Introdução ao BigQuery com Google Analytics 4 (GA4)

PUBLICADO POR AYLTON INACIO
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O Google Analytics 4 conta com diversos recursos de integrações com ferramentas externas, e uma dessas ferramentas é o BigQuery, que é um sistema de armazenamento de dados na nuvem do Google Cloud.

O BigQuery foi projetado para o armazenamento de grande volume de dados em vários servidores na nuvem, com alto desempenho e escalonável de acordo com as suas necessidades. Mas como ele pode ajudar no trabalho com Google Analytics?

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Se você integrar as duas ferramentas, terá os dados dos relatórios do Google Analytics também no BigQuery de forma mais bruta, em formato de tabela. Isso ajuda a entender como os eventos estão entrando nos servidores do Google, sendo ótima opção para testes e análises mais rápidas e complexas.

A consulta dos dados é feita com linguagem baseada em SQL utilizada em bancos de dados comuns do mercado. A imagem a seguir mostra um projeto do BigQuery com dados do Google Analytics 4.

Importante lembrar que no Google Analytics 4 tudo é evento, ou seja, para cada ação do usuário, manual ou automática, um evento é coletado. Por exemplo, ao acessar uma página o evento page_view é coletado. Além disso, cada evento tem parâmetros que fornecem detalhes. No caso do page_view temos o page_title que armazena o título da página acessada, entre vários outros.

O comando SQL SELECT * FROM `embed-api-ga-2.analytics_309931332.events_20220607` retorna os registros da tabela de eventos do dia 07/06/2022. Como no Google Analytics 4 tudo é evento, é possível conferir as coletas isoladas em cada linha, como page_view e scroll, por exemplo. Importante destacar que embed-api-ga-2.analytics_309931332 é relacionado com o projeto integrado e é exclusivo.

Mais detalhes do BigQuery SQL você encontra em https://cloud.google.com/bigquery/docs.

Já os campos disponíveis são vários, além do nome do evento coletado (event_name). Por exemplo, é possível conferir os dados de localização do usuário associado ao evento coletado.

Se você quiser consultar todos os eventos page_view de todos os usuários de Campinas, basta executar o seguinte comando no console do BigQuery:

SELECT * FROM `embed-api-ga-2.analytics_309931332.events_20220607` where event_name = "page_view" AND geo.city = "Campinas" order by event_timestamp desc LIMIT 1000

Disponibilidade dos dados

Ao criar um projeto BigQuery para integrar com o Google Analytics 4, você tem a opção de ativar o faturamento, ou seja, pagar pelo armazenamento e consulta dos dados.

A vantagem de um projeto com faturamento é que os dados ficam disponíveis em tempo real, ou seja, assim que o usuário entra no site e envia dados para o Analytics, o BigQuery também já terá pronto para consulta. Já um projeto comum terá dados apenas no outro dia. A tabela em tempo real é chamada de events_intraday_aaaammdd, já a comum apenas events_aaaammdd.

O custo de um projeto com faturamento é relativamente baixo, ficando em poucos reais para a grande maioria dos projetos, mas tudo depende do fluxo. Como exemplo, uma landing page com 20.000 acessos por mês e configuração padrão de GA4 e BigQuery, pode ter o custo de aproximadamente R$ 5,00 mês.

Um outro ponto importante é que a tabela em tempo real não apresenta todos os dados já processados. Por exemplo, as dimensões de origem de tráfego são preenchidas somente na tabela do dia posterior. Sendo assim, para uma análise com integridade maior, evite os dados do dia atual.

Integração

O primeiro passo é acessar console.cloud.google.com/bigquery ou localizar a ferramenta através de busca na internet. Você terá que logar com uma conta do Google para ter acesso, depois é só criar seu projeto. É através desse console que seus projetos serão listados e por ele também terá a possibilidade de criar as consultas dos dados com SQL.

O segundo passo é entrar no Administrador do Google Analytics 4 > Vinculações de Produtos > BigQuery > Vincular. A conta de acesso deve ser a mesma nas duas ferramentas para o projeto aparecer.

Após a vinculação, basta acessar o console do BigQuery e aguardar o carregamento dos dados, lembrando que projeto sem faturamento irá fornecer dados somente no outro dia, já com faturamento em alguns segundos.