Personalisierungsdaten mit BigQuery prüfen

Bei der Remote Config-Personalisierung wird das Ereignis personalization_assignment Analytics protokolliert, wenn einem Nutzer eine Personalisierung zugewiesen wird. Mit BigQuery können Sie Personalisierungsereignisse und zugehörige Ereignisse prüfen und analysieren.

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie den Export von BigQuery für Analytics-Ereignisse, die Speicherung von Personalisierungsereignissen und einfache Abfragen erstellen.

BigQuery-Export für Google Analytics für Firebase aktivieren

Wenn Sie den Tarif „Spark“ nutzen, können Sie den Sandbox von BigQuery zu Zugriff auf BigQuery ist kostenlos. Es gelten die Sandbox-Limits. Weitere Informationen finden Sie unter Preise und die BigQuery-Sandbox.

Prüfen Sie zuerst, ob Sie Ihre Analytics-Daten in BigQuery exportieren:

  1. Öffnen Sie den Tab Integrationen. Sie können ihn über  > Projekteinstellungen in der Firebase Console aufrufen.
  2. Wenn Sie BigQuery bereits mit anderen Firebase-Diensten verwenden, Klicken Sie auf Verwalten. Klicken Sie andernfalls auf Verknüpfen.
  3. Lesen Sie den Hilfeartikel Firebase mit BigQuery verknüpfen und klicken Sie dann auf Weiter.
  4. Aktivieren Sie im Abschnitt Integration konfigurieren die Ein/Aus-Schaltfläche Google Analytics.

  5. Wählen Sie eine Region und die Exporteinstellungen aus.

  6. Klicken Sie auf Mit BigQuery verknüpfen.

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

Als Nächstes rufen wir unsere Personalisierungsereignisse in BigQuery auf und sehen uns sie an.

Mit BigQuery auf Personalisierungsdaten von Remote Config zugreifen

So fragen Sie Analysedaten für einen Test ab:

  1. Öffnen Sie BigQuery in der Google Cloud-Konsole. Sie können die Seite auch direkt über Analytics Ereignisse öffnen. Klicken Sie dazu unten auf der Seite auf den Link Rohdaten in BigQuery ansehen.

  2. Wählen Sie Ihr Firebase-Projekt aus und maximieren Sie es. Maximieren Sie dann den Eintrag analytics_ANALYTICS_PROPERTY_ID und klicken Sie auf events_.

    In der Cloud Console auf Personalisierungsereignisse zugreifen

  3. Wählen Sie im Drop-down-Menü Abfrage die Option In neuem Tab aus.

    Eine automatisch generierte Beispielabfrage wird angezeigt.

  4. Wenn Sie Personalisierungsereignisse und zugehörige Daten sehen möchten, aktualisieren Sie die Abfrage, um personalization_assignment-Ereignisse auszuwählen. Die folgende Beispielabfrage gibt ein vollständiges Ereignis für die Personalisierungszuweisung für einen bestimmten Zeitspalt zurück und beschränkt 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: Wenn Sie in allen Ereignistabellen statt in der Shard-Tabelle suchen möchten, können Sie das Datum in der Ereignistabelle durch einen Stern (z. B. PROJECT_NAME.analytics_ANALYTICS_PROPERTY_ID.events_*) ersetzen. Dies wird jedoch nicht für andere Szenarien als Tests oder für große Datenmengen empfohlen.

  5. Wählen Sie im Abfrage-Composer Abfrage ausführen aus. Die Ergebnisse erscheinen unten .

Im nächsten Abschnitt erfahren Sie mehr darüber, was ein Personalisierungszuweisungsereignis enthält.

Welche Personalisierungsdaten werden nach BigQuery exportiert?

Personalisierungsdaten sind in Google Analytics Tabellen enthalten in BigQuery und in personalization_assignment-Ereignissen gespeichert.

Die grundlegenden Felder in einem Personalisierungsereignis entsprechen denen eines Analytics-Ereignisses, wie im [GA4] BigQuery Exportschema beschrieben. Sie sollten sich hauptsächlich mit user_pseudo_id i (mit dem sich verschiedene Nutzer unterscheiden lassen), Ereigniszeitstempeln und anderen Nutzereigenschaften befassen.

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

Parameter Datentyp Beschreibung
personalization_id STRING Gibt die universell eindeutige Kennung der zugewiesenen Personalisierung an (UUID).
Gruppe STRING Gibt an, ob der Nutzer der Personalisierungsgruppe zugewiesen wurde (P13N) oder der Baseline-Gruppe (BASELINE).
Verzweigungsindex INTEGER Der dem Nutzer zugewiesene alternative Wert, eine Ganzzahl zwischen 0 und 4.
arm_key STRING Enthält den von der Personalisierung verwendeten Parameternamen.
Verzweigungswert STRING Enthält den alternativen Wertstring, der durch die Personalisierung zugewiesen wurde.
Ereignis_mit_Engagement-Sitzung INTEGER Enthält die Anzahl der Sitzungen, bei denen der Nutzer aktiv ist. Weitere Informationen finden Sie unter Info .
firebase_event_origin STRING Gibt den Ursprung des Ereignisses an. Bei personalization_assignment-Ereignissen ist das immer fp.
firebase_screen_class STRING Gibt den Klassennamen des Bildschirms an, auf dem der Nutzer aktiv war, als die Personalisierungszuweisung erfolgt ist. Weitere Informationen finden Sie unter Automatisch erfasste Ereignisse.
Firebase-Bildschirm-ID INTEGER Die ID des Bildschirms, auf dem sich der Nutzer befand, als die Personalisierung zugewiesen wurde. Weitere Informationen finden Sie unter Automatisch erfasste Ereignisse.
first_open_time STRING Der Zeitstempel in Millisekunden (UTC), zu dem der Nutzer die App zum ersten Mal geöffnet hat. Weitere Informationen finden Sie unter Automatisch erfasste Ereignisse.
ga_session_id INTEGER Die Sitzungs-ID von Google Analytics. Weitere Informationen finden Sie unter Sitzungen. Damit können Sie die Anzahl personalization_assignment-Ereignis mit anderen Analytics-Ereignissen.
ga_session_number INTEGER Die Sitzungsnummer von Google Analytics. Weitere Informationen finden Sie unter Sitzungen.

Beispielabfragen

Mit einer SQL-Anweisung wie der folgenden können Sie die Personalisierungsspezifische Parameter aus personalization_assignment-Ereignissen:

    # 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