Como usar o GA 360 e o BigQuery como uma plataforma de gerenciamento de dados

Com as plataformas de gerenciamento de dados (DMPs), os usuários podem combinar informações de usuários de várias fontes para criar e analisar públicos-alvo. Uma combinação do Google Analytics 360 e do BigQuery pode funcionar como uma semi-DMP limitada, desde que determinados requisitos sejam atendidos.

Visão geral

O Google Analytics 360 permite a coleta de dados de conteúdo e dos usuários, que podem ser exportados para o BigQuery.A integração entre o Google Analytics e o BigQuery é uma vinculação unidirecional que exporta dados do primeiro para o segundo. Não é possível exportar os dados do BigQuery para o Google Analytics automaticamente.

Para associar as informações do Google Analytics aos conjuntos de dados de outras fontes no BigQuery, é necessário que exista uma chave comum entre os dois tipos de dados. Também é necessário haver uma chave comum entre os dados associados no BigQuery e os dados existentes na interface do Google Analytics.

Como criar uma chave comum

O processo para criar uma chave comum entre os dados do Google Analytics e outras fontes de dados depende das plataformas envolvidas. No entanto, independentemente das fontes de dados envolvidas, a criação ou obtenção dessa chave comum tende a ser obrigatória no momento da coleta de dados. Em geral, a captura de dados durante um evento ou uma exibição de página é necessária para importar as chaves do público ou os valores de ampliação de dados para o Google Analytics.

Exemplo de chave: User ID

Um caso comum de uso seria coletar valores de User ID como uma dimensão personalizada e, em seguida, usá-los como uma chave comum entre os dados do Google Analytics e da gestão de relacionamento com o cliente (CRM). A dimensão personalizada é necessária porque não é possível vincular os públicos de remarketing às plataformas de anúncios nas vistas do Google Analytics com o User ID ativadas. Quando você coleta o ID do usuário nas vistas padrão, é possível associar os dados aos valores de ID do usuário e continuar usando os públicos-alvo de remarketing com as plataformas de anúncios.

1. Crie uma dimensão personalizada com o ID no escopo do usuário.
2. Sempre que um usuário fizer login no seu site ou app, colete o valor do ID do usuário e envie-o pelo menos uma vez como um valor de dimensão personalizada.
3. O valor do User ID deverá ser idêntico ao valor que identifica o usuário no CRM.

Exemplo de chave: ID do cliente

Se o site ou app não tiver um valor de ID do usuário, o valor de ID do cliente criado automaticamente pelo Google Analytics poderá ser usado como chave comum.

1. Crie uma dimensão personalizada com o ID do cliente no escopo do usuário.
2. Sempre que um usuário visitar o site ou app, o ID do cliente deverá ser capturado como um valor de dimensão personalizada.
3. Se o usuário criar um perfil devido a algum tipo de interação (inscrição em newsletter, envio de informações de lead etc.), o valor do ID do cliente também deverá ser coletado e armazenado com as informações desse usuário fora do Google Analytics.

Como exportar dados do Google Analytics para o BigQuery

Durante a exportação de dados para o BigQuery, você deve usar a vista de dados principais em vez da vista do User ID. Dessa forma, você garante um conjunto de dados utilizáveis mais amplo no BigQuery. Quando você coleta os valores de User ID e/ou Client ID como dimensões personalizadas, é possível importar conjuntos de dados de back-end para o BigQuery e juntá-los aos dados do Google Analytics.

É necessário ter um grande conhecimento sobre SQL e sobre o funcionamento do BigQuery Export com o Google Analytics para combinar vários conjuntos de dados de forma adequada.

Você pode exportar os dados do Google Analytics fora do BigQuery, se necessário, para combiná-los e analisá-los em outra plataforma. Embora não seja possível exportar os dados do Google Analytics diretamente para data warehouses de terceiros, você pode exportá-los para o BigQuery. Uma vez que estiverem nessa plataforma, os dados podem ser exportados para outros locais.

Como importar dados no Google Analytics

Existem duas abordagens fundamentalmente diferentes para importar os dados combinados para o Google Analytics: a abordagem tradicional de ampliação de dimensão e a importação de um código de público.

Abordagem tradicional de ampliação das dimensões

Para usar a abordagem de ampliação de dimensão, todas as condições a seguir precisam ser verdadeiras:

1. Informações de identificação pessoal (PII) não serão importadas.
2. O número de dimensões e métricas que precisam ser importadas não é excessivo.
3. Não é esperado que as dimensões e métricas importadas aumentem ou sofram outras mudanças ao longo do tempo.

Se essas condições forem verdadeiras, você poderá usar o recurso de importação de dados do tempo de consulta para fazer o upload de um conjunto de dados específico com as dimensões personalizadas de ID do usuário/cliente como chaves.

Importação de dados do código do público-alvo

Se uma das condições descritas acima não for verdadeira, uma alternativa possível é a criação de um código de público. Para importar um ID de público-alvo para vários públicos-alvo, faça o seguinte:

1. Crie pelo menos três dimensões personalizadas: ID do usuário, ID do cliente e ID do público-alvo.
   1. As três dimensões personalizadas precisam estar no escopo do usuário.
2. Exporte os dados para o BigQuery.
3. Analise os públicos no BigQuery.
4. Crie uma lista de User IDs ou Client IDs associados aos usuários em um público de interesse.
5. Associe um código de público a esses User IDs ou Client IDs.
6. O código de público não deve conter PIIs.
7. Cada código deve ser exclusivo para determinado público de interesse.
8. Se um usuário fizer parte de vários públicos, use um caractere como o traço ou o sublinhado para separar cada código.

Crie uma importação de dados personalizada do tempo de consulta que faça a combinação com base nas dimensões personalizadas User ID ou Client ID e importe os valores dos códigos de público.

Crie um arquivo .csv com os valores de ID do usuário ou do cliente e os valores do ID do público-alvo.

Crie um programa que faça o upload automático dos arquivos .csv usando a API Management.

Observação: sempre que um novo arquivo de importação de dados é enviado para um conjunto de dados, o antigo é substituído.

Criar públicos-alvo de remarketing

Para as importações tradicionais de dados de ampliação das dimensões, é possível criar os públicos-alvo de remarketing com base nos valores importados.

Para as importações de dados dos ID de público-alvo, os públicos-alvo de remarketing são criados com base nos valores dos IDs desse tipo.

Para os destinos da Rede de Display (GDN, Display & Video 360, Google Ad Manager) e o Google Optimize, o Google Analytics tenta preencher o público com usuários dos últimos 10 dias com base nas definições recém-enviadas. No entanto, normalmente leva um tempo para que as listas de público-alvo sejam totalmente preenchidas à medida que os usuários voltam ao site ou aplicativo.

Depois de criados, os públicos de remarketing podem ser usados com o Google Ads ou o Display & Video 360.

Limitações

• Se o Display & Video 360 e o Campaign Manager 360 estiverem vinculados ao Google Analytics, os dados relacionados a essas plataformas que podem ser visualizados na interface do Google Analytics não serão exportados para o BigQuery com os dados do Google Analytics. É possível usar os arquivos de transferência de dados (DTFs, na sigla em inglês) do Google Marketing Platform no BigQuery.
• Os públicos de remarketing só podem ser compartilhados com o Display & Video 360 e o Google Ads.
• Você precisará criar uma solução personalizada para importar as informações automaticamente para o Google Analytics.