Google Analytics 4 和 Google BigQuery 鏈接——完整指南

新的 Google Analytics 4 的主要優勢之一是可以將原始非抽樣數據免費導出到 Google BigQuery。 回想一下，在 Universal Analytics 中，此選項僅在 Google Analytics 360 的付費版本中可用。

在本文中，我們將說明如何將數據從 Google Analytics 4 正確導出到 Google BigQuery，以及您需要注意哪些事項才能充分利用所收集的信息。

通過將 Google Analytics 4 與 Google BigQuery 集成，您可以在雲存儲中從您的網站收集原始的、未抽樣的數據，每個用戶和他們的事件將顯示在單獨的行中。 對這些數據使用 SQL 查詢，您可以計算出您需要的任何參數和指標。

通過在 Google BigQuery 中收集站點統計信息，您可以避免 Google Analytics 4 的抽樣和其他限制。您將能夠分析完整的數據，這意味著根據這些數據做出的決策質量會更高。

例如，GA 4 中用戶和事件數據的默認保留期為兩個月。 您可以在資源設置中將其增加到 14 個月。 但是，如果您想分析上次登錄時間超過 14 個月的用戶的事件，這可能還不夠。 也就是說，您無法生成兩年範圍內的報告。 這是 Google BigQuery 可以提供幫助的地方。 將數據導出到 BigQuery 後，您可以無時間限制地存儲它。

在 Google Analytics 4 中，標準報告不受抽樣限制，但在自定義報告中可以使用抽樣：當比較數據時，當使用額外的參數和過濾器時，當超過 1000 萬個事件的限制時。 當日期範圍大於 60 天時，也會應用抽樣。

抽樣會扭曲數據，因此您不能 100% 信任使用抽樣生成的報告。 對於時間較長的報告或具有大量參數和指標的自定義報告尤其如此。 通過將原始數據從 Google Analytics 4 上傳到 Google BigQuery，您可以避免這個問題。

Google Analytics 或任何其他分析系統的界面限制了您創建報告的能力。 例如，參數和指標的數量以及如何組合它們和基於它們執行計算都有限制。 此外，在 GA 4 中，無法導入成本數據、創建自定義渠道分組或在報告中包含來自第三方來源（例如 CRM）的指標。

通過訪問 Google BigQuery 中的原始數據，您可以使用所需的任意數量和指標組合構建報告。 例如，您可以根據對您的業務很重要的任何指標執行同期群分析。

來自您網站的原始數據可以與來自廣告服務的廣告支出數據、呼叫跟踪數據、電子郵件通訊數據以及來自您的 CRM 的已兌換訂單數據合併，以建立端到端分析。

這將使您能夠考慮到與您公司的所有接觸點，分析用戶的轉化路徑，評估所有營銷工作（線上和線下）對業務績效的影響，找到最有效的營銷渠道，并快速優化渠道帶來損失。

收集並合併所有營銷數據後，您可以創建適合您業務結構的複雜銷售渠道，並構建您自己的歸因模型來評估每個廣告渠道對銷售的貢獻。

Google Analytics 4 提供了使用機器學習計算的預測指標（購買概率、流失概率和收入預測）。 但是，該模型是一個黑匣子，僅對 GA 4 數據進行操作。

假設數據分析師的任務是創建一個預測購買概率的模型。 預計該模型將盡可能透明（很清楚它訓練了哪些特徵）並基於所有可用數據（包括自定義數據）形成。 在這種情況下，Google Analytics 4 界面不再滿足分析師的需求，因為他們不知道 Google Analytics 計算的預測指標中包含什麼。 如果您需要了解和管理模型（例如，設置您自己的特徵來訓練它），最好將您的數據上傳到 BigQuery。

在 Google Analytics 4 中，可以使用標準的預定義渠道分組（付費、搜索、自然等）。 這意味著您將無法在 GA 4 界面中使用您自己的渠道分組構建報告——至少現在不能。 （也許將來會添加此選項。）

例如，您的 facebook/cpc 活動默認進入付費頻道組，但您可能需要將它們分成付費社交組。 在這種情況下，將數據上傳到 BigQuery 並使用 SQL 對渠道進行分組會有所幫助。

假設您需要僅根據 UTM 標籤向合作夥伴顯示統計信息，而不透露任何其他信息。 在 Google Analytics 4 界面中，您無法為此創建單獨的視圖。 資源只有一個視圖——也就是說，所有合作夥伴都將看到所有數據。

Google BigQuery 允許您加載大量數據並使用 SQL 快速處理它。 您可以自動化和安排報告，這樣您的團隊就可以專注於獲取見解而不是準備報告。

在 Google Analytics Universal 中，此集成僅適用於 Google Analytics 360 企業資源。 在 Google Analytics 4 中，每個人都可以免費導出數據，只有當您超過每月 1 TB 請求和 10 GB 存儲數據的 Google Cloud 免費套餐限制時，您才需要為實際數據存儲和處理付費。

您還可以使用 BigQuery 沙箱進行免費數據導出。 在這種情況下，沙盒限制將適用，並且您冒著數據表在 60 天后過期的風險。 如果您在此截止日期之前升級到付費帳戶，請確保更新表格過期設置，以免丟失數據。

如果您已經在 Google BigQuery 中創建了一個項目，並且您需要的信息已收集在 Google Analytics 4 中，您就可以開始導出它了。

登錄到 Google API 控制台。 創建一個新項目或選擇一個現有項目。

打開您創建的 Google API 控制台項目並從邊欄中選擇APIs & Services ，然後選擇Library ：

在搜索欄中輸入BigQuery API ：

在搜索結果中找到BigQuery API並點擊它：

確保 BigQuery API 已啟用並單擊Manage 。

將服務帳戶添加到您的 Cloud 項目。 為此，請單擊右上角的創建憑據按鈕：

在打開的窗口中，選擇應用程序數據以創建一個 Firebase 服務帳戶。 它將用於將 Google Analytics 4 數據導出到 BigQuery：

向下滾動屏幕，選擇不，我沒有使用它們，然後單擊下一步：

輸入[email protected]作為帳戶名稱，然後單擊創建並繼續：

然後您可以將角色添加到帳戶中。 例如，編輯器。

在第三步中，添加將使用或管理該帳戶的每個人的電子郵件地址，然後單擊完成。

之後，您將在列表中看到您的新帳戶。

完成！ 您已成功啟用和配置BigQuery API 。

登錄您的 Google Analytics（分析）帳戶。 該帳戶必須擁有對您的 BigQuery 項目的所有者訪問權限以及對您正在使用的 Google Analytics 4 媒體資源的編輯訪問權限。

轉到“管理”選項卡並選擇要鏈接到 BigQuery 的屬性。 在屬性列中，點擊BigQuery Linking 。

然後點擊鏈接按鈕：

點擊選擇一個 BigQuery 項目以查看您有權訪問的項目。 要創建新的 BigQuery 項目，請點擊了解更多。

選擇您需要的項目並點擊確認。

選擇一個位置。 （如果您的項目已有 Analytics 屬性的數據集，則無法配置此選項。）

單擊下一步並選擇要導出以下信息的數據流：

如果您需要包含廣告標識符，請選中Include advertising identifiers for mobile app streams 。

設置頻率：每日或流式（連續）導出（您也可以選擇兩者）。

最後，點擊提交。

完成！ 您將在 24 小時內在您的 BigQuery 項目中看到 Google Analytics 4 信息。

當然，免費導出到 Google BigQuery 有一個很大的優勢 — 您無需購買 Google Analytics 360 即可將數據導入 Google BigQuery。

同時，Google BigQuery 導出也有局限性——無法根據接收到的數據構建高質量的報告。 標准上傳有延遲，數據甚至在三天后更新。 此外，日內上傳不包含最重要的字段：流量來源和交易。

導出延遲是由谷歌架構的基本限製造成的——數據收集和存儲在地理分佈的數據中心，一個用戶的數據可以進入不同的數據中心。

很難保證何時將所有數據收集在一起，按時間排序，並導出到 Google BigQuery 中的特定數據集。 特別是對於免費版本的用戶。

OWOX BI 幫助您避免 Google Analytics 4 的所有限制。使用 OWOX BI Streaming，您可以近乎實時地從您的網站獲取數據倉庫中的每個事件：

1. 數據是實時收集的，沒有意外延遲
2. 更好的數據一致性，沒有差距或錯過流量來源
3. 隱私友好的數據存儲，包括在 10 個歐盟位置
4. 可定制的業務就緒數據模式
5. 向後兼容 Google Analytics 和 Google Analytics 4 架構
6. 用於欺詐檢測的其他字段，例如 is_bot
7. 無限次點擊和數據基數
8. SLA 和透明數據流

在 OWOX BI 與 Google Analytics 4 的不同之處一文中閱讀更多相關信息？

如果您要從 Google Analytics Universal 遷移到 Google Analytics 4，則需要將報告升級到新的數據架構。

分析師將不得不一遍又一遍地編寫和重寫多頁 SQL 查詢，以實現 Google Analytics Universal 和 Google Analytics 4 指標之間的精確匹配。 學習一種新的數據結構並重寫所有的 SQL 查詢對於任何分析師來說都是一場噩夢。 但是您可以避免這些挑戰，將您的分析部門從這項工作中解放出來，並允許分析師在幾分鐘內創建臨時報告，而無需重寫 SQL 查詢。

為此，您可以在 Google Analytics Universal 和 Google Analytics 4 架構之上創建通用且易於理解的平面表。 這種方法的主要優點是報告更易於解釋和簡化的臨時分析。

您無需在數十個 SQL 查詢之間複製和粘貼規範化邏輯，您可以在數據建模階段執行一次。 對於那些有定期臨時報告需求的人來說，這種 SQL 模板選擇絕對是一個首選解決方案。

以下是電子商務業務數據模型的示例：

OWOX BI 分析師準備了用於對 Google Analytics 360 和 Google Analytics 4 數據進行建模的 SQL 模板。 您可以通過下載本文中的其他材料來檢查它們。

遷移到 Google Analytics 4 是大多數公司很快將面臨的不可避免的現實。 OWOX 有助於使這種過渡盡可能順利。

OWOX 將合併數據並將其帶入您的業務模型所需的結構中。 得益於此，您可以立即創建新報告或編輯舊報告以及更改報告中的數據源（例如，更改為 Google Analytics 4），而無需重寫數百個 SQL 查詢。

我們建議所有客戶立即開始在 Google Analytics 4 中收集數據，同時使用 Universal Analytics。 越早安裝 Google Analytics 4，收集到的歷史數據就越多。

OWOX 團隊將幫助您開發和實施指標系統、正確設置並行跟踪以及將 Google Analytics 4 與 Google BigQuery 集成。