こんにちは、香田です。
今回はGoogle アナリティクス 4のBigQuery Exportについて紹介していきます。
BigQueryを初めて使用する場合は、下記を参考にBigQuery サンドボックスから開始してみてください。
Google アナリティクス 4について
はじめにGoogle アナリティクス 4について簡単に紹介しておきます。
Google アナリティクス 4は次世代のGoogle アナリティクスとして、ユーザーIDやGoogleシグナルを利用したユーザー中心の計測、レポート構造の改善、機械学習による役立つ洞察を自動的に表示する機能提供などが特徴になっています。
現状、Google アナリティクスで新しいプロパティを作成する際、デフォルトのプロパティタイプになっています。
BigQuery Exportについて
Google アナリティクス 4では、これまでGoogle アナリティクス 360のみ提供されていたBigQueryへのExport機能が標準で利用できるようになりました。
BigQueryへエクスポートする頻度としては、1日1回エクスポートされる[毎日]と継続的にエクスポートされる[ストリーミング]が利用できます。
BigQueryに作成されるテーブルは下記のように、[毎日]ではevents_YYYYMMDD
というテーブルが作成され、[ストリーミング]ではevents_intraday_YYYYMMDD
というテーブルが作成されます。
どちらも日付別にテーブルが作成されるような構成になっています。
BigQuery Exportの料金
BigQuery Exportの料金ですが、基本的にはBigQueryの料金が適用されます。
BigQueryの場合、無料枠が適用されるためストレージ料金は毎月10 GB
まで無料で利用可能です。
注意点として、ストリーミング エクスポートの場合、BigQueryの無料枠に該当しない為200 MB
あたり$0.010
料金が発生します。
BigQueryの料金の詳細については下記を参考にしてみてください。
クエリのサンプル
Google アナリティクス 4でBigQueryにエクスポートされるデータには、標準でユーザーのイベント情報が含まれるようになりました。
イベント情報には、ユーザーが各ページの最下部までスクロールしたときに収集可能なscroll
イベントや動画の再生が開始されたときに収集されるvideo_start
イベント等になります。
BigQueryにエクスポートされるスキーマ情報や収集されるイベント情報は下記を参考にしてみてください。
下記にエクスポートされたBigQueryのデータを使ったクエリのサンプルを紹介しておきます。
- 最下部までスクロールされたページを抽出する
SELECT
event_date,
event_name,
ep.value.string_value
FROM
`<project_id>.analytics_xxxx.events_*`,
UNNEST(event_params) AS ep
WHERE
event_name = 'scroll'
AND ep.key = 'page_title'
ORDER BY
event_date DESC;
- アクセスがあったユーザーの位置情報(都市)の件数を抽出する
SELECT
geo.country,
geo.city,
COUNT(geo.city) AS city_count
FROM
`<project_id>.analytics_xxxx.events_*`
GROUP BY
geo.country,
geo.city
ORDER BY
city_count DESC;
- 各ページのPV数を抽出する
SELECT
event_date,
ep.value.string_value AS page_title,
COUNT(ep.value.string_value) AS pv_count
FROM
`<project_id>.analytics_xxxx.events_*`,
UNNEST(event_params) AS ep
WHERE
event_name = 'page_view'
AND ep.key = 'page_title'
GROUP BY
event_date,
page_title
ORDER BY
event_date DESC;
さいごに
Google アナリティクス 4のBigQuery Exportについていかがでしたでしょうか。
操作性の面でも以前のUIに比べ、リアルタイムのレポート画面など見やすくなっておりユーザーフレンドリーになったように思われます。
最後までご覧いただきありがとうございます。