Использование Google Аналитики 360 и BigQuery в качестве платформы управления данными

Платформы управления данными позволяют создавать и анализировать аудитории, комбинируя пользовательские данные из разных источников. Сочетание Google Аналитики 360 и BigQuery может выступать в качестве ограниченной псевдоплатформы управления данными при соблюдении определенных требований.

Обзор

Google Аналитика 360 обеспечивает сбор данных пользователей и контента, которые затем можно экспортировать в BigQuery.Интеграция Google Аналитики и BigQuery представляет собой однонаправленную связь, обеспечивающую экспорт данных из Google Аналитики в BigQuery. Данные из BigQuery нельзя автоматически экспортировать в Google Аналитику.

Чтобы объединить данные Google Аналитики с внешними наборами данных в BigQuery, должен существовать общий ключ для Google Аналитики и внешних наборов данных. Кроме того, необходим общий ключ для объединенных данных в BigQuery и данных в интерфейсе Google Analytics.

Создание общего ключа

Процесс создания общего ключа между Google Analytics и другими источниками данных может быть различным. Создание или получение общего ключа при сборе данных часто является необходимым вне зависимости от источников данных. Получение этих данных во время события или просмотра страницы часто требуется для последующего импорта ключей аудитории или расширений данных в Google Analytics.

Пример ключа: User ID

Распространенным примером является сбор значений User ID как специального параметра и их последующее использование в качестве общего ключа между Google Analytics и данными CRM-системы. Специальный параметр необходим, поскольку в настоящее время аудитории ремаркетинга нельзя связать с рекламными платформами в представлениях Google Analytics с User ID. Получая User-ID в стандартных представлениях, данные можно связать с их значениями, при этом аудитории ремаркетинга по-прежнему можно использовать с рекламными платформами.

1. Создайте специальный параметр User-ID на уровне пользователя.
2. Когда пользователь выполняет вход в аккаунт на сайте или в приложении, фиксируйте значение User-ID и передавайте его хотя бы однократно в качестве значения специального параметра.
3. Значение User ID должно быть идентично значению, определяющему пользователя в CRM-системе.

Пример ключа: Client-ID

Если на сайте или в приложении отсутствует значение User-ID, тогда в качестве общего ключа можно использовать значение Client-ID, автоматически создаваемое в Google Аналитике.

1. Создайте специальный параметр Client-ID на уровне пользователя.
2. Когда пользователь посещает веб-сайт или приложение, Client-ID следует зафиксировать в качестве значения специального параметра.
3. Если профиль пользователя создан в результате взаимодействия (подписки на новости, заполнения формы и т. д.), следует также фиксировать значение Client-ID и хранить его вместе с пользовательской информацией вне Google Аналитики.

Экспорт данных Google Analytics в BigQuery

При экспорте данных в BigQuery следует использовать главное представление данных, а не представление User ID. Это обеспечит добавление самого полного набора данных в BigQuery. Фиксируя значения User ID и/или Client ID в качестве специальных параметров, вы сможете импортировать серверные наборы данных в BigQuery и объединить их с данными Google Analytics.

Для правильного объединения разных наборов данных требуется хорошо знать SQL и схему Google Analytics BigQuery Export.

При необходимости можно экспортировать данные Google Analytics из BigQuery, а затем провести объединение и анализ с помощью других средств. Данные Google Analytics нельзя напрямую перенести в сторонние хранилища данных аналогично тому, как они экспортируются в BigQuery. Но если данные уже находятся в BigQuery, их можно экспортировать в другие места.

Импорт данных в Google Analytics

Существует два фундаментально разных подхода к импорту объединенных данных в Google Analytics: традиционное расширение параметров и импорт идентификаторов аудиторий.

Традиционное расширение параметров

Чтобы использовать традиционное расширение параметров, должны быть соблюдены следующие условия:

1. Нельзя импортировать информацию, позволяющую идентифицировать личность.
2. Количество импортируемых параметров и показателей не должно быть слишком большим.
3. Импортируемые параметры и показатели не должны меняться со временем.

Если эти условия соблюдены, тогда с помощью функции импорта данных в момент запроса можно будет загрузить собственный набор данных, используя специальные параметры Client-ID или User-ID в качестве ключей.

Импорт идентификаторов аудиторий

Если какое-либо из условий для традиционного расширения параметров не соблюдается, можно в качестве альтернативы создать идентификаторы аудиторий. Чтобы импортировать идентификаторы для разных аудиторий, выполните следующие действия:

1. Создайте как минимум три специальных параметра: User-ID, Client-ID и Audience-ID.
   1. Все три специальных параметра должны быть определены на уровне пользователя.
2. Экспортируйте данные в BigQuery.
3. Проанализируйте аудитории в BigQuery.
4. Создайте список значений Client ID или User ID, связанных с пользователями из интересующей вас аудитории.
5. Свяжите Audience ID с Client ID или User ID.
6. Значения Audience ID не должны содержать информацию, позволяющую идентифицировать личность.
7. Каждое значение Audience ID должно быть уникальным для определенной аудитории.
8. Если пользователь относится к нескольким аудиториям, тогда идентификаторы нужно разделить дефисом, знаком подчеркивания или другим символом.

Настройте импорт данных во время запроса, который будет выполнять объединение на основе специальных параметров Client ID или User ID и импортировать значения Audience ID.

Создайте файл CSV, содержащий значения User-ID или Client-ID и значения Audience-ID.

Создайте программу для автоматической загрузки файлов CSV с использованием Management API.

Примечание. Каждый раз, когда новый файл импорта данных добавляется в набор данных, старый файл перезаписывается.

Создание аудиторий ремаркетинга

При традиционном импорте данных с расширением параметров аудитории ремаркетинга можно создавать на основе импортируемых значений.

При импорте данных с использованием Audience-ID аудитории ремаркетинга могут создаваться на основе значений этих идентификаторов.

Для Google Оптимизации и медийной рекламы (КМС, Дисплей и Видео 360, Google Менеджер объявлений) Аналитика будет стремиться составить данные пользователей за последние 10 дней с учетом новых загруженных определений. При этом полное заполнение списков аудиторий по мере возвращения пользователей на сайт или в приложение часто занимает достаточно много времени.

Созданные аудитории ремаркетинга можно использовать в Google Рекламе или Дисплее и Видео 360.

Ограничения

• Если Дисплей и Видео 360 и Менеджер кампаний 360 связаны с Google Аналитикой, то относящиеся к этим платформам данные, доступные в интерфейсе Аналитики, не будут экспортированы в BigQuery вместе с данными Аналитики. Файлы DTF для Google Платформы для маркетинга можно использовать в BigQuery.
• Аудитории ремаркетинга можно передавать только в Дисплей и Видео 360 и Google Рекламу.
• Для автоматического импорта информации в Google Аналитику необходимо создать собственное решение.