如何轻松升级您的 Google Analytics 4 报告

Google Analytics Universal (GAU) 的用户将不得不在 2023 年夏季切换到 Google Analytics 4 (GA4)。这样做的主要问题是，与 GAU 相比，GA4 中的数据模型和指标计算逻辑截然不同。 切换到GA4后，部分历史数据会保存在GAU结构中，新数据会保存在GA4结构中。 出于这个原因，企业必须认真评估转换后的同比 (YoY) 指标（中级数据分析师至少需要 100 多个小时的工作）。

对于分析师来说，这意味着他们将日复一日地编写和安排 SQL 查询页面，以实现 Google Analytics Universal 和 Google Analytics 4 指标之间的一致性。 但是，有一种方法可以解决这个问题！ 分析师可以在几分钟内创建临时报告，而无需不断重写 SQL 查询，在本文中，我们将告诉您如何操作。

Universal Analytics 将于 2023 年 7 月 1 日停用，并由 Google Analytics 4 取代。对于 Google Analytics 360（GA 的付费版本）的客户，过渡期已延长至 2024 年 7 月 1 日。但无论您使用哪个版本的 GA，您的报告将更新为新的数据模式只是时间问题。

鉴于这种转变，分析师面临的最具挑战性的任务之一是以统一格式提供来自 Google Analytics Universal 和 Google Analytics 4 的数据。

使此任务复杂化的情况：

• GAU 和 GA4 的指标计算逻辑有很大不同。 值得注意的是，这些产品版本甚至以不同的方式计算传统指标。 您不能将 GAU 和 GA4 中的所有指标拖到一张图表中并期望一切顺利。
• Google BigQuery 数据模式也有很大不同。 Universal Analytics 使用基于会话的数据模式，而 Google Analytics 4 具有基于事件的数据模式。
• 仪表板包括 YoY 指标和季节性趋势。 所以问题是如何继续使用包含所有这些指标的仪表板。

让我们看一个具体的例子。 假设我们有这个仪表板：

此仪表板最关键的部分是季节性指标，它代表当前和过去时期的特定指标的比较。 历史数据和运营数据必须采用相同的格式，以支持营销仪表板上的同比指标。

在这种情况下，分析师面临的挑战是升级 N+ 遗留 SQL 查询，以便为营销团队提供可靠的报告。 很难测试和调试可能受 SQL 查询微小修复影响的所有内容。

还应考虑转型风险。 将报告转移到新来源（从 GAU 到 GA4）后，分析师可能无法解释数据架构和指标计算逻辑中的根本差异。 例如，会话的形成方式不同：在 GA4 中仅考虑第一个用户来源，而忽略导致会话的所有其他来源。 因此，报告中不会显示某些流量来源。

起初，这可能会被忽视。 但在两到三个季度内，不正确的仪表板将导致广告支出效率低下，预算流失 30% 或更高。

准备和创建仪表板让我们想起 Jenga。 每次他们需要更换报告中的一个块时，分析师都会祈祷整个结构不会倒塌。

在 OWOX，我们已经成功解决了类似的问题，同时将我们客户的报告从 Universal Analytics（或 GA 360）数据架构转移到 Google Analytics 4 数据架构。 这就是为什么我们想与我们的博客读者分享我们的解决方案和一些 SQL 查询。 希望这些信息可以帮助您轻松传输报告。

我们准备报告的方法（不管它们是为哪个业务领域创建的）是基于原始数据而不是建模数据。

数据模型描述数据实体、它们的属性以及实体之间的关系。 例如，对于给定会话，用户在网站上的操作会合并，一个用户可以在一个会话中进行多次在线转换。

有四个对象——操作、用户、会话和在线转换——以及三个连接：会话和操作之间的一对多、用户和在线转换之间的一对多以及会话和在线转换之间的一对多。在线转换。

数据模型反映了我们对现实世界的看法，并回答了诸如我们的数据是关于什么的问题。它有什么关系？我们在处理数据时适用哪些条件和限制？ 数据模型对于人们清楚地相互理解是必要的。

数据建模是将数据转换为满足数据模型要求的格式的过程。

• 通过以下方式提高分析工作的价值和效率：
• 加快报告结构和指标计算逻辑的变化
• 降低支持报告和仪表板的成本
• 简化报告讨论和批准
• 通过以下方式提高报告中的数据质量：
• 实现参数和指标计算逻辑时避免重复
• 拥有一个数据层作为准确数据的来源

数据模型取代了众多工具并描述了报表的逻辑，因为它描述了对象及其计算逻辑（对所有报表都有效）。

OWOX BI 将原始数据转换为分析就绪格式，为您节省数小时的数据准备时间。 它将 Universal Analytics 和 Google Analytics 4 数据无缝集成到您的报告中。

以下是基于 Google Analytics 数据构建的数据模型示例：

如您所见，有几个对象，包括会话、事务、页面和设备。

这里最有趣和最重要的是，这些对象的结构不是相互关联的，与数据源无关。 使用什么来源来用实时数据填充这些对象并不重要（Matomo、Adobe、Google Analytics 等）。 无论数据源如何，模型都会返回与数据模型代表您的业务相同的对象。 它说明了您使用的真实世界对象和指标。

让我们看看它在现实世界中的样子。

您可以创建建模数据，而不是在原始数据之上编写 SQL 查询，例如从 Universal Analytics 导出的会话或从 Google Analytics 4 导出的事件。 它是顶部通用且易于理解的表格，代表现实世界中的对象和实体，例如会话、用户和页面视图。

让我们考虑具体的例子和数据模式。

这是原始数据的示例。 这些是 Google Analytics Universal（左）和 Google Analytics 4（右）的 Google BigQuery 数据模式的屏幕截图。

正如我们上面所写的，数据模式不同。 我们需要找到一种方法将此数据链接到 Google Data Studio 仪表板。

根据我们的经验，构建模型表是简化数据准备的最佳方式。 它们看起来像这样：

这些是来自上面数据模型的对象列表。 您可以看到对象列表对于 Google Analytics 360 和 Google Analytics 4 是相同的。

这意味着您可以使用相同的查询将仪表板查询与此数据连接起来。 这个查询的结构是一样的。

让我们看看考虑基于建模数据而不是原始数据构建报告的重要原因。

1.数据就像水果：必须先清洗再混合。 分析师从不同的服务和系统收集数据。 自然地，该数据的结构和格式因来源而异。 要构建报告，必须正确合并来自不同来源的数据。 通过连接器或各种 ETL 服务上传的数据本身是不准确的（包含错误、重复和差异）并且缺乏统一的逻辑和结构。 必须清理不准确和零散的数据并将其规范化为分析就绪格式。

使用 OWOX BI，您无需手动清理、构建和处理数据。 该服务会自动将原始数据规范化为分析就绪格式。

2、你不需要为每个报表复制和重写业务逻辑；例如，您不需要：

• 删除重复事务
• 过滤机器人和内部流量
• 定义渠道分组规则
• 定义新用户和回访用户的标准
• 修复 UTM 参数跟踪

毫无疑问，每个数据分析师都听到过来自营销人员的这样的要求：我们希望根据历史数据调整或改进我们的渠道分组规则，或者我们希望确定新用户和回头客的标准，而不是按照它的工作方式在 Google Analytics 中，但以我们自己的方式，或者我们想考虑只返回那些在过去六个月内进行过购买的用户。

如果您基于原始数据构建报告，则所有数据转换和准备活动都必须在报告级别执行。 这意味着您必须花费大量时间将业务逻辑复制到每个报告中。

如果您在建模数据上构建报告，则不必复制业务逻辑。 您在建模阶段创建一次。

3.基于建模数据构建报告可加快临时分析。您可以节省编写新 SQL 和编排转换以启用年度分析的时间。

4.由于数据建模，您可以为所有报告创建单一的真实来源。当您更改报表中的数据源时，您不再需要解决每个有问题的查询。 您可以依赖此来源获取会话、事务和事件数据。

5.简化报告层。在建模数据之上构建报告比处理嵌套字段和记录字段以及编写一些窗口复杂函数甚至 JSON 提取函数更容易。

1.建模数据多了一个中间层。 调整需要时间，您还必须监控和调试建模数据。

2.用于规范化的复杂 JOIN。

3.额外的数据处理。为了以模型格式转换数据，您必须查询数据。 我们建议您在日期上使用分区表。 使用围绕日期维度构建的分区表，您可以仅更新必要的数据。 您不必重写所有巨大的表格，也不必为 Google BigQuery 中所有已处理的数据和千兆字节或千兆字节的数据付费。 您可以只升级和更新您需要的分区。 这种方法比处理所有数据表更经济。

为了帮助您解决这些问题，我们准备了用于对 Google Analytics 360 和 Google Analytics 4 数据进行建模的 SQL 模板。 您可以通过下载本文提供的附加材料来检查它们。

将您的报告更新为新的 Google Analytics（分析）4 数据架构有多容易？ 使用建模数据。 您可以在 GA Universal 和 GA 4 架构之上创建通用且易于理解的平面表格，而不是基于原始数据构建报告。

这样做将消除复制数据和将规范化逻辑插入数十个 SQL 查询的需要。 您将在数据建模阶段完成一次。 虽然不是对每个项目都是灵丹妙药，但对于那些需要定期提交特别报告的项目来说，这是最佳方法。

如果您想设置和编排建模表，请注册 OWOX BI 演示。 我们很乐意分享有关如何根据您的数据在您的项目中准备类似表格的详细信息。