารางที่เลือกโดยใช้ _TABLE_SUFFIX

ตัวอย่างเช่น การค้นหาต่อไปนี้จะนับเหตุการณ์ที่ไม่ซ้ำตามวันที่และชื่อเหตุการณ์ในช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจงและเหตุการณ์ที่เลือก

-- 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;

จำนวนผู้ใช้ ผู้ใช้ใหม่ และผู้ใช้ที่กลับมา

  • หากต้องการดูจำนวนผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ ทั้งหมด ให้นับจำนวนค่า user_id ที่ไม่ซ้ำกัน อย่างไรก็ตาม หากไคลเอ็นต์ Google Analytics ไม่ส่ง user_id กลับมาพร้อมกับ Hit แต่ละรายการ หรือหากคุณไม่แน่ใจ ให้นับจำนวนค่า user_pseudo_id ที่ไม่ซ้ำกัน
  • สำหรับผู้ใช้ใหม่ ให้นับจำนวนผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำกันซึ่งมี event_name ดังนี้
  • สำหรับผู้ใช้ที่กลับมา ให้นับจำนวนผู้ใช้ที่มีกิจกรรมในช่วงเวลาดังกล่าว แต่ไม่ได้เริ่มเซสชันแรกหรือเปิดแอปเป็นครั้งแรกในช่วงเวลาดังกล่าว (ผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ลบด้วยผู้ใช้ใหม่)
-- Example: Get 'Total User' (Active User), 'New User', and 'Returning User' counts.

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 active_users,
  SUM(is_new_user) AS new_users,
  COUNT(*) - SUM(is_new_user) AS returning_users
FROM UserInfo;

จำนวนธุรกรรมโดยเฉลี่ยต่อผู้ซื้อ

การค้นหาต่อไปนี้แสดงจำนวนธุรกรรมโดยเฉลี่ยต่อผู้ซื้อ

-- 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 ทั้งหมดและค่าพารามิเตอร์เหตุการณ์ที่เกี่ยวข้อง

-- 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';

คุณสามารถแก้ไขการค้นหาก่อนหน้าเพื่อแสดงผลรวมของค่าพารามิเตอร์เหตุการณ์แทนรายการได้ดังนี้

-- 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';

สินค้า 10 รายการแรกที่เพิ่มลงในรถเข็น

การค้นหาต่อไปนี้แสดงสินค้า 10 รายการแรกที่เพิ่มลงในรถเข็นตามจำนวนผู้ใช้มากที่สุด

-- 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_sample_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 (ผู้ซื้อเทียบกับผู้ใช้ที่ไม่ต้องการซื้อ)

การค้นหาต่อไปนี้แสดงจำนวนการดูหน้าเว็บโดยเฉลี่ยตามประเภทผู้ซื้อ (ผู้ซื้อเทียบกับผู้ใช้ที่ไม่ต้องการซื้อ)

-- 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;

ลำดับการดูหน้าเว็บ

การค้นหานี้แสดงลำดับการดูหน้าเว็บของผู้ใช้แต่ละราย การค้นหาจะจัดลำดับผลลัพธ์โดยใช้ช่องต่อไปนี้เพื่อให้เหตุการณ์แสดงตามลำดับที่เกิดขึ้นสำหรับผู้ใช้ แม้ว่าระบบจะส่งเหตุการณ์ในชุดเดียวกันก็ตาม

  • user_pseudo_id
  • user_id
  • batch_page_id
  • batch_ordering_id
  • batch_event_index

แม้ว่าตัวอย่างจะจำกัดผลลัพธ์ไว้เฉพาะเหตุการณ์ page_view แต่คุณก็สามารถใช้อนุประโยค ORDER BY เดียวกันเพื่อจัดลำดับเหตุการณ์ทั้งหมดอย่างถูกต้องได้โดยนำเงื่อนไขอนุประโยค WHERE สำหรับ event_name ออก

นอกจากนี้ การค้นหายังแสดงวิธีใช้ ฟังก์ชัน ที่ผู้ใช้กำหนด GetParamString และ GetParamInt เพื่อลดการทำซ้ำและทำให้การค้นหา เข้าใจและดูแลรักษาง่ายขึ้น

-- 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;

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;

การรวมกับ Google Ads

หากต้องการดึงข้อมูล Google Ads เพิ่มเติมสำหรับเหตุการณ์ Google Analytics ให้ตั้งค่า บริการโอนย้ายข้อมูล BigQuery สำหรับ Google Ads จากนั้น รวม collected_traffic_source.gclid จากข้อมูลเหตุการณ์ Google Analytics กับgclid ช่อง ads_ClickStats_customer_id จากการโอน Google Ads

โปรดทราบว่าการส่งออกข้อมูลเหตุการณ์ Google Analytics จะสร้างตารางสำหรับแต่ละวัน ในขณะที่ การโอน Google Ads จะสร้างตารางเดียว ads_ClickStats_customer_idต่อลูกค้าแต่ละราย