Googleアナリティクスを利用していて、「もっとこういう風に見たい」と思ったことはありませんか？
BigQureyと連携することで、ローデータから自分が欲しいデータだけを取得することができます。
今回はGA4とBigQueryの連携方法からデータポータルで可視化するまでの手順を解説します！
目次
GA4とBigQueryの連携方法
アナリティクスから管理画面へ遷移し、BigQueryのリンク設定を選択します。
リンクを押します。
BigQueryプロジェクトを選択します。データのロケーションは米国(us)のままで大丈夫です。
BigQueryプロジェクトの作成方法はこちらの記事でご紹介しています。
構成の設定をします。
モバイルアプリ ストリーム用の広告識別子の追加は、アプリの計測がない場合、チェックの必要はありません。
頻度は毎日・ストリーミング両方にチェックをします。ストリーミングにチェックをしないと、BigQueryにデータが入ってきませんでした。
最後に送信を押すと、リンクが作成されます。
BigQueryでデータの確認とビュー作成
翌日以降、BigQueryにGAのログが入ってくることを確認します。
SQLを書いてデータを整形します。
下記では、日付、イベント名、ページタイトル、ユーザーID、デバイスなどを取得しています。GA4のスキーマの詳細はこちらで確認できます。
SELECT
event_date,
event_name,
(SELECT ep.value.string_value FROM UNNEST(event_params) ep WHERE ep.key='page_location') AS page_location,
(SELECT ep.value.string_value FROM UNNEST(event_params) ep WHERE ep.key='page_title') AS page_title,
user_pseudo_id,
device.category,
geo.country,
geo.region,
traffic_source.medium,
traffic_source.source
FROM
`{projectid}.{dataset}.events_*`データポータルで読み込むためのビューを設定します。
保存から「ビューを保存」を選択し、任意のデータセットIDとテーブル名をつけます。
データポータルで可視化
データポータル構築手順
データポータルとは、無料で利用できる可視化ツールです。Googleアカウントがあれば誰でも利用できます。
データポータルにアクセスし、空のレポートを選択します。
データを接続する画面でBigQueryを選択します。
作成したビューのあるプロジェクト、データセットを選択し、対象の表を選択して追加を押します。
ポップアップが出てきたら、「レポートに追加」を押します。
データが追加され、描画する画面へ遷移します。
PVとUUの二重グラフを作成していきます。
画面上部にある「グラフを追加」から、複合グラフを選択します。
右側のパネルから設定を変更していきます。
ディメンションをevent_date、指標をRecord Count・user_pseudo_idに変更します。user_pseudo_idは計算方法を個別件数(CTD)にします。
Record CountをPV、user_pseudo_idをUUに変更します。
作成したビューにはPV以外のイベントも含まれているため、PV（event_name=“page_view”）のフィルタを追加します。
パネルを下にスクロールし、「フィルタを追加」を押します。名前をPVフィルタと変更し、一致条件、event_name、次に等しい、page_viewと設定して保存します。
並べ替えで、event_dateの昇順に変更したら、PV・UUの二重グラフの完成です！
スタイルから色や見せ方を変更できます。
グラフを組み合わせるとこのようなダッシュボードができました。どのページがよく見られているか、ページ単位の推移などが確認できます。
BigQuery BI Engineで高速化
BIツールで分析操作のパフォーマンスを向上させる機能が、BigQuery BI Engineです。メモリベースの分析機能で、コンソールからメモリを予約して使用します。
BigQuery BI Engineが適用されていないテーブルを接続した場合、データポータルでは以下のように表示されます。
コンソールから、BigQuery BI Engineを有効化します。
予約の作成から、場所と利用するメモリを設定します。場所はデータセットと同一である必要があります。同じ場所にあるデータセット・テーブルの接続全てで、BigQuery BI Engineが適用されます。
予約後、データポータルでBigQuery BI Engineが有効化されます。
BigQuery BI Engineは、メモリの予約量に対してコストがかかります。また、制限事項としてビューに対するクエリの一部では利用できません。GA4のビューでは適用されませんでした。
大容量のデータを扱う場合や、クエリのコストが大きくかかっている場合に試してみると良いかと思います。
まとめ
GA4とBigQueryの連携、データポータルで可視化するまでをご紹介しました。
ローデータを加工することで、自分が見たいデータを見ることができます。
アクセスが多い場合、BigQueryのクエリ料金がかかることもあるので、注意が必要です。
BigQueryの使い方解説！利用手順から料金体系までをご紹介で課金アラートの設定もご紹介していますので、良ければご参考ください。
ぜひ、自分専用のダッシュボードを作成してみてください！
