【SQLでローデータからレポートする流れを理解しよう】GA4/BigQuery編

2.GA4とBigQueryを連携する

作成したBigQueryのプロジェクトとGA4を紐づけて、GA4からBigQueryにデータを送信する設定を行います。

GAの管理画面から該当するGA4のプロパティの編集欄から「BigQueryのリンク設定」をクリックします。

「リンク」ボタンをクリックします。

「BigQueryプロジェクトを選択」リンクをクリックします。

プロジェクトを一覧から選択します。
ここでは、先ほど作成した「Test Poroject 123456789」を選択します。

データロケーションを選択します。
ここでは、なるべくご自分の職場に近い場所（東京）を選択しておきます。

データストリームを「1/1個のデータストリーム」を選択し、頻度は「毎日」にチェックを入れます。

入力内容を確認して「送信」ボタンをクリックします。

これで、GA4とBigQueryのプロジェクトを紐づけることが完了しました。

※GA4のデータは設定した翌日からBigQueryにインポートされます。

3.GA4のローデータをBigQueryで出力する

あらためてBigQueryのコンソール（管理画面）を開いて、GA4のデータがインポートされているか確認しましょう。

BigQueryはプロジェクトとデータセットで構成されます。
１つのプロジェクトに１つのデータセットがあり、そこに“日毎”にテーブルが作成されます。

※「エディタタブ」を有効にしておくと編集画面が大きくなって使いやすくなります。

このブログは技術に詳しくない方でも読んで頂けるように意識して作成してあります。まずは著者が一番簡単だと考えているSQL構文を使ってデータを取得してみましょう。

BigQueryでは、データを集計して取得するためには、エディタにSQL文でクエリを書く必要があります。
主に以下の流れを実際にイメージして頂けるように、２、３の例をもとにGA4のデータを表示してみましょう。

① クエリを書く（構文にエラーがないかチェック）
② クエリを「実行」する（クエリを実行したときの容量も事前にチェック）
③ 結果が表示される（意図したデータが出てきているかチェック）
④ データの保存方法を選択

（１）恐らく一番簡単なSQL

SQLの詳細解説は書籍などにお任せしますが、大まかに“プロジェクト「dd-kensho-corporate」のデータセット「analytics_217119740」からすべてのフィールド（イベント）の3行分だけ取得する”といった内容になります。

「実行」ボタンをクリックする前に、クエリを実行したときの容量もチェックしておいてください。

実行したクエリの結果が表示されます。
GA4のイベントが3行表示されていることがお分かり頂けますでしょうか。
イベント名（exent_name）にイベントパラメータ（キーと値）が5つぶら下がっていることが確認できると思います。

このデータ構造はネストといって、GA4のデータの取り扱いをちょっと難しいものにしています。

Googleのデベロッパーズのブログ記事では、一般的な（ネストされていない）データ構造を

と表現し、ネストされているデータ構造を以下の様に表現しております。
なんとなくイメージをつかめますでしょうか？

（参照）https://developers-jp.googleblog.com/2017/04/bigquery-tip-unnest-function.html

 

では、次に、このNEST構造ではなくなるように集計するUNNEST関数を使ったSQL構文でデータを表示してみましょう。

大まかに“プロジェクト「dd-kensho-corporate」のデータセット「analytics_217119740」からフィールド（イベント）に「page_location」を、パラメータをUNNESTした状態で、「page_location」の行数をカウントして「pageviews」として、2021年5月21日～20201年5月22日までのデータを「page_location」でグルーピングして、「pageviews」を降順で並び替えて表示”といった内容になります。

先程よりもGAのレポートっぽいデータになってきましたね。

最後にもう少し複雑なSQLを実行してみましょう。

大まかに“プロジェクト「dd-kensho-corporate」のデータセット「analytics_217119740」からフィールド（イベント）を「event_date」を「年月日」の形式で、「page_location」を、パラメータをUNNESTした状態で、「page_location」の行数をカウントして「pageviews」として、「user_id」をカウントして「users」として、2021年5月21日のデータを「date」と「page_location」をグルーピングして、「pageviews」を降順で並び替えて表示”といった内容になります。

構文は先程よりも複雑になりましたが、より普段見慣れているGAのレポートに近づいたのではないでしょうか。

このようにSQLを駆使することで、GA4でも旧来のUAのようなデータが取得できるようになります。
といっても、前回の応用編でご紹介したような、カスタム定義でパラメータをカスタムディメンションに格納してレポートしたり、今回のBigQueryからSQLでデータを集計したりするなど、なかなかGA4のレポート集計はハードルが上がってしまっていると思います。

WEBやアプリの行動解析をわかりやすいプラットフォームで、そこまでデータリテラシーの高くない方々にも扱いやすかったGAが、“みんなのGA”ではなくなってしまっているとも言えます。（少なくとも2021年5月の段階では。）

勿論、昨今のCookie規制やユーザーのデジタルデバイスの多様化、機械学習の需要、BIツールでの複数のデータのリアルタムでの可視化などの要望に応えるツールになってきていることは間違いありません。

これからプラットフォームがアップデートを繰り返して、データリテラシーが高くても低くてもみんなの要求に応えてくれるツールになってくれることを期待しつつ、引き続きGA4の動向を追っていきたいと思います。

今回は、BigQueryを使ってGA4からStructured Query Language（以下、SQL）でロー（生）データを出力する方法をご紹介させて頂きました。

電通アイソバー（現 電通デジタル） データデザイン部では、データ活用に関するデジタルソリューション導入、データ活用コンサル等幅広く対応しております。
Googleアナリティクスや、AdobeAnalytics等、アナリティクス導入や現状の計測データ活用でお悩みやお困りのことがあれば、ぜひお問い合わせください。

※この記事は2021年5月現在で弊社にてGA4を検証しながら作成したものです。
　最新の情報はGoogleアナリティクスのヘルプをご参照頂き、変更点を随時ご確認ください。