Personalisierungsdaten mit BigQuery prüfen

Die Remote Config-Personalisierung protokolliert ein personalization_assignment Analytics-Ereignis, wenn einem Benutzer eine Personalisierung zugewiesen wird, sodass Sie mit BigQuery Personalisierungsereignisse und zugehörige Ereignisse überprüfen und analysieren können.

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie den BigQuery-Export für Analytics-Ereignisse aktivieren, wie Personalisierungsereignisse gespeichert werden, und einige grundlegende Abfragen für den Einstieg bereitgestellt.

Aktivieren Sie den BigQuery-Export für Google Analytics für Firebase

Wenn Sie den Spark-Plan nutzen, können Sie die BigQuery-Sandbox verwenden, um kostenlos auf BigQuery zuzugreifen, vorbehaltlich der Sandbox-Beschränkungen . Weitere Informationen finden Sie unter Preise und die BigQuery-Sandbox .

Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie Ihre Analytics-Daten nach BigQuery exportieren:

  1. Öffnen Sie die Registerkarte „Integrationen“ , auf die Sie über “ > „Projekteinstellungen“ in der Firebase-Konsole zugreifen können.
  2. Wenn Sie BigQuery bereits mit anderen Firebase-Diensten verwenden, klicken Sie auf Verwalten . Andernfalls klicken Sie auf „Verknüpfen“ .
  3. Lesen Sie die Informationen zum Verknüpfen von Firebase mit BigQuery und klicken Sie dann auf Weiter .
  4. Aktivieren Sie im Abschnitt „Integration konfigurieren“ den Schalter „Google Analytics“ .

  5. Wählen Sie eine Region aus und wählen Sie Exporteinstellungen.

  6. Klicken Sie auf „Mit BigQuery verknüpfen“ .

Je nachdem, wie Sie die Daten exportieren, kann es bis zu einem Tag dauern, bis die Tabellen verfügbar sind. Weitere Informationen zum Exportieren von Projektdaten nach BigQuery finden Sie unter Projektdaten nach BigQuery exportieren .

Als Nächstes greifen wir auf unsere Personalisierungsereignisse in BigQuery zu und überprüfen sie.

Greifen Sie mit BigQuery auf Remote Config-Personalisierungsdaten zu

So fragen Sie Analysedaten für ein Experiment ab:

  1. Öffnen Sie BigQuery in der Google Cloud Console . Sie können es auch direkt über Analytics Events öffnen, indem Sie unten auf der Seite auf den Link „Rohereignisse in BigQuery anzeigen“ klicken .

  2. Wählen Sie Ihr Firebase-Projekt aus und erweitern Sie es. Erweitern Sie dann den Eintrag analytics_ ANALYTICS_PROPERTY_ID und klicken Sie auf events_ .

    Access personalization events in the Cloud console

  3. Wählen Sie im Dropdown- Menü „ Abfrage“ die Option „In einem neuen Tab“ aus.

    Eine automatisch generierte Beispielabfrage wird angezeigt.

  4. Um Personalisierungsereignisse und zugehörige Daten anzuzeigen, aktualisieren Sie die Abfrage, um personalization_assignment Ereignisse auszuwählen. Die folgende Beispielabfrage gibt ein vollständiges Personalisierungszuweisungsereignis für einen bestimmten Datums-Shard zurück und begrenzt die Ergebnisse auf 10:

    # Select all personalization_assignment events
SELECT *
FROM `PROJECT_NAME.analytics_ANALYTICS_PROPERTY_ID.events_DATE_SHARD`
WHERE event_name = 'personalization_assignment'
LIMIT 10

    Tipp: Um alle Ereignistabellen anstelle der Shard-Tabelle zu durchsuchen, können Sie das Datum der Ereignistabelle durch ein Sternchen ersetzen (z. B. PROJECT_NAME .analytics_ ANALYTICS_PROPERTY_ID .events_* ). Dies wird in Nicht-Testszenarien oder für große Datenmengen nicht empfohlen.

  5. Wählen Sie im Abfrage-Composer die Option Abfrage ausführen aus. Die Ergebnisse werden im unteren Bereich angezeigt.

Im nächsten Abschnitt besprechen wir ausführlicher, was in einem Personalisierungsaufgabeereignis enthalten ist.

Welche Personalisierungsdaten werden nach BigQuery exportiert?

Personalisierungsdaten werden in Google Analytics-Tabellen in BigQuery aufgenommen und in personalization_assignment Ereignissen gespeichert.

Die in einem Personalisierungsereignis bereitgestellten grundlegenden Felder sind dieselben wie bei jedem Analytics-Ereignis, wie in [GA4] BigQuery-Exportschema beschrieben. Sie werden sich hauptsächlich mit user_pseudo_id i (das zur Unterscheidung verschiedener Benutzer verwendet werden kann), Ereigniszeitstempeln und anderen Benutzereigenschaften befassen.

Personalisierungsspezifische Details werden im Feld event_params gespeichert und in der folgenden Tabelle beschrieben:

Parameter Datentyp Beschreibung
personalisierungs_id STRING Stellt den Universally Unique Identifier (UUID) der zugewiesenen Personalisierung bereit.
Gruppe STRING Gibt an, ob der Benutzer der Personalisierungsgruppe (P13N) oder der Basisgruppe (BASELINE) zugewiesen wurde.
arm_index GANZE ZAHL Stellt den dem Benutzer zugewiesenen Alternativwert dar, eine Ganzzahl zwischen 0 und 4.
arm_key STRING Enthält den von der Personalisierung verwendeten Parameternamen.
arm_value STRING Enthält die durch die Personalisierung zugewiesene Alternativwertzeichenfolge.
engagement_session_event GANZE ZAHL Enthält die Anzahl der Sitzungen, an denen der Benutzer teilnimmt. Weitere Informationen finden Sie unter „Über Sitzungen“ .
firebase_event_origin STRING Gibt den Ursprung des Ereignisses an. Dies wird immer fp für personalization_assignment Ereignisse sein.
firebase_screen_class STRING Gibt den Klassennamen des Bildschirms an, auf dem der Benutzer aktiv war, als die Personalisierungszuweisung erfolgte. Weitere Informationen finden Sie unter Automatisch erfasste Ereignisse .
firebase_screen_id GANZE ZAHL Zeigt die ID des Bildschirms an, auf dem sich der Benutzer befand, als die Personalisierungszuweisung erfolgte. Weitere Informationen finden Sie unter Automatisch erfasste Ereignisse .
erste_öffnungszeit STRING Stellt den Zeitstempel des ersten Öffnens der App durch den Benutzer in UTC-Millisekunden bereit. Weitere Informationen finden Sie unter Automatisch erfasste Ereignisse .
ga_session_id GANZE ZAHL Stellt die Google Analytics-Sitzungs-ID bereit. Weitere Informationen finden Sie unter „Über Sitzungen“ . Sie können dies verwenden, um das personalization_assignment Ereignis mit anderen Analytics-Ereignissen zu korrelieren.
ga_session_number GANZE ZAHL Gibt die Google Analytics-Sitzungsnummer an. Weitere Informationen finden Sie unter „Über Sitzungen“ .

Beispielabfragen

Sie können eine SQL-Anweisung wie die folgende verwenden, um die personalisierungsspezifischen Parameter aus personalization_assignment Ereignissen zu extrahieren:

    # Expand nested personalization parameters
    SELECT
     timestamp_micros(event_timestamp) AS event_time,
     user_pseudo_id,
     (
       SELECT event_params.value.string_value
       FROM UNNEST(event_params) event_params
       WHERE event_params.key = 'group'
     ) AS personalization_group,
     (
       SELECT event_params.value.string_value
       FROM UNNEST(event_params) event_params
       WHERE event_params.key = 'personalization_id'
     ) AS personalization_id,
     (
       SELECT event_params.value.string_value,
       FROM UNNEST(event_params) event_params
       WHERE event_params.key = 'arm_key'
     ) AS arm_key,
     (
       SELECT event_params.value.string_value
       FROM UNNEST(event_params) event_params
       WHERE event_params.key = 'arm_value'
     ) AS arm_value,
     (
       SELECT event_params.value.int_value
       FROM UNNEST(event_params) event_params
       WHERE event_params.key = 'ga_session_id'
     ) AS ga_session_id,
    FROM `PROJECT_NAME.analytics_ANALYTICS_ACCOUNT_ID.events_DATE_SHARD`
    WHERE event_name = 'personalization_assignment'
    LIMIT 10