https://www.marketechlabo.com/tags/export/Recent content in エクスポート on MarketechlaboHugo -- gohugo.ioja-jpWed, 23 Mar 2022 00:00:00 +0900https://www.marketechlabo.com/web-analytics/ga4-bigquery-export-differences/Wed, 23 Mar 2022 00:00:00 +0900https://www.marketechlabo.com/web-analytics/ga4-bigquery-export-differences/ <h2 id="2種類のbigqueryエクスポート">2種類のBigQueryエクスポート</h2> <p>GA4のBigQueryエクスポートデータには以下の2種類がある。</p> <ul> <li>イベントデータ</li> <li>ユーザーデータ</li> </ul> <p>ユーザーデータは1行1人で、<code>user_pseudo_id</code>単位で集約したデータと、<code>user_id</code>単位で集約したデータのそれぞれのテーブルが生成される。 所属するオーディエンスの情報やユーザ（<code>user_pseudo_id</code> / <code>user_id</code>）単位の通算指標が含まれる。 分析によく使うのがイベントデータで、1行1イベントでイベントパラメータなどがネストされて含まれている。</p> <h2 id="エクスポートの頻度">エクスポートの頻度</h2> <p>イベントデータの出力頻度は以下の3種類がある。</p> <ul> <li>ストリーミング＝リアルタイム。重複や使えない列あり（トラフィック関連の列）</li> <li>毎日→翌日に、前日分をまとめて、重複除外処理やトラフィック情報のアトリビューション処理済みの形で出力される</li> <li>毎日（高頻度）＝「毎日」のデータを当日高頻度で出力する。「ストリーミング」と「毎日」の中間だが、トラフィック関連の列は出力される</li> </ul> <p>これらは設定画面の「頻度」に対応している。 <figure> <picture> <img loading="lazy" decoding="async" alt="" class="image_figure image_internal image_unprocessed" src="/images/ga4-bq-export/06-specify-data-stream.jpg" /> </picture> </figure> この中で「毎日（高頻度）」は有料版限定のオプションになる（無料版の管理画面では選択肢が表示されない）。</p> <h3 id="ストリーミングデータの問題点">ストリーミングデータの問題点</h3> <p><strong>ストリーミングデータでは重複や欠損の行が一部含まれる可能性があるのと、流入元アトリビューション処理ができておらず、<code>traffic_source.***</code>列と<code>session_traffic_source_last_click.***</code>が欠損して出力される</strong>。 <a href="https://support.google.com/analytics/answer/9358801">https://support.google.com/analytics/answer/9358801</a></p> <div class="highlight"><pre tabindex="0" style="color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;-webkit-text-size-adjust:none;"><code class="language-txt" data-lang="txt"><span style="display:flex;"><span>このテーブルには、その日に発生したセッション アクティビティのレコードが保持されます。ストリーミング エクスポートはベスト エフォート型の処理であり、イベントの遅れやアップロードの失敗などにより、データに漏れが生じる場合もあります。データは 1 日を通して継続的にエクスポートされます。セッションが複数のエクスポート周期にまたがっていると、テーブルにはそのセッションのレコードが複数保存されることがあります。 </span></span><span style="display:flex;"><span>BigQuery のストリーミング エクスポートには、新規ユーザーについては次のユーザー アトリビューション データは含まれません。 </span></span><span style="display:flex;"><span>traffic_source.name（レポート ディメンション: ユーザーのキャンペーン） </span></span><span style="display:flex;"><span>traffic_source.source（レポート ディメンション: ユーザーの参照元） </span></span><span style="display:flex;"><span>traffic_source.medium（レポート ディメンション: ユーザーのメディア） </span></span></code></pre></div><p>1日1回の再計算の中ではこれらを処理し、より正確なデータを生成しなおす。より正確なデータや、Googleのアトリビューションと同じロジックの流入元データ<code>traffic_source.***</code>（「ユーザーの参照元」など）と<code>session_traffic_source_last_click.***</code>（「セッションの参照元」など）の情報が欲しければ毎日のデータを使う必要がある。</p> <h2 id="bigqueryエクスポート設定のパターンと出力されるテーブル">BigQueryエクスポート設定のパターンと出力されるテーブル</h2> <p>BiqQueryエクスポート設定では2個のチェックボックスがあった。2個のいずれかを選択するのではなく、それぞれチェックを入れる形式である。つまり以下の3パターンの出力設定がある。</p> <ul> <li>ニアリアルタイムのデータのみ</li> <li>1日1回再計算データのみ</li> <li>ニアリアルタイム＋1日1回再計算</li> </ul> <p>それぞれについて生成されるテーブル名を見ていく。 まず**データセット名はいずれも<code>analytics_計測ID</code>**となる</p> <h3 id="ニアリアルタイムデータのみ">ニアリアルタイムデータのみ</h3> <p>生成されるテーブル名</p> <ul> <li><code>events_intraday_YYYYMMDD</code></li> </ul> <p>（<code>YYYYMMDD</code>の部分は毎日の日付が入る） （例）</p> <ul> <li>2022年3月1日の日中は <ul> <li><code>events_intraday_20220301</code>: 2022年3月1日のリアルタイムデータ</li> </ul> </li> <li>2022年3月2日の日中は <ul> <li><code>events_intraday_20220301</code>: 2022年3月1日の全データ（不完全かも）</li> <li><code>events_intraday_20220302</code>: 2022年3月2日のリアルタイムデータ</li> </ul> </li> <li>2022年3月3日の日中は <ul> <li><code>events_intraday_20220301</code>: 2022年3月1日の全データ（不完全かも）</li> <li><code>events_intraday_20220302</code>: 2022年3月2日の全データ（不完全かも）</li> <li><code>events_intraday_20220303</code>: 2022年3月3日のリアルタイムデータ</li> </ul> </li> </ul> <p>というテーブルが存在することになる。</p>