GoogleAnalytics4からGoogleBigQueryにデータをエクスポートする方法
公開: 2022-04-12Google Analytics 4を使用すると、GoogleBigQueryでのデータの分析がこれまでになく簡単になります。 今ではほとんどの人がBigQueryで無料でデータを収集できます。 この記事では、Google Analytics 4からBigQueryにデータを適切にエクスポートする方法と、収集した情報から最大の価値を引き出すために考慮すべき他のことについて説明します。
目次
- 生の非サンプリングデータを収集する必要がある理由
- 収集したデータを保存する場所
- Google BigQueryとは何ですか?
- なぜGoogleBigQueryなのか?
- スキーマのエクスポート
- GoogleAnalytics4からGoogleBigQueryに生データをエクスポートする方法
- 次は何ですか?
- 結論
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生の非サンプリングデータを収集する必要がある理由
生の(未処理の)データを使用すると、ビジネスプロセスを正確に分析できます。 生データを収集することにより、次のことができます。
- ビジネスプロセスを客観的に評価する
- メトリックの詳細な分析を実行します
- ユーザージャーニー全体を追跡する
- 制限なしでレポートを作成する
- オーディエンスをセグメント化し、ターゲットを絞った広告を設定します
サンプリングとは、情報量が多すぎて迅速に処理できない場合(たとえば、レポートで複数のカスタムディメンションを使用する場合)に、特定のセグメントの分析結果を推定することを意味します。 すべてのデータではなく一部のデータのみを分析するため、サンプリングによってレポートが大幅に歪められ、結果の評価が誤ってしまう可能性があります。 これを行うことにより、非効率的な広告キャンペーンに投資したり、収益を生み出す広告チャネルをオフにしたりするリスクがあります。 ご覧のとおり、サンプリングを避けることは間違いなく良い考えです。 そしてありがたいことに、それは達成可能です。
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収集したデータを保存する場所
質問の実際的な側面に取り掛かりましょう。どの分析プラットフォームが便利で手頃な価格であり、生の非サンプリングデータを操作できるのでしょうか。 私たちが推奨するソリューションであるGoogleBigQueryは、おそらく世界中のマーケターの間で最も人気があり、それには確かな理由がたくさんあります。 BigQueryクラウドストレージを使用して生データを収集、保存、処理することをお勧めします。その理由を以下に説明します。
Google BigQueryとは何ですか?
Google BigQueryは、クエリサービスが組み込まれ、高レベルのセキュリティとスケーラビリティを備えたマルチクラウドデータウェアハウスです。 Gartnerによると、「2022年までに、すべてのデータベースの75%がクラウドプラットフォームに展開または移行され、オンプレミスへの本国送還が検討されたのはわずか5%です。」 BigQueryはGoogleエコシステム、特にGoogle Cloud Platformの一部であるという事実のおかげで、他のGoogle製品とネイティブに統合され、競争力のあるスピードでビジネスを発展させるのに役立ちます。
なぜGoogleBigQueryなのか?
BigQueryをマーケターにとってほとんどかけがえのないものにする複数の低レベルの側面があります。 その最も価値のある利点のいくつかを詳しく見てみましょう。
- 大量の情報をアップロードする機能。 BigQueryを使用すると、あらゆるタイプのデータのリアルタイム分析を実行し、SQLで迅速に処理できます。
- 高レベルのセキュリティ。 プロジェクトを完全に制御し、2要素認証を利用できます。
- 手頃な価格。 収集および処理されたデータに対してのみ支払います。
- Google製品とのネイティブ統合。 GoogleAnalyticsや他の製品と簡単に接続できます。
- スケーラブル。 急速に変化する世界に簡単に適応するために、迅速かつシームレスにスケーリングします。
- BigQueryML 。 SQLを使用して、構造化データと半構造化データの両方で機械学習予測モデルを構築します。
- BigQueryGIS。 BigQuery地理情報システム(GIS)のおかげで、地理空間情報を分析して、たとえば特定の店舗の場所のメーラーを取得する必要があるユーザーを決定できます。
また読む:Google BigQueryがマーケティングに最適なデータレイクである理由は何ですか?

スキーマのエクスポート
BigQueryにエクスポートされるGA4プロパティデータの形式とスキーマを調べてみましょう。 GA 4を使用する際に留意すべき重要な点の1つは、その構造が、世界中のマーケターによく知られているユニバーサルアナリティクスの構造とは異なることです。
これが、GoogleAnalytics4スキーマがUniversalAnalyticsスキーマと異なる点です。
- データセット。 GAサンプル データセットの名前はanalytics_です。ここで、プロパティIDはアナリティクスのプロパティIDです。
- テーブル。 個別のGoogleAnalyticsテーブルが毎日データセットにインポートされます。 このようなテーブルの形式は、 ga_sessions_YYYYMMDDであるUniversal Analyticsとは異なり、 events_YYYYMMDDです。
- 行。 各行がGoogleAnalytics360セッションに対応するユニバーサルアナリティクスとは対照的に、各行はアップロードされたイベントに対応します。
- 列。 フィールド名は、GA4とUniversalAnalyticsで大きく異なります。 これらのリンクをたどることで、それらを比較できます。
- Google Analytics4BigQueryエクスポートスキーマ
- UniversalAnalyticsBigQueryエクスポートスキーマ
もちろん、新しいGoogleAnalytics4の構造には利点があります。 ただし、そのような変更の準備ができておらず、BigQueryでマーケティングデータを収集したい場合は、OWOXBIPipelineを使用できます。

それでは、この記事の主な目的である、GoogleAnalytics4からBigQueryにデータをエクスポートする方法を段階的に説明します。
GoogleAnalytics4からGoogleBigQueryに生データをエクスポートする方法
必要な情報がすでにGoogleAnalytics4にある場合は、それをエクスポートすることができます。 BigQueryサンドボックスの無料インスタンスにエクスポートできます(サンドボックスの制限が適用されます)。
1.Google-API-Consoleプロジェクトを作成します
APIを作成するには-コンソールプロジェクト:
- GoogleAPIコンソールにログインします。
- 新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを選択します。

2.BigQueryを有効にします
- APIテーブルに移動します。
- [ナビゲーション]メニューに移動し、[ APIとサービス]をクリックして、[ライブラリ]を選択します。

- GoogleCloudAPIでセクションで、 BigQueryAPIを選択します。
- 開いたページで、[有効にする]をクリックします。
- クラウドプロジェクトにサービスアカウントを追加します。 そのfirebase-measurement@systemを確認してください。 gserviceaccount.comはプロジェクトメンバーであり、編集者の役割が割り当てられています。
3.BigQueryをGoogleAnalytics4プロパティにリンクします
- GoogleAnalyticsアカウントにログインします。 アカウントには所有者が必要ですBigQueryプロジェクトへのアクセスと、使用しているGoogleAnalytics4プロパティへの編集アクセス。
- [管理]タブに移動し、BigQueryにリンクする必要のあるアナリティクスプロパティを見つけます。
- プロパティ内列で、[ BigQueryリンク]をクリックします。

- リンクをクリックします。

- [ BigQueryプロジェクトを選択]をクリックして、アクセスできるプロジェクトを表示します。 新しいBigQueryプロジェクトを作成するには、[詳細]をクリックします。

- プロジェクトを選択し、[確認]をクリックします。

- 場所を選択します。 (プロジェクトにAnalyticsプロパティのデータセットが既にある場合、このオプションを構成することはできません。)

- [次へ]をクリックします。
- 情報をエクスポートするデータストリームを選択します。

広告IDを含める必要がある場合は、[モバイルアプリストリームの広告IDを含める]をオンにします。

- 頻度を設定する:毎日またはストリーミング(連続)エクスポート(両方のオプションを選択することもできます)。

- 最後に、[送信]をクリックします。

おめでとうございます! 24時間以内にBigQueryプロジェクトにGoogleAnalytics4の情報が表示されます。
次は何ですか?
これで、BigQueryでのユーザーの行動に関するすべての生データが得られました。 ただし、マーケティング分析を実行し、成長ゾーンと弱点を見つけるには、広告サービスからのコストデータ、CRMシステムからのデータ、通話追跡サービス、およびモバイルアプリ(使用している場合)をGBQに追加する必要があります。 次に、このすべてのデータを1つのデータセットにマージして、データをビジネスに対応できるようにします。これにより、マーケターはBigQueryデータに基づいてレポートを簡単に作成できます。
すべてのマーケティングデータを収集および処理するための最適なソリューションの1つは、 OWOXBIPipelineです。 これには、広告サービス、CRM、コールトラッキングサービス、オフラインストアからBigQueryへのデータが含まれ、データパズルを完成させます。
必要なデータがすべて揃ったら、それを機能させるときが来ました。 通常、これはアナリストのタスクですが、 OWOX BI Smart Dataを使用すると、誰でも簡単にBigQueryデータを操作できます。
BigQueryはマーケターを怖がらせることが多く、複雑に見えますが、それについて心配する必要はありません。マーケティングデータのすべての可能性を簡単に発見するのに役立つソリューションがあります。 OWOX BIは、ビジネスに合わせたモデルに配置できるため、SQLをまったく知らなくてもレポートを簡単に作成できます。 シンプルなレポートビルダーを使用するか、既製のテンプレートを選択して、お気に入りの視覚化ツールで結果を視覚化するだけです。

結論
GA4情報をBigQueryに簡単にエクスポートできます。 新しい構造がうまく機能する場合は、このプログレッシブサービスを利用して、マーケティング分析ツールボックスに追加できます。 OWOX BI Pipelineを使用すると、ウェブサイト、広告サービス、CRM、オフラインストア、BigQueryのコールトラッキングサービスからデータを収集して、データを完成させることができます。 また、OWOX BI Smart Dataを使用すると、レポートを作成し、複数の行とテーブルを実用的な洞察に変換し、意思決定を改善することで、そのデータを機能させることができます。

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