Einrichtung
Wenn Sie BigQuery Export einrichten, können Sie auch angeben, dass Nutzerdaten täglich exportiert werden sollen.
Datentabellen
Beim Exportieren von Nutzerdaten werden von Analytics in Ihrem BigQuery-Projekt zwei neue Tabellen erstellt:
- Pseudo ID
- Enthält eine Zeile für jede pseudonymisierte Kennung. Die Daten eines Nutzers werden aktualisiert, wenn eines der Felder geändert wird.
- Daten von Nutzern, die keine Einwilligung erteilt haben, werden nicht in diese Tabelle exportiert.
- User-IDs werden nicht in diese Tabelle exportiert.
- Der Zeitstempel „Zuletzt aktiv“ wird in diese Tabelle exportiert.
- User ID
- Enthält eine Zeile für jede User-ID. Die Daten eines Nutzers werden aktualisiert, wenn eines der Felder geändert wird.
- Daten von Nutzern, die keine Einwilligung erteilt haben, können in diese Tabelle exportiert werden, wenn sie eine User-ID enthalten.
- Pseudo-IDs werden nicht in diese Tabelle exportiert.
- Der Zeitstempel „Zuletzt aktiv“ wird in diese Tabelle exportiert.
Aktive Nutzer im Vergleich zu allen Nutzern im Nutzerdatenexport
Dieser Export umfasst alle Nutzer, deren Daten sich an diesem Tag geändert haben. Wenn ein Nutzer beispielsweise eine Sitzung startet und damit den Lifetime-Wert von user_ltv.sessions
erhöht, wird dieser Nutzer in den Export einbezogen. Wenn ein Nutzer aus einer Zielgruppe entfernt wird, weil er an diesem Tag die Einschlussbedingung für die Zielgruppe nicht mehr erfüllt (z. B. weil er in den letzten 7 Tagen nichts gekauft hat), haben sich die Daten dieses Nutzers geändert und er wird in den Export einbezogen.
Da Nutzer basierend auf geänderten Daten und nicht nur aufgrund von Aktivitäten eingeschlossen werden, ist die Anzahl der Nutzer im Export möglicherweise höher als der Messwert Aktive Nutzer für einen bestimmten Tag oder Zeitraum. (Der Messwert Aktive Nutzer wird in Berichten als Nutzer angezeigt.)
Wenn Sie die exportierten Daten abfragen möchten, um nur die Anzahl der aktiven Nutzer zu erhalten, können Sie einige der Beispielabfragen aus unserer Entwicklerdokumentation verwenden.
Schema
In den folgenden Abschnitten werden die Nutzerdaten beschrieben, die aus Analytics in die Tabellen „Pseudo ID“ und „User ID“ exportiert werden (vorbehaltlich der oben aufgeführten Unterschiede).
Audit
Feldname | Datentyp | Beschreibung |
---|---|---|
occurrence_date | STRING | Datum, an dem die Datensatzänderung ausgelöst wurde |
last_updated_date | STRING | Datum, an dem der Datensatz in der Tabelle aktualisiert wurde |
Nutzer
Feldname | Datentyp | Beschreibung |
---|---|---|
user_id | STRING | ID für den User-ID-Namespace in der Identität für die Berichterstellung (nur Tabelle „User ID“) |
pseudo_user_id | STRING | ID für den Pseudonymisierungs-Namespace (nur Tabelle „Pseudo ID“) |
stream_id | GANZZAHL | Datenstream-ID (nur Tabelle „Pseudo ID“) |
Nutzerinformationen
Feldname | Datentyp | Beschreibung |
---|---|---|
user_info.last_active_timestamp_micros | GANZZAHL | Datum der letzten Aktivität des Nutzers (Zeitstempel in Mikrosekunden) |
user_info.user_first_touch_timestamp_micros | GANZZAHL | Datum des Ereignisses „first_open“ oder „first_visit“ des Nutzers, je nachdem, welches Datum früher ist (Zeitstempel in Mikrosekunden) |
user_info.first_purchase_date | STRING | Datum des ersten Kaufs des Nutzers (JJJJMMTT) |
Datenschutzhinweise
Feldname | Datentyp | Beschreibung |
---|---|---|
privacy_info | DATENSATZ | Datenschutzinformationen |
privacy_info.is_ads_personalization_allowed | STRING |
Wenn ein Nutzer die Voraussetzungen für personalisierte Werbung erfüllt, gibt „isAdsPersonalizationAllowed“ den Wert „wahr“ zurück. Wenn ein Nutzer nicht für personalisierte Werbung infrage kommt, gibt „isAdsPersonalizationAllowed“ den Wert „falsch“ zurück. Kann in Google Analytics derzeit nicht angegeben werden, ob ein Nutzer für personalisierte Werbung infrage kommt, gibt „isAdsPersonalizationAllowed“ den Wert „(nicht festgelegt)“ zurück. Dieser Nutzer erfüllt möglicherweise die Voraussetzungen für personalisierte Anzeigen, vielleicht aber auch nicht. Bei personalisierter Werbung sollten Sie Nutzer mit der Angabe „isAdsPersonalizationAllowed = (nicht festgelegt)“ wie Nutzer mit der Angabe „isAdsPersonalizationAllowed = falsch“ behandeln – schließlich ist es wahrscheinlich, dass unter ihnen Nutzer sind, die nicht für personalisierte Werbung infrage kommen. Nutzer, bei denen „isAdsPersonalizationAllowed“ den Wert „falsch“ hat, können jedoch in nicht werbebezogene Anwendungsfälle wie A/B-Tests und explorative Datenanalysen einbezogen werden. |
privacy_info.is_limited_ad_tracking | STRING | Geräteeinstellung zum Beschränken von Anzeigen-Tracking. Mögliche Werte sind „wahr“, „falsch“ und „(nicht festgelegt)“. Letzteres wird von „isLimitedAdTracking“ zurückgegeben, wenn in Google Analytics die Geräteeinstellung zum Beschränken von Anzeigen-Tracking derzeit nicht zurückgegeben werden kann. |
Zielgruppen
Feldname | Datentyp | Beschreibung |
---|---|---|
audiences | DATENSATZ | Zielgruppeninformationen |
audiences.id | GANZZAHL | ID der Zielgruppe |
audiences.name | STRING | Name der Zielgruppe |
audiences.membership_start_timestamp_micros | GANZZAHL | Wann der Nutzer in die Zielgruppe aufgenommen wurde (Zeitstempel in Mikrosekunden) |
audiences.membership_expiry_timestamp_micros | GANZZAHL |
Wann die Zugehörigkeit des Nutzers zur Zielgruppe (Gültigkeitsdauer) abläuft (Zeitstempel in Mikrosekunden) Dieser Wert wird zurückgesetzt, wenn der Nutzer aufgrund neuer Aktivitäten wieder die Voraussetzungen für die Zielgruppe erfüllt. |
audience.npa | BOOLESCH | „wahr“ oder „falsch“ je nach den NPA-Einstellungen für Ereignisse und benutzerdefinierte Dimensionen auf Nutzerebene, die in der Zielgruppendefinition enthalten sind |
Eigenschaften
Feldname | Datentyp | Beschreibung |
---|---|---|
user_properties | DATENSATZ | Informationen zu Nutzereigenschaften |
user_properties.key | STRING | Name der Dimension „Nutzereigenschaft“ |
user_properties.value.string_value | STRING | Wert der Dimension „Nutzereigenschaft“ |
user_properties.value.set_timestamp_micros | GANZZAHL | Wann der Dimensionswert zuletzt festgelegt wurde (Zeitstempel in Mikrosekunden) |
Gerät
Feldname | Datentyp | Beschreibung |
---|---|---|
device | DATENSATZ | Geräteinformationen |
device.operating_system | STRING | Betriebssystem des Geräts |
device.category | STRING | Kategorie des Geräts (Smartphone, Tablet, Computer) |
device.mobile_brand_name | STRING | Markenname des Geräts |
device.mobile_model_name | STRING | Name des Gerätemodells |
device.unified_screen_name | STRING | Bildschirmname |
Geografie
Feldname | Datentyp | Beschreibung |
---|---|---|
geo | DATENSATZ | Geografische Daten |
geo.city | STRING | Ort, aus dem die Ereignisse stammen |
geo.country | STRING | Land, aus dem die Ereignisse stammen |
geo.continent | STRING | Kontinent, aus dem die Ereignisse stammen |
geo.region | STRING | Region, aus der die Ereignisse stammen |
Lebensdauer
Feldname | Datentyp | Beschreibung |
---|---|---|
user_ltv | DATENSATZ | Informationen zur Lebensdauer |
user_ltv.revenue_in_usd | DOUBLE | Gesamteinnahmen während der Lebensdauer (in USD) |
user_ltv.sessions | GANZZAHL | Gesamtzahl der Sitzungen während der Lebensdauer |
user_ltv.engagement_time_millis | GANZZAHL | Interaktionsdauer insgesamt (in Millisekunden) |
user_ltv.purchases | GANZZAHL | Gesamtzahl der Käufe während der Lebensdauer |
user_ltv.engaged_sessions | GANZZAHL | Gesamtzahl der Sitzungen mit Interaktion während der Lebensdauer |
user_ltv.session_duration_micros | GANZZAHL | Sitzungsdauer insgesamt während der Lebensdauer (in Millisekunden) |
Vorhersagen
Feldname | Datentyp | Beschreibung |
---|---|---|
predictions | DATENSATZ | Informationen zur Vorhersage |
predictions.in_app_purchase_score_7d | DOUBLE | Wahrscheinlichkeit, dass für einen Nutzer, der in den letzten 28 Tagen aktiv war, in den nächsten 7 Tagen ein Ereignis vom Typ in_app_purchase auftritt |
predictions.purchase_score_7d | DOUBLE | Wahrscheinlichkeit, dass für einen Nutzer, der in den letzten 28 Tagen aktiv war, in den nächsten 7 Tagen ein Ereignis vom Typ purchase auftritt |
predictions.churn_score_7d | DOUBLE | Wahrscheinlichkeit, dass ein Nutzer, der in den letzten 7 Tagen in Ihrer App oder auf Ihrer Website aktiv war, in den nächsten 7 Tagen nicht aktiv ist |
predictions.revenue_28d_in_usd | GLEITKOMMAZAHL | Voraussichtlicher Umsatz (in USD) aus allen Kaufereignissen der nächsten 28 Tage eines Nutzers, der in den letzten 28 Tagen aktiv war |