Google Analytics 4 и Google Cloud Platform: Как анализировать данные?

05.11.2025
22480

5 мин
19

Интеграция Google Analytics 4 (GA4) с Google Cloud Platform (GCP) открывает беспрецедентные возможности для глубокого анализа данных веб-сайтов и мобильных приложений. Эта связка позволяет выйти за рамки стандартных отчетов GA4 и использовать всю мощь облачной инфраструктуры Google для обработки, анализа и визуализации больших объемов данных.

Преимущества интеграции GA4 и GCP для анализа данных

Доступ к сырым данным: Экспорт необработанных данных о событиях из GA4 в Google BigQuery позволяет проводить детальный анализ без ограничений семплирования, присущих стандартному интерфейсу GA4.
Гибкость анализа: Использование SQL в BigQuery дает полную свободу в формировании запросов, агрегации данных и вычислении сложных метрик, недоступных в интерфейсе GA4.
Масштабируемость: GCP предоставляет масштабируемые ресурсы для хранения и обработки практически неограниченных объемов данных, что критично для проектов с высокой посещаемостью.
Расширенные возможности: Интеграция с другими сервисами GCP, такими как AI Platform, Cloud Functions, Looker Studio, позволяет строить предиктивные модели, автоматизировать обработку данных и создавать кастомные дашборды.
Объединение данных: Возможность объединять данные GA4 с данными из других источников (CRM, рекламные платформы, офлайн-данные) в BigQuery для создания единого представления о клиенте.

Краткий обзор Google Analytics 4: основные изменения и возможности

Google Analytics 4 представляет собой новое поколение аналитики, основанное на модели данных, ориентированной на события (event-driven data model). Ключевые отличия от Universal Analytics включают:

Единое отслеживание: Объединение данных с веб-сайтов и мобильных приложений в одном ресурсе.
Фокус на событиях: Все взаимодействия пользователей (просмотры страниц, клики, скроллы, конверсии) отслеживаются как события с параметрами.
Отсутствие семплирования (в BigQuery): При экспорте в BigQuery вы работаете с полными, несемплированными данными.
Встроенные возможности ML: Функции прогнозирования (вероятность покупки, оттока) и автоматического поиска инсайтов.

Краткий обзор Google Cloud Platform: сервисы для анализа больших данных

Google Cloud Platform – это набор облачных служб, предоставляющих инфраструктуру и инструменты для различных задач, включая анализ данных. Ключевые сервисы для работы с данными GA4:

Google BigQuery: Масштабируемое, полностью управляемое хранилище данных с возможностью выполнения SQL-запросов над петабайтами данных за секунды.
Looker Studio (ранее Google Data Studio): Инструмент для визуализации данных и создания интерактивных отчетов и дашбордов.
Google Cloud Storage: Масштабируемое объектное хранилище для различных типов данных.
Google Cloud Functions: Сервис для запуска кода в ответ на события (например, загрузку данных в BigQuery) без необходимости управления серверами.
Google Cloud AI Platform: Платформа для разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения.

Подготовка к интеграции: Настройка GA4 и GCP

Перед тем как начать анализировать данные GA4 в GCP, необходимо выполнить ряд настроек в обоих сервисах.

Настройка Google Analytics 4 для экспорта данных в BigQuery

Перейдите в раздел «Администратор» вашего ресурса GA4.
В столбце «Ресурс» выберите «Связь с BigQuery».
Нажмите «Связать».
Выберите проект Google Cloud Platform, в который будет осуществляться экспорт.
Настройте параметры экспорта: выберите регион для хранения данных и частоту экспорта (ежедневный, потоковый или оба).
Подтвердите связь.

Важно: Для настройки экспорта требуются права администратора как в GA4, так и в GCP.

Создание проекта и настройка BigQuery в Google Cloud Platform

Войдите в Google Cloud Console.
Создайте новый проект GCP или выберите существующий.
Убедитесь, что для проекта включен Billing Account (платежный аккаунт), так как BigQuery использует модель оплаты по мере использования (хотя существует щедрый бесплатный уровень).
В меню навигации выберите «BigQuery».
Активируйте BigQuery API, если это еще не сделано.
BigQuery автоматически создаст набор данных (dataset) с названием analytics_<property_id> после успешной настройки связи в GA4.

Предоставление доступа GA4 к BigQuery

При настройке связи в интерфейсе GA4 автоматически создается сервисный аккаунт (firebase-measurement@system.gserviceaccount.com), которому предоставляются необходимые права (роль Редактор данных BigQuery) для записи данных в указанный набор данных BigQuery. Проверять эти права вручную обычно не требуется, но важно убедиться, что этот сервисный аккаунт не был случайно удален или его права не были изменены в настройках IAM проекта GCP.

Анализ данных GA4 в Google BigQuery

После настройки экспорта данные о событиях из GA4 начнут поступать в BigQuery, обычно в течение 24 часов для ежедневного экспорта. Данные хранятся в таблицах, сегментированных по дням.

Структура данных GA4, экспортируемых в BigQuery

Данные экспортируются в таблицы с именованием events_YYYYMMDD. Каждая строка в таблице представляет собой одно событие, зарегистрированное GA4. Ключевые поля включают:

event_date: Дата события (в формате YYYYMMDD).
event_timestamp: Временная метка события (микросекунды UNIX).
event_name: Название события (например, page_view, session_start, purchase).
event_params: Массив пар ключ-значение с параметрами события (например, page_location, ga_session_id, value).
user_pseudo_id: Уникальный идентификатор пользователя (анонимный).
user_id: Идентификатор пользователя, если настроен User-ID.
device: Информация об устройстве (категория, ОС, браузер).
geo: Географическая информация (страна, город).
traffic_source: Информация об источнике трафика (source, medium, campaign).

Примеры SQL-запросов для анализа данных GA4 в BigQuery

-- Пример 1: Подсчет количества сессий по дням
-- Считаем уникальные комбинации user_pseudo_id и ga_session_id для каждого дня
SELECT
  event_date,
  COUNT(DISTINCT CONCAT(user_pseudo_id, (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id'))) AS session_count
FROM
  `ваш-проект-gcp.analytics_ИД_ресурса.events_*` -- Замените на ваш проект и ID ресурса
WHERE
  event_name = 'session_start'
  AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20230101' AND '20230131' -- Фильтруем по диапазону дат
GROUP BY
  event_date
ORDER BY
  event_date;

-- Пример 2: Анализ самых популярных страниц
-- Считаем количество просмотров для каждой страницы (page_location)
SELECT
  (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'page_location') AS page_url,
  COUNT(*) AS page_views
FROM
  `ваш-проект-gcp.analytics_ИД_ресурса.events_*`
WHERE
  event_name = 'page_view'
  AND _TABLE_SUFFIX >= FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY)) -- За последние 7 дней
GROUP BY
  page_url
ORDER BY
  page_views DESC
LIMIT 10;

-- Пример 3: Расчет среднего дохода с транзакции
-- Извлекаем доход (value) и ID транзакции (transaction_id) из события purchase
SELECT
  AVG((SELECT value.double_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value')) AS average_transaction_revenue
FROM
  `ваш-проект-gcp.analytics_ИД_ресурса.events_*`
WHERE
  event_name = 'purchase'
  AND (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'transaction_id') IS NOT NULL
  AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20230101' AND '20230131';

Визуализация данных GA4 из BigQuery с помощью Looker Studio (ранее Google Data Studio)

Looker Studio – идеальный инструмент для визуализации данных, хранящихся в BigQuery.

Создайте новый источник данных в Looker Studio.
Выберите коннектор BigQuery.
Авторизуйтесь и выберите ваш проект GCP, набор данных analytics_<property_id> и таблицы events_*.
Используйте Custom Query для написания SQL-запроса, который будет извлекать необходимые вам агрегированные данные, или подключитесь к таблицам напрямую (менее предпочтительно для больших объемов данных из-за стоимости запросов).
Создавайте диаграммы, графики и таблицы на основе созданного источника данных.

Использование BigQuery как источника позволяет обойти ограничения стандартного коннектора GA4 в Looker Studio и создавать более сложные и гибкие отчеты.

Продвинутый анализ данных GA4 с использованием сервисов GCP

Интеграция с BigQuery – это только начало. GCP предлагает мощные инструменты для дальнейшего анализа и использования данных GA4.

Использование Google Cloud Functions для автоматизации обработки данных GA4

Cloud Functions позволяют запускать код в ответ на события, например, на появление новой дневной таблицы events_YYYYMMDD в BigQuery. Это можно использовать для:

ETL-процессов: Автоматической очистки, трансформации и обогащения данных GA4.
Агрегации данных: Создания агрегированных витрин данных для ускорения работы дашбордов в Looker Studio.
Отправки уведомлений: Информирования об аномалиях в данных или достижении определенных KPI.

Применение Google Cloud AI Platform для построения моделей машинного обучения на основе данных GA4

Сырые данные GA4 в BigQuery – отличная основа для построения моделей машинного обучения с помощью AI Platform (Vertex AI):

Прогнозирование LTV (Lifetime Value): Обучение модели для предсказания пожизненной ценности новых пользователей.
Прогнозирование оттока: Выявление пользователей, склонных к уходу, для проведения удерживающих кампаний.
Кластеризация аудитории: Автоматическое выделение сегментов пользователей со схожим поведением.
Модели атрибуции: Построение кастомных моделей атрибуции на основе данных о всех точках касания.

Интеграция GA4 с Google Cloud Storage для хранения и обработки больших объемов данных

Google Cloud Storage (GCS) может использоваться в связке с BigQuery и GA4 для:

Хранения бэкапов: Экспорта данных из BigQuery в GCS для долгосрочного хранения или архивации.
Промежуточного хранения: Загрузки данных из внешних источников (например, CSV-файлов из CRM) в GCS перед их импортом в BigQuery для объединения с данными GA4.
Обработки неструктурированных данных: Хранения и обработки файлов (например, логов), которые могут дополнять данные GA4.

Примеры использования и кейсы

Рассмотрим несколько практических примеров применения интеграции GA4 и GCP.

Кейс 1: Анализ пути пользователя и выявление точек оттока

С помощью SQL-запросов в BigQuery можно восстановить последовательность событий для каждого пользователя (user_pseudo_id) внутри сессий. Анализируя эти последовательности, можно:

Выявить наиболее частые пути к конверсии.
Определить шаги, на которых пользователи чаще всего покидают сайт или приложение (точки оттока).
Сегментировать пользователей по их поведению на пути к цели.

Пример SQL-подхода: Использование оконных функций для нумерации событий внутри сессии и анализ переходов между определенными event_name.

Кейс 2: Прогнозирование конверсии на основе данных GA4

Подготовка данных: В BigQuery формируется набор данных (фичи) для каждого пользователя на основе его истории взаимодействий (количество сессий, просмотренные страницы/экраны, выполненные события, параметры событий, время на сайте и т.д.). Целевой переменной является факт совершения конверсии (например, purchase) в определенный период.
Обучение модели: Данные экспортируются в AI Platform (Vertex AI), где обучается модель (например, логистическая регрессия или градиентный бустинг) для предсказания вероятности конверсии для каждого пользователя.
Применение: Результаты модели (скоринг пользователей) загружаются обратно в BigQuery или CRM для использования в таргетированных рекламных кампаниях или персонализации контента.

Кейс 3: Сегментация аудитории для персонализированного маркетинга

Используя SQL-запросы в BigQuery, можно создавать сложные сегменты аудитории, недоступные в стандартном интерфейсе GA4. Например:

Пользователи, посетившие определенные разделы сайта более N раз за последние 30 дней, но не совершившие покупку.
Пользователи, пришедшие из определенной рекламной кампании и добавившие товар в корзину на сумму более X.
Пользователи мобильного приложения, использующие определенную функцию чаще Y раз в неделю.

Эти сегменты можно выгрузить из BigQuery и использовать для создания аудиторий ремаркетинга в Google Ads, персонализации email-рассылок или настройки A/B-тестов на сайте.

Интеграция GA4 и GCP предоставляет мощный инструментарий для глубокого понимания поведения пользователей и оптимизации маркетинговых активностей на основе данных.