Sprawdź dane personalizacji za pomocą BigQuery

Personalizacja Remote Config rejestruje zdarzenie personalization_assignment Analytics, gdy personalizacja jest przypisana do użytkownika, dzięki czemu możesz używać BigQuery do sprawdzania i analizowania zdarzeń personalizacji i powiązanych zdarzeń.

W poniższych sekcjach opisano, jak włączyć eksport BigQuery dla zdarzeń Analytics, jak są przechowywane zdarzenia personalizacji, a także przedstawiono kilka podstawowych zapytań na początek.

Włącz eksport BigQuery dla Google Analytics dla Firebase

Jeśli korzystasz z planu Spark, możesz korzystać z piaskownicy BigQuery, aby uzyskać dostęp do BigQuery bezpłatnie, z zastrzeżeniem ograniczeń Sandbox . Więcej informacji znajdziesz w artykule Cennik i piaskownica BigQuery .

Najpierw upewnij się, że eksportujesz dane Analytics do BigQuery:

  1. Otwórz zakładkę Integracje , do której dostęp uzyskasz poprzez > Ustawienia projektu w konsoli Firebase .
  2. Jeśli używasz już BigQuery z innymi usługami Firebase, kliknij Zarządzaj . W przeciwnym razie kliknij opcję Link .
  3. Przeczytaj artykuł Informacje o łączeniu Firebase z BigQuery , a następnie kliknij Dalej .
  4. W sekcji Konfiguruj integrację włącz przełącznik Google Analytics .
  5. Wybierz region i wybierz ustawienia eksportu.

  6. Kliknij opcję Link do BigQuery .

W zależności od wybranej metody eksportowania danych udostępnienie tabel może zająć nawet jeden dzień. Więcej informacji o eksportowaniu danych projektu do BigQuery znajdziesz w artykule Eksportowanie danych projektu do BigQuery .

Następnie uzyskaj dostęp do naszych zdarzeń personalizacji w BigQuery i sprawdź je.

Uzyskaj dostęp do danych personalizacji Zdalnej konfiguracji za pomocą BigQuery

Aby wykonać zapytanie dotyczące danych analitycznych dla eksperymentu:

  1. Otwórz BigQuery w konsoli Google Cloud . Możesz je także otworzyć bezpośrednio ze Zdarzeń Analytics , korzystając z linku do przeglądania nieprzetworzonych zdarzeń w BigQuery na dole strony.
  2. Wybierz projekt Firebase i rozwiń go, a następnie rozwiń wpis analytics_ ANALYTICS_PROPERTY_ID i kliknij events_ .

    Access personalization events in the Cloud console

  3. Z listy rozwijanej Zapytanie wybierz opcję W nowej karcie .

    Pojawi się automatycznie wygenerowane przykładowe zapytanie.

  4. Aby wyświetlić zdarzenia personalizacji i powiązane dane, zaktualizuj zapytanie, aby wybrać zdarzenia personalization_assignment . Poniższe przykładowe zapytanie zwróci pełne zdarzenie przypisania personalizacji dla określonego fragmentu daty, ograniczając wyniki do 10:

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

    Wskazówka: aby przeszukać wszystkie tabele zdarzeń zamiast tabeli podzielonej na fragmenty, możesz zastąpić datę tabeli zdarzeń gwiazdką (na przykład PROJECT_NAME .analytics_ ANALYTICS_PROPERTY_ID .events_* ). Nie jest to zalecane w scenariuszach innych niż testowe lub w przypadku dużych zestawów danych.

  5. W kreatorze zapytań wybierz opcję Uruchom zapytanie. Wyniki pojawią się w dolnym panelu.

W następnej sekcji omówimy bardziej szczegółowo, co obejmuje zdarzenie przypisania personalizacji.

Jakie dane personalizacyjne są eksportowane do BigQuery?

Dane dotyczące personalizacji są uwzględniane w tabelach Google Analytics w BigQuery i przechowywane w zdarzeniach personalization_assignment .

Podstawowe pola udostępniane w zdarzeniu personalizacji są takie same jak w każdym zdarzeniu Analytics opisanym w schemacie [GA4] BigQuery Export . Będziesz głównie zainteresowany user_pseudo_id i (którego można użyć do rozróżnienia różnych użytkowników), znacznikami czasu zdarzeń i innymi właściwościami użytkownika.

Szczegóły dotyczące personalizacji przechowywane są w polu event_params i zostały opisane w poniższej tabeli:

Parametr Typ danych Opis
identyfikator_personalizacji STRUNOWY Zapewnia uniwersalny unikalny identyfikator przypisanej personalizacji (UUID).
Grupa STRUNOWY Wskazuje, czy użytkownik został przypisany do grupy personalizacji (P13N), czy grupy bazowej (BASELINE).
indeks_ramienia LICZBA CAŁKOWITA Reprezentuje alternatywną wartość przypisaną użytkownikowi, liczbę całkowitą z zakresu od 0 do 4.
ramię_klawisz STRUNOWY Zawiera nazwę parametru używaną podczas personalizacji.
wartość_arm STRUNOWY Zawiera alternatywny ciąg wartości przypisany przez personalizację.
wydarzenie_zaangażowanej_sesji LICZBA CAŁKOWITA Obejmuje liczbę sesji, w które zaangażowany jest użytkownik. Więcej informacji znajdziesz w sekcji Informacje o sesjach .
firebase_event_origin STRUNOWY Wskazuje pochodzenie zdarzenia. To zawsze będzie fp dla zdarzeń personalization_assignment .
firebase_screen_class STRUNOWY Podaje nazwę klasy ekranu, na którym użytkownik był aktywny w momencie wystąpienia przypisania personalizacji. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zdarzenia zbierane automatycznie .
firebase_screen_id LICZBA CAŁKOWITA Wyświetla identyfikator ekranu, na którym znajdował się użytkownik w momencie przypisania personalizacji. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zdarzenia zbierane automatycznie .
pierwszy_czas_otwarcia STRUNOWY Zawiera sygnaturę czasową (w milisekundach czasu UTC) pierwszego otwarcia aplikacji przez użytkownika. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zdarzenia zbierane automatycznie .
ga_session_id LICZBA CAŁKOWITA Podaje identyfikator sesji Google Analytics. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Informacje o sesjach . Możesz użyć tej opcji, aby powiązać zdarzenie personalization_assignment z innymi zdarzeniami Analytics.
ga_session_number LICZBA CAŁKOWITA Podaje numer sesji Google Analytics. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Informacje o sesjach .

Przykładowe zapytania

Aby wyodrębnić parametry specyficzne dla personalizacji ze zdarzeń personalization_assignment , możesz użyć instrukcji SQL podobnej do poniższej:

    # 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