GA 360 ve BigQuery'yi Veri Yönetim Platformu olarak kullanma

Veri Yönetimi Platformları (VYP'ler), kullanıcıların kitleler oluşturmak ve analiz etmek için çeşitli kaynaklardan kullanıcı verilerini birleştirmelerine olanak tanır. Google Analytics 360 ve BigQuery, belirli gereksinimler karşılandığı sürece birlikte sınırlı bir sözde Veri Yönetim Platformu işlevi görebilir.

Genel Bakış

Google Analytics 360, kullanıcı ve içerik verilerinin toplanmasına imkan tanır. Bu veriler, daha sonra BigQuery'e aktarılabilir. Google Analytics ve BigQuery arasındaki entegrasyon, verileri Google Analytics'ten BigQuery'ye aktaran tek yönlü bir bağlantıdır. BigQuery'den gelen veriler otomatik olarak Google Analytics'e aktarılamaz.

Google Analytics verilerini BigQuery'deki GA dışı veri kümeleriyle birleştirmek için, Google Analytics ile Google Analytics dışı veri kümeleri arasında ortak bir anahtar olması gerekir. BigQuery'deki birleştirilmiş veriler ile Google Analytics arayüzünde bulunan veriler arasında da ortak bir anahtar bulunması gereklidir.

Ortak Anahtar Oluşturma

Google Analytics verileriyle diğer veri kaynakları arasında ortak bir anahtar oluşturma süreci, söz konusu veri kaynaklarına bağlı olarak farklılık gösterir. İlgili veri kaynaklarına bakılmaksızın, genelde veri toplama sırasında ortak anahtarın oluşturulması veya kaydedilmesi gereklidir. Kitle anahtarlarının veya veri genişletme değerlerinin Google Analytics'e aktarılması için bu veriler, genelde bir etkinlik veya sayfa görüntülemesi gerçekleştiğinde kaydedilmelidir.

Örnek Anahtar: User ID

Bunun yaygın olarak kullanıldığı bir durum, user ID değerlerinin özel boyut olarak toplanması ve ardından Google Analytics ile müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) verileri arasında ortak bir anahtar olarak kullanılmasıdır. Yeniden pazarlama kitleleri şu anda kullanıcı kimliği etkinleştirilmiş Google Analytics görüntülemelerindeki reklam platformlarıyla ilişkilendirilemediği için özel bir boyut gereklidir. Standart görünümlerde kullanıcı kimliğini toplayarak veriler, User-ID değerlerine bağlanabilir ve yeniden pazarlama kitleleri halen reklam platformlarıyla birlikte kullanılabilir.

1. Kullanıcı kapsamlı bir kullanıcı kimliği özel boyutu oluşturun
2. Bir kullanıcı web sitesi veya uygulamasında oturum açtığında, User-ID değerini toplayın ve en az bir kez özel boyut değeri olarak gönderin.
3. User ID değeri, CRM'de kullanıcıyı tanımlayan değer ile aynı olmalıdır.

Örnek Anahtar: Client-ID

Bir web sitesi veya uygulama için bir User-ID değeri yoksa, Google Analytics tarafından otomatik olarak oluşturulan Client-ID ortak anahtar olarak kullanılabilir.

1. Kullanıcı kapsamlı bir istemci kimliği özel boyutu oluşturun
2. Bir kullanıcı web sitesini veya uygulamayı ziyaret ettiğinde Client ID özel bir boyut değeri olarak yakalanmalıdır
3. Kullanıcı profilinin bir tür kullanıcı etkileşimi (bir haber bülteni için e-posta gönderir, potansiyel müşteri bilgilerini gönderir vb.) nedeniyle oluşturulması halinde, Client ID değeri de Google Analytics dışındaki kullanıcı bilgileriyle birlikte toplanmalı ve depolanmalıdır.

Google Analytics Verilerini BigQuery'ye Aktarma

Verileri BigQuery'ye aktarırken, user ID görünümünün aksine ana veri görünümü kullanılmalıdır. Bu, BigQuery'de kullanılabilir en geniş veri kümesinin mevcut olmasını sağlar. User ID ve/veya client ID değerlerini özel boyutlar halinde toplayarak, arka uç veri kümelerini BigQuery'e aktarıp bunları Google Analytics verileriyle birleştirmek mümkün olmalıdır.

Farklı veri kümelerini doğru bir şekilde birleştirmek için SQL ve Google Analytics BigQuery Export şemasını iyi anlamak gereklidir.

Gerekirse, Google Analytics verileri BigQuery dışına aktarılarak birleştirme ve analiz işlemleri başka bir yerde gerçekleştirilebilir. Google Analytics verileri, BigQuery'e aktarıldığı gibi üçüncü taraf veri depolarına doğrudan aktarılamaz, ancak veriler BigQuery'de bulunduğunda başka konumlara aktarılabilir.

Google Analytics’te Verileri İçe Aktarma

Birleştirilmiş verileri Google Analytics’e aktarmak için temel düzeyde farklı iki yaklaşım mevcuttur. Bu yöntemler, geleneksel boyut genişletme yaklaşımı ve kitle kimliğini içe aktarma olarak tanımlanabilir.

Geleneksel Boyut Genişletme

Boyut genişletme yaklaşımını kullanmak için aşağıdaki koşulların tümü mevcut olmalıdır:

1. Kişi Tanımlayabilir Bilgiler (PII) içe aktarılmayacaktır
2. İçe aktarılması gereken çok fazla boyut ve metrik yoktur.
3. İçe aktarılan boyutlar ve metriklerin zaman içinde değişmesi veya artması beklenmiyordur

Bu koşullar mevcutsa Client ID veya User-ID özel boyutları anahtar olarak alıp özel bir veri kümesi yüklemek üzere sorgu-zamanı veri içe aktarma özelliğini kullanabilmeniz gerekir.

Audience ID Verilerini İçe Aktarma

Geleneksel boyut genişletme koşullarından herhangi biri doğru değilse, audience ID oluşturmak olası bir alternatif yaklaşımdır. Farklı kitlelerin Audience ID'sini içe aktarmak için aşağıdaki adımlar gereklidir.

1. User-ID, Client ID ve Audience ID olmak üzere en az üç özel boyut oluşturun
   1. Üç özel boyutun hepsi kullanıcı kapsamlı olmalıdır
2. Verileri BigQuery'ye aktarın
3. BigQuery'de kitleleri analiz edin
4. İlgi alanı kitlesindeki kullanıcılarla ilişkilendirilmiş bir client veya user ID listesi oluşturun
5. Bir audience ID'yi bu müşteri veya kullanıcı kimlikleriyle ilişkilendirin.
6. Audience ID'ler (Kişi Tanımlayabilir Bilgiler) PII içermemelidir
7. Her audience ID, belirli bir ilgi alanı kitlesi için benzersiz olmalıdır
8. Bir kullanıcı birden fazla kitlenin parçasıysa, her bir kimliği ayırmak için tire veya alt çizgi gibi bir karakter kullanılmalıdır.

Client ID veya user ID özel boyutlarına dayalı olarak birleşen ve audience ID değerlerini içe aktaran özel bir sorgu zamanlı veri içe aktarımı oluşturun

Client veya User-ID değerlerini ve Audience ID değerlerini içeren bir .csv dosyası oluşturun

Management API'sini kullanarak .csv dosyalarını otomatik olarak yükleyen bir program oluşturun

Not: Veri kümesi için yeni bir veri içe aktarma dosyasının her yüklenişinde eski dosya geçersiz kılınır.

Yeniden Pazarlama Kitleleri Oluşturma

Geleneksel boyut genişletme verilerinin içe aktarımlarında, içe aktarılan değerler temel alınarak yeniden pazarlama kitleleri oluşturulabilir.

Audience ID veri içe aktarımlarında, Audience ID değerlerine göre yeniden pazarlama kitleleri oluşturulabilir.

Görüntülü Reklam Hedefleri (GDN, Display & Video 360, Google Ad Manager) ve Google Optimize için Google Analytics, son yüklenen yeni tanımlara dayanarak son 10 günün kullanıcılarını arka arkaya yerleştirmeye çalışır. Ancak kullanıcılar, web sitesine veya uygulamaya döndüklerinden, kitle listelerinin tamamen oluşması genelde zaman alır.

Bir kez oluşturulduğunda yeniden pazarlama kitleleri, Google Ads veya Display & Video 360 ile kullanılabilir.

Sınırlamalar

• Display & Video 360 ve Campaign Manager 360, Google Analytics'e bağlıysa bu platformlarla ilgili Google Analytics arayüzünde görüntülenebilecek veriler, Google Analytics verileriyle BigQuery'ye aktarılmaz. Google Marketing Platform için Veri Aktarımı Dosyaları (DTF'ler) BigQuery'de kullanılabilir.
• Yeniden pazarlama kitleleri yalnızca Display & Video 360 ve Google Ads ile paylaşılabilir.
• Bilgileri Google Analytics'e otomatik olarak aktarmak için özel bir çözüm oluşturulması gerekecektir.