Używanie Google Analytics 360 i BigQuery jako platformy zarządzania danymi

Platformy zarządzania danymi (DMP) umożliwiają użytkownikom łączenie danych z różnych źródeł na potrzeby tworzenia i analizowania list odbiorców. Połączenie Google Analytics 360 i BigQuery może pełnić funkcję namiastki DMP, o ile są spełnione określone wymagania.

Omówienie

Google Analytics 360 umożliwia zbieranie danych o użytkownikach i treściach, które można później eksportować do BigQuery.Integracja Google Analytics z BigQuery polega na utworzeniu 1-kierunkowego łącza, którym przesyłane są do BigQuery dane eksportowane z Google Analytics. Danych z BigQuery nie można automatycznie eksportować do Google Analytics.

Aby połączyć w BigQuery dane Google Analytics ze zbiorami danych spoza Google Analytics, musi istnieć wspólny klucz wiążący ze sobą oba te rodzaje informacji. Wspólny klucz jest też niezbędny do powiązania połączonych danych w BigQuery z danymi gromadzonymi w interfejsie Google Analytics.

Tworzenie wspólnego klucza

Proces tworzenia wspólnego klucza między danymi Google Analytics a innymi źródłami danych zależy od tych źródeł danych. Tworzenie lub rejestrowanie wspólnego klucza w czasie gromadzenia danych jest często niezbędne niezależnie od rodzaju źródeł danych. Rejestrowanie tych danych w chwili, gdy następuje zdarzenie lub wyświetlenie strony, bywa wymagane, by możliwe było później zaimportowanie do Google Analytics kluczy list odbiorców lub wartości poszerzania zakresu danych.

Przykładowy klucz: User ID

Typowym przypadkiem użycia takiego klucza jest gromadzenie wartości identyfikatora użytkownika jako wymiaru niestandardowego, a następnie stosowanie ich jako wspólnego klucza dla danych Google Analytics oraz danych systemu zarządzania relacjami z klientem (CRM). Wymiar niestandardowy jest niezbędny, ponieważ list odbiorców remarketingu nie można aktualnie wiązać z platformami reklamowymi w widokach danych Google Analytics wykorzystujących identyfikator użytkownika. Dzięki gromadzeniu identyfikatorów User ID w standardowych widokach danych można wiązać dane z wartościami identyfikatora użytkownika oraz stosować listy odbiorców remarketingu na platformach reklamowych.

1. Utwórz wymiar niestandardowy User ID o zakresie ograniczonym do użytkownika.
2. Przy każdym logowaniu się użytkownika na stronie lub w aplikacji rejestruj wartość User ID i wysyłaj ją co najmniej raz jako wartość wymiaru niestandardowego.
3. Wartość User ID powinna być identyczna z wartością identyfikującą danego użytkownika w systemie CRM.

Przykładowy klucz: Client-ID

Jeśli w przypadku danej strony lub aplikacji brak wartości User ID, jako wspólnego klucza można używać identyfikatora Client-ID, tworzonego automatycznie przez Google Analytics.

1. Utwórz wymiar niestandardowy Client-ID o zakresie ograniczonym do użytkownika.
2. Przy każdorazowej wizycie użytkownika na stronie lub w aplikacji rejestruj identyfikator Client-ID jako wartość wymiaru niestandardowego.
3. Jeśli w wyniku jakiejś interakcji użytkownika (przesłania e-maila z prośbą o newsletter, przekazania danych potencjalnego klienta itp.) zostanie utworzony profil użytkownika, należy zarejestrować wartość Client-ID i zapisać ją poza Google Analytics razem z informacjami o użytkowniku.

Eksportowanie danych Google Analytics do BigQuery

Przy eksportowaniu danych do BigQuery należy używać głównego widoku danych zamiast widoku danych identyfikatora użytkownika. Pozwoli to przesłać do BigQuery największy zbiór danych do wykorzystania. Rejestrowanie wartości User ID lub Client ID jako wymiarów niestandardowych powinno umożliwić importowanie do BigQuery wewnętrznych zbiorów danych i łączenie ich z danymi Google Analytics.

Do prawidłowego łączenia różnych zbiorów danych konieczna jest bardzo dobra znajomość języka SQL i schematu Google Analytics BigQuery Export.

W razie potrzeby dane Google Analytics można wyeksportować z BigQuery, by je połączyć i przeanalizować w innym narzędziu. Danych Google Analytics nie można eksportować bezpośrednio do magazynów danych innych firm w taki sam sposób, jak do BigQuery. Gdy jednak dane te znajdą się już w BigQuery, można je stamtąd eksportować do innych lokalizacji.

Importowanie danych do Google Analytics

Importowanie połączonych danych do Google Analytics można wykonać na dwa całkowicie różne sposoby. Jedną można określić jako tradycyjne poszerzanie zakresu danych, a drugą – jako importowanie identyfikatora listy odbiorców.

Tradycyjne poszerzanie zakresu danych

Aby można było użyć metody poszerzania zakresu danych, muszą być spełnione następujące warunki:

1. Importowane dane nie będą zawierać informacji umożliwiających identyfikację osób.
2. Liczba wymiarów i ilość danych do zaimportowania nie będą nadmiernie duże.
3. Importowane wymiary i dane nie muszą się z czasem zmieniać ani przyrastać.

Jeśli te warunki są spełnione, możesz użyć funkcji importowania danych w ramach zapytania, by przesłać niestandardowy zbiór danych wykorzystujący jako klucze wymiary niestandardowe Client-ID lub User ID.

Importowanie danych z zastosowaniem identyfikatora listy odbiorców

Jeśli któryś z warunków tradycyjnego poszerzania zakresu danych nie jest spełniony, możesz utworzyć identyfikator listy odbiorców. Aby zaimportować identyfikator listy odbiorców w przypadku różnych list odbiorców:

1. Utwórz co najmniej 3 wymiary niestandardowe: Client-ID, User ID i wymiar identyfikatora listy odbiorców.
   1. Wszystkie 3 wymiary niestandardowe powinny mieć zakres ograniczony do użytkownika.
2. Wyeksportuj dane do BigQuery.
3. Przeanalizuj listy odbiorców w BigQuery.
4. Wygeneruj listę identyfikatorów Client ID lub User ID powiązanych z użytkownikami należącymi do interesującej Cię grupy odbiorców.
5. Powiąż identyfikator listy odbiorców z tymi identyfikatorami Client ID lub User ID.
6. Identyfikator listy odbiorców nie powinien zawierać informacji umożliwiających identyfikację osób.
7. Każdy identyfikator listy odbiorców powinien być niepowtarzalny dla danej interesującej Cię grupy odbiorców.
8. Jeśli użytkownik znajduje się na wielu listach odbiorców, do odseparowywania poszczególnych identyfikatorów użyj jakiegoś znaku, np. myślnika lub podkreślenia.

Utwórz niestandardowy import danych w ramach zapytania, który łączy dane na podstawie niestandardowych wymiarów Client ID lub User ID i importuje wartości identyfikatora listy odbiorców.

Wygeneruj plik CSV zawierający wartości User ID lub Client-ID oraz wartości identyfikatora listy odbiorców.

Korzystając z interfejsu Management API, napisz program, który będzie automatycznie przesyłać pliki CSV.

Uwaga: przy każdym przesłaniu do zbioru danych nowego pliku z importowanymi danymi stary plik zostaje zastąpiony.

Tworzenie list odbiorców remarketingu

W przypadku importowania danych w ramach tradycyjnego poszerzania ich zakresu listy odbiorców remarketingu można tworzyć na podstawie zaimportowanych wartości.

Jeśli do importowania danych stosujesz identyfikator listy odbiorców, listy odbiorców remarketingu możesz tworzyć na podstawie wartości identyfikatora listy odbiorców.

W przypadku miejsc docelowych reklam displayowych (sieć reklamowa Google, Display & Video 360, Google Ad Manager) i Optymalizacji Google usługa Google Analytics spróbuje na podstawie nowo przesłanych definicji zapełnić wstecznie listę użytkowników za ostatnie 10 dni. Całkowite zapełnienie list odbiorców może jednak trochę potrwać, w miarę jak użytkownicy będą powracać na stronę lub do aplikacji.

Utworzonych list odbiorców remarketingu możesz używać w Google Ads i Display & Video 360.

Ograniczenia

• Jeśli usługi Display & Video 360 i Campaign Manager 360 są połączone z Google Analytics, związane z nimi dane, które można wyświetlać w interfejsie Google Analytics, nie będą eksportowane do BigQuery razem z danymi Google Analytics. W BigQuery można używać plików przesłanych przez funkcję Przenoszenia danych (DTF) dostępną w Google Marketing Platform.
• Listy odbiorców remarketingu można udostępniać tylko platformie Display & Video 360 i usłudze Google Ads.
• Aby automatycznie importować informacje do Google Analytics, należy utworzyć niestandardowe rozwiązanie.