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【投手數據分析】GA4 即時數據報表|兩種方法

作者:快客
【投手數據分析】GA4 即時數據報表|兩種方法

本篇討論出自快客廣告投手實戰應用分享,如果想知道更多實戰分享可以加入「心靈投手LINE 社群」。進入正題,常見的查看GA4 即時報表有兩種方式。

  1. 使用 BigQuery 串接GA4 並勾選出即時數據。
  2. 使用任何一款 GA4 串接工具 - 例如「快客」。

以上這兩種方法各有優缺點,因此也需要斟酌讀者使用的情境來評估。下方會有各自串接流程教學、以及優缺點解析。如果你是身處「品牌方」且廣告預算至少 80 萬 / 月起跳,那麼本篇文章會很適合閱讀。

方法1-BigQuery 串接GA4 即時數據

設定GA4 連結BigQuery

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參考上方示意圖。

  • 進入GA4 後點選設定。
  • 點選 BigQuery Links。

選擇GA4輸出類型

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這邊一定要勾選 Streaming (即時串流)。串接完成後,BigQuery 專案中,會有一個表名:events_intraday,另外一個Daily 則是固定當日輸出前一日的完整資料,就會有表名:events_

  • Streaming (即時數據):events_intraday_YYYYMMDD。
  • Daily (當日輸出):events_YYYYMMDD。

如何在BigQuery 中查詢即時數據?

文章圖片
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按照以下輸入即可以在BigQuery 中完成即時數據查詢:

  • 前往GCP 中的 BigQuery。
  • 對著資料表按「查詢 (Query)」。
  • 輸入查詢的SQL (詢問 AI 即有答案)。

Looker Studio 製作視覺化報表

在第三步驟,務必確認選擇的專案 (Bill Project) 對應到 GA4資料表。

  • 打開 Looker Studio。
  • 點選 BigQuery 連結器。
  • 輸入 BigQuery 中的查詢 (需對應GA4串接的專案)。

開始製作即時報表

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以我上面圖片為例,我放上使用者以及工作階段。讀者在實際情形可以換成加入購物車、購買、購買金額等指標,但維度務必以時間維度,例如日期+小時或是小時,二擇一。

  • 維度放小時。
  • 放上任何要監測的指標。

BigQuery 串接優缺點

BigQuery 串接優點

  • 數據延遲更短5分鐘內。
  • not set 未處理完成資料較少一些,但還是有。

BigQuery 串接缺點

  • 超過一定免費額度後,需要支付查詢費用。
  • 需要使用SQL。
  • 對於不熟悉一般人門檻較高。

方法2-使用快客串接工具

本篇快客工具,原理就是使用GA4 本身自帶的「日期 + 小時」維度,查詢當日的即時數據。優缺點也會在文章最後面客觀分析。

如果想要使用這個方法,流程如下:

  1. 安裝GA4 串接API工具
  2. 串接GA4帳號。
  3. 至Google Sheet 選擇指標 / 維度。
  4. 設定每小時排程 (可選)。

安裝 GA4 串接API 工具

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串接GA4帳號

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Google Sheet 打開擴充應用工具

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以下維度為固定選項。日期範圍請選擇「當日」。接著就可以點選產生報表,就會出現最新的GA4數據。這時候就會有本日 + 每個小時的切分資料出現在Google Sheet 中。

維度

  • 工作階段預設通路群組。
  • 日期與小時。

指標 (可任意替換)

  • 事件計數。
  • 工作階段。
  • 互動工作階段等。

設定每小時排程 (可選)

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  • 如果上一個步驟,都是讀者需要的指標維度,就可以把它保存成報告,以便進行自動化排程。 (圖一)
  • 接著使用快客額外提供的排程功能。每小時固定抓取GA4 即時數據,並且寫入在指定的Google Sheet 試算表中。 (圖二)

以下是排程的詳細解釋:

  • 覆蓋:每小時更新Google Sheet 資料。
  • 本日:抓取當日數據。
  • 即時報告:剛剛儲存的報告。
  • 指定試算表位置:數據寫入在哪張表中。

快客串接優缺點

接著有了上面的Google Sheet 即時數據後,也能再串接至 Looker Studio ,並且跟剛剛方法一說明中的打造即時圖像化數據報表。

另外,除了將Google Sheet 資料整理至 Looker Studio 之外,同時也能分成「總表、排程表」,所以能將每日更新的數據,利用 App script 或是公式直接映射在總表中。

快客串接優點

  • 無需懂SQL。
  • 串接快速。
  • 維度指標都是對照GA4。
  • 無需額外支付查詢費用。

快客串接缺點

  • 即時數據更新間隔較久 30 - 60分。
  • not set 未處理完成比率較高。