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Googleアナリティクス4のデータをBigQueryに入れて分析する

2021/02/02に公開

Google Analytics

BigQuery

GA4

tech

TL;DR

Googleアナリティクス4から有料版の360を利用せずに、アクセスログをBigQueryに転送できるようになりました
Googleアナリティクス4のデータを元にBigQueryデータ分析をする時の手順をまとめました
ケース別のクエリとTipsをまとめました

はじめに

こんにちは、Unlaceを運営している株式会社Unlaceのryomakです。
今回新たにGoogle アナリティクス4が利用できるようになったので、BigQueryにデータを入れて分析してみました。

Google アナリティクス4とは

2019年に発表された「アプリ＋ウェブプロパティ」が、2020年10月から正式にリリースされた新しいプロパティです。

以下GA4とします

特徴

ページビューや発火イベントなどを全て「イベント」として、管理される
Webだけでなく、アプリも計測可能
無料版のGAでもBigQueryへのデータエクスポートが可能に
旧アナリティクスにはできて、GA4ではできないこともある(search console設定など)

実際にBigQueryでGA4のデータを分析する

今回はBigQueryへのデータエクスポートをしてアクセスログをBigQueryでデータ分析をしてみます

BQへのデータ連携手順

GA4をデータ収集したいサイトに追加
GA4からBigQueryへのデータエクスポートの設定
BigQueryでクエリ実行

GA4をデータ収集したいサイトに追加

TagManagerでの設置が、プロダクトコードにかかわらず変更できるので、おすすめです。

GA4からBigQueryへのデータエクスポートの設定

わかりやすい記事があったので、こちらを参照すると良いと思います。
こちらの記事にも書かれているのですが、ストリーミングでのデータエクスポートは費用が高いので、
毎日のバッチでのエクスポートを前提としてクエリを書いてみます

ケース別BigQueryのクエリ

BigQueryでは、GA4のデータがanalytics_xxxxxx_events_YYYYMMDD テーブルに日毎にデータが格納されています。
このデータはローデータなので、PageViewの他にカスタムイベントやクリックイベントなど、全てのデータが連携されます。
細かいカラムについては、以下のデータスキーマ表をご確認ください。

データスキーマ

pageview

SELECT 
        event_timestamp,
        event_name,
        traffic_source.name AS campaign,
        (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_referrer') AS page_referrer,
        device.category AS device, 
        device.web_info.browser AS device_browser,
FROM `xxxxxxx.analytics_YYYYMMDD.events_20220101`
WHERE event_name = 'page_view';

説明

GA4のデータは階層になっているので、event_paramsを平坦化して、location等を取得します
traffic_source.nameにcampaignのデータが入ってます
event_nameはpage_viewにします。またクリックイベントはclickになるので、適宜修正します。

カスタムイベント

SELECT 
          event_timestamp,
          event_name,
          (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 = 'customParam1') AS custom_one,
          (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'customParam2') AS custom_two,
          (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'customParam3') AS custom_three,
          (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'customParam4') AS custom_four,
FROM `xxxxxxx.analytics_YYYYMMDD.events_20220101`
WHERE event_name = 'customEvent'

説明

event_name にはカスタムイベントの名前が入ります
event_paramsにカスタムデータが入っているので、取り出しています

Tips

GAの分析に際して、BigQueryで利用しているものをご紹介します。

スケジュールクエリ

BQにはクエリを定期的に実行して、データを入れてくれる仕組みがあります。
GA4のデータは日別でデータに入るため、そのデータを丸ごと、加工して分析テーブルに突っ込んでいます。
※ GA4のBQ連携はたまに、遅延する時があるので、前日のデータが入らない時があるので注意です。

UDFの利用

UDF=user-defined functionsを利用することで、クエリを共通化できます。
page_location とpage_referrerカラムにはURLがそのまま入っているので、こちら分解するのに利用しています。

-- URLからドメインを取り出すUDF
CREATE OR REPLACE FUNCTION `udf.PARSE_URL_DOMAIN`(url STRING) RETURNS STRING AS (
   regexp_extract(url, '//([^/]+)')
);

-- URLからパスを取り出すUDF
CREATE OR REPLACE FUNCTION `udf.PARSE_URL_PATH`(url STRING) RETURNS STRING AS (
   regexp_extract(url, '//[^/]+([^?#]+)')
);

-- URLからプロトコルを取り出すUDF
CREATE OR REPLACE FUNCTION `udf.PARSE_URL_PROTOCOL`(url STRING) RETURNS STRING AS (
   regexp_extract(url, '^([^:]+)')
);

1ユーザあたりの流れを知りたい時

user_pseudo_idというカラムにユーザの仮のIDが付与されているので、このカラムを引き回して、ユーザの流れを分析します

感想

UIだけで連携できるので、本当に便利すぎですね。
GA4からアプリとウェブが横断的に計測できるようになったので、Googleには感謝しかないですね。