Các truy vấn mẫu trong trang này áp dụng cho dữ liệu xuất sự kiện BigQuery cho Google Analytics 4. Xem sổ tay nấu ăn BigQuery cho Universal Analytics nếu bạn đang tìm kiếm tài nguyên tương tự cho Universal Analytics.
Tất cả truy vấn được liệt kê ở đây đều sử dụng tập dữ liệu mẫu và phải cho ra kết quả hợp lệ. Để
sử dụng dữ liệu xuất sự kiện BigQuery của tài sản Google Analytics của riêng bạn, hãy tìm
nhận xét -- Replace table
trong mỗi truy vấn và thay thế mã tập dữ liệu mẫu.
Bạn có thể tìm thấy mã tập dữ liệu bằng cách chuyển đến dự án BigQuery Export trong giao diện người dùng BigQuery. Ví dụ: nếu mã tập dữ liệu BigQuery Export là my-
first-gcp-project:analytics_28239234
, hãy thay thế:
-- Replace table
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
bằng:
-- Replace table
`my-first-gcp-project.analytics_28239234.events_*`
Truy vấn một phạm vi ngày cụ thể
Để truy vấn một phạm vi ngày cụ thể từ một tập dữ liệu xuất sự kiện BigQuery, hãy sử dụng cột giả _TABLE_XXXXX trong mệnh đề WHERE của truy vấn. Để biết thêm thông tin, hãy xem bài viết Lọc các bảng đã chọn bằng _TABLE_XXXXX.
Ví dụ: truy vấn sau đây tính các sự kiện riêng biệt theo ngày và theo tên sự kiện trong một khoảng thời gian cụ thể gồm ngày và sự kiện được chọn:
-- Example: Query a specific date range for selected events.
--
-- Counts unique events by date and by event name for a specifc period of days and
-- selected events(page_view, session_start, and purchase).
SELECT
event_date,
event_name,
COUNT(*) AS event_count
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name IN ('page_view', 'session_start', 'purchase')
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202'
GROUP BY 1, 2;
Số người dùng và số người dùng mới
- Để biết tổng số người dùng, hãy đếm số
user_id
riêng biệt. Tuy nhiên, nếu máy khách Google Analytics của bạn không gửi lạiuser_id
cho từng lượt truy cập hoặc nếu bạn không chắc chắn, hãy tính số lượnguser_pseudo_id
riêng biệt. - Đối với người dùng mới, bạn có thể thực hiện cùng một phương pháp đếm được mô tả ở trên nhưng đối với các giá trị sau của
event_name
:
-- Example: Get 'Total User' count and 'New User' count.
WITH
UserInfo AS (
SELECT
user_pseudo_id,
MAX(IF(event_name IN ('first_visit', 'first_open'), 1, 0)) AS is_new_user
-- Replace table name.
FROM `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
-- Replace date range.
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20201130'
GROUP BY 1
)
SELECT
COUNT(*) AS user_count,
SUM(is_new_user) AS new_user_count
FROM UserInfo;
Số giao dịch trung bình trên mỗi người mua
Truy vấn sau đây cho biết số giao dịch trung bình trên mỗi người mua.
-- Example: Average number of transactions per purchaser.
SELECT
COUNT(*) / COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS avg_transaction_per_purchaser
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name IN ('in_app_purchase', 'purchase')
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201231';
Giá trị cho một tên sự kiện cụ thể
Truy vấn sau đây hiển thị event_timestamp
cho tất cả sự kiện purchase
và giá trị thông số sự kiện được liên kết:
-- Example: Query values for a specific event name.
--
-- Queries the individual timestamps and values for all 'purchase' events.
SELECT
event_timestamp,
(
SELECT COALESCE(value.int_value, value.float_value, value.double_value)
FROM UNNEST(event_params)
WHERE key = 'value'
) AS event_value
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name = 'purchase'
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202';
Bạn có thể sửa đổi truy vấn trước đó để hiển thị tổng giá trị thông số sự kiện thay vì một danh sách:
-- Example: Query total value for a specific event name.
--
-- Queries the total event value for all 'purchase' events.
SELECT
SUM(
(
SELECT COALESCE(value.int_value, value.float_value, value.double_value)
FROM UNNEST(event_params)
WHERE key = 'value'
))
AS event_value
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name = 'purchase'
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202';
10 mặt hàng được thêm vào giỏ hàng nhiều nhất
Cụm từ tìm kiếm sau đây cho biết 10 mặt hàng được thêm vào giỏ hàng nhiều nhất theo số lượng người dùng nhiều nhất.
-- Example: Top 10 items added to cart by most users.
SELECT
item_id,
item_name,
COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_count
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_web_ecommerce.events_*`, UNNEST(items)
WHERE
-- Replace date range.
_TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
AND event_name IN ('add_to_cart')
GROUP BY
1, 2
ORDER BY
user_count DESC
LIMIT 10;
Số lượt xem trang trung bình theo kiểu người mua (người mua so với người không mua)
Truy vấn sau đây cho biết số lượt xem trang trung bình kiểu người mua hàng (người mua so với người không mua) của người dùng:
-- Example: Average number of pageviews by purchaser type.
WITH
UserInfo AS (
SELECT
user_pseudo_id,
COUNTIF(event_name = 'page_view') AS page_view_count,
COUNTIF(event_name IN ('in_app_purchase', 'purchase')) AS purchase_event_count
-- Replace table name.
FROM `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
-- Replace date range.
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202'
GROUP BY 1
)
SELECT
(purchase_event_count > 0) AS purchaser,
COUNT(*) AS user_count,
SUM(page_view_count) AS total_page_views,
SUM(page_view_count) / COUNT(*) AS avg_page_views,
FROM UserInfo
GROUP BY 1;
Trình tự của các lượt xem trang
Truy vấn sau cho thấy trình tự số lượt xem trang của người dùng trong các phiên duy nhất:
-- Example: Sequence of pageviews.
SELECT
user_pseudo_id,
event_timestamp,
(SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id') AS ga_session_id,
(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_title') AS page_title
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
event_name = 'page_view'
-- Replace date range.
AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202'
ORDER BY
user_pseudo_id,
ga_session_id,
event_timestamp ASC;
Danh sách thông số sự kiện
Truy vấn sau đây liệt kê tất cả thông số sự kiện xuất hiện trong tập dữ liệu của bạn:
-- Example: List all available event parameters and count their occurrences.
SELECT
EP.key AS event_param_key,
COUNT(*) AS occurrences
FROM
-- Replace table name.
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`, UNNEST(event_params) AS EP
WHERE
-- Replace date range.
_TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201202'
GROUP BY
event_param_key
ORDER BY
event_param_key ASC;
Tham gia bằng Google Ads
Để truy xuất thêm dữ liệu Google Ads cho các sự kiện GA4, hãy thiết lập
Dịch vụ chuyển dữ liệu của BigQuery cho Google
Ads, sau đó
chuyển collected_traffic_source.gclid
từ dữ liệu sự kiện GA4 vào trường gclid
của ads_ClickStats_
customer_id từ hoạt động chuyển dữ liệu sang Google Ads.
Xin lưu ý rằng tính năng xuất dữ liệu sự kiện GA4 sẽ tạo một bảng cho mỗi ngày, còn
dữ liệu chuyển từ Google Ads sẽ điền sẵn một bảng
ads_ClickStats_
customer_id duy nhất cho mỗi khách hàng.