Utilize o GA 360 e o BigQuery como uma plataforma de gestão de dados

As plataformas de gestão de dados (DMPs) permitem aos utilizadores combinar dados do utilizador de várias origens para criar e analisar públicos-alvo. Uma combinação do Google Analytics 360 e do BigQuery pode funcionar como uma pseudoplataforma de gestão de dados limitada, desde que se cumpram determinados requisitos.

Vista geral

O Google Analytics 360 permite a recolha de dados do utilizador e de conteúdo, que podem depois ser exportados para o BigQuery.A integração entre o Google Analytics e o BigQuery é uma associação unidirecional que exporta dados do Google Analytics para o BigQuery. Não é possível exportar automaticamente dados do BigQuery para o Google Analytics.

Para associar dados do Google Analytics a conjuntos de dados que não são do GA no BigQuery, é necessário existir uma chave comum entre o Google Analytics e os conjuntos de dados que não são do Google Analytics. Também tem de existir uma chave comum entre os dados associados no BigQuery e os dados existentes na interface do Google Analytics.

Criar uma chave comum

O processo para criar uma chave comum entre os dados do Google Analytics e outras origens de dados difere consoante as origens de dados envolvidas. A criação ou obtenção da chave comum no momento da recolha de dados é, muitas vezes, necessária independentemente das origens de dados envolvidas. A obtenção destes dados quando ocorre um evento ou uma visualização de página é, muitas vezes, necessária para uma eventual importação de chaves de público-alvo ou de valores de alargamento de dados para o Google Analytics.

Exemplo de chave: User ID

Um exemplo comum de utilização é a recolha de valores de User ID como uma dimensão personalizada e, em seguida, utilizar o valor de User ID como uma chave comum entre o Google Analytics e os dados da gestão das relações com clientes (CRM). É necessária uma dimensão personalizada porque não é possível associar atualmente públicos-alvo de remarketing a plataformas de anúncios em visualizações de propriedade do Google Analytics ativadas para User ID. A recolha do User ID em visualizações de propriedade padrão permite associar os dados a valores de User ID e que os públicos-alvo de remarketing continuem a ser utilizados com plataformas de anúncios.

1. Crie uma dimensão personalizada de User ID no âmbito do utilizador.
2. Sempre que um utilizador iniciar sessão no respetivo Website ou app, recolha o valor de User ID e envie-o, pelo menos, uma vez como um valor de dimensão personalizada.
3. O valor de User ID deve ser idêntico ao valor que identifica o utilizador no sistema CRM.

Exemplo de chave: Client-ID

Se não existir um valor de User ID para um Website ou uma app, pode-se utilizar como chave comum o Client-ID criado automaticamente pelo Google Analytics.

1. Crie uma dimensão personalizada de Client-ID no âmbito do utilizador.
2. Sempre que um utilizador visitar o Website ou a app, o Client-ID deve ser obtido como um valor de dimensão personalizada.
3. Se um perfil de utilizador for criado devido a algum tipo de interação do utilizador (envio de um email para obter um boletim informativo, envio de informações de potencial cliente, etc.), o valor de Client-ID também deve ser recolhido e armazenado com as informações do utilizador fora do Google Analytics.

Exportar dados do Google Analytics para o BigQuery

Ao exportar dados para o BigQuery, deve-se utilizar a vista de dados principal em detrimento da visualização de propriedade do User ID. Isto assegura que o conjunto de dados utilizáveis mais amplo está presente no BigQuery. A recolha de valores de User ID e/ou ID de cliente como dimensões personalizadas deve possibilitar a importação de conjuntos de dados de backend para o BigQuery e a associação dos mesmos aos dados do Google Analytics.

É necessário ter um sólido conhecimento de SQL e do esquema do BigQuery Export do Google Analytics para associar corretamente os vários conjuntos de dados.

Se necessário, podem-se exportar os dados do Google Analytics para fora do BigQuery e proceder à associação e à análise noutro local. Não é possível exportar diretamente dados do Google Analytics para armazéns de dados de terceiros como acontece no BigQuery, mas uma vez no BigQuery, os dados podem ser exportados para outras localizações.

Importar dados para o Google Analytics

Existem duas abordagens fundamentalmente diferentes para a importação de dados associados para o Google Analytics. Estes métodos podem ser descritos como a abordagem de alargamento da dimensão tradicional e a importação de um ID de público-alvo.

Alargamento da dimensão tradicional

Para utilizar a abordagem de alargamento da dimensão, têm de se observar as seguintes condições:

1. Não são importadas informações de identificação pessoal (PII)
2. O número de dimensões e métricas para importação não é excessivamente grande
3. Não é esperado que as dimensões e as métricas importadas sofram alterações ou aumentem ao longo do tempo

Se estas condições se observarem, deve poder utilizar a funcionalidade Importação de dados no momento da consulta para carregar um conjunto de dados personalizado com as dimensões personalizadas do Client-ID ou do User ID como chaves.

Importação de dados do ID de público-alvo

Se alguma das condições de alargamento da dimensão tradicional não se observar, a criação de um ID de público-alvo é uma abordagem alternativa possível. Os passos seguintes são necessários para importar um ID de público-alvo para vários públicos-alvo.

1. Crie, pelo menos, três dimensões personalizadas: User ID, Client-ID e ID de público-alvo.
   1. As três dimensões personalizadas devem ser do âmbito do utilizador.
2. Exporte os dados para o BigQuery.
3. Analise os públicos-alvo no BigQuery.
4. Gere uma lista de User IDs ou IDs de cliente associados a utilizadores num público-alvo de interesse.
5. Associe um ID de público a esses User IDs ou IDs de cliente.
6. Um ID de público-alvo não deve conter PII.
7. Cada ID de público-alvo deve ser exclusivo para um determinado público-alvo de interesse.
8. Se um utilizador integrar vários públicos-alvo, deve-se utilizar um caráter, como um traço ou caráter de sublinhado, para separar cada ID.

Crie uma importação de dados personalizada no momento da consulta que seja associada com base nas dimensões personalizadas do ID de cliente ou do User ID e que importe valores de ID de público-alvo.

Gere um ficheiro .csv que contenha os valores de User ID ou Client-ID e os valores de ID de público-alvo.

Crie um programa que carregue automaticamente ficheiros .csv com a API de gestão.

Nota: sempre que um novo ficheiro de importação de dados for carregado para um conjunto de dados, o ficheiro antigo é substituído.

Criar públicos-alvo de remarketing

Para importações de dados de alargamento da dimensão tradicional, podem-se criar públicos-alvo de remarketing com base nos valores importados.

Para importações de dados de ID de público-alvo, podem-se criar públicos-alvo de remarketing com base nos valores de ID de público-alvo.

Para destinos da Rede de Display (GDN, Display & Video 360, Google Ad Manager) e o Google Optimize, o Google Analytics tenta preencher os utilizadores dos últimos 10 dias com base nas definições carregadas recentemente. No entanto, o preenchimento completo das listas de públicos-alvo demora habitualmente o seu tempo com o regresso dos utilizadores ao Website ou à aplicação.

Uma vez criados, os públicos-alvo de remarketing podem ser utilizados com o Google Ads ou o Display & Video 360.

Limitações

• Se o Display & Video 360 e o Campaign Manager 360 estiverem associados ao Google Analytics, os dados relacionados com essas plataformas e que se podem ver na interface do Google Analytics não são exportados para o BigQuery com os dados do Google Analytics. Os ficheiros de transferência de dados (DTFs) para a Google Marketing Platform podem ser utilizados no BigQuery.
• Os públicos-alvo de remarketing só podem ser partilhados com o Display & Video 360 e o Google Ads.
• É necessário criar uma solução personalizada para importar automaticamente informações para o Google Analytics.