Personalisierungsdaten mit BigQuery prüfen

Bei der Remote Config Personalisierung wird das personalization_assignment Analytics Ereignis protokolliert, wenn einem Nutzer eine Personalisierung zugewiesen wird. So können Sie BigQuery verwenden, um Personalisierungsereignisse und zugehörige Ereignisse zu untersuchen und zu analysieren.

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

BigQuery-Export für Google Analytics für Firebase aktivieren

Wenn Sie den Spark-Tarif nutzen, können Sie die BigQuery Sandbox verwenden, um kostenlos auf BigQuery zuzugreifen. Dabei gelten die Sandbox-Limits. Weitere Informationen finden Sie unter Preise und BigQuery-Sandbox.

Prüfen Sie zuerst, ob Sie Ihre Analytics Daten nach BigQuery exportieren:

1. Rufen Sie in der Firebase Konsole die settings Einstellungen > Integrationen auf.

2. Klicken Sie auf der Karte BigQuery auf Verknüpfen. Wenn Sie BigQuery bereits mit anderen Firebase-Diensten verwenden, klicken Sie auf Verwalten.

3. Lesen Sie die Informationen unter Firebase mit BigQuery verknüpfen und klicken Sie auf Weiter.

4. Aktivieren Sie im Abschnitt Integration konfigurieren die Option Google Analytics.

5. Wählen Sie eine Region und Exporteinstellungen aus.

6. Klicken Sie auf Mit BigQuery verknüpfen.

Je nachdem, wie Sie die Daten exportiert haben, 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 untersuchen sie.

Mit BigQuery auf Personalisierungsdaten zugreifenRemote Config

So fragen Sie Analytics-Daten für einen Test ab:

1. Öffnen Sie BigQuery in der Google Cloud Konsole. Sie können BigQuery auch direkt über die Firebase Konsole öffnen. Rufen Sie dazu das Dashboard Analytics > Ereignisse auf und klicken Sie unten auf der Seite auf den Link Rohdaten in BigQuery.

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

   

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 ansehen möchten, aktualisieren Sie die Abfrage, um personalization_assignment-Ereignisse auszuwählen. Die folgende Beispielabfrage gibt ein vollständiges Ereignis zur Personalisierungszuweisung für einen bestimmten Datumsshard 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 alle Ereignistabellen anstelle der Shard-Tabelle durchsuchen möchten, 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 bei großen Datensätzen nicht empfohlen.

5. Wählen Sie im Abfrageeditor Abfrage ausführen aus. Die Ergebnisse werden im unteren Bereich angezeigt.

Im nächsten Abschnitt wird genauer erläutert, was in einem Ereignis zur Personalisierungszuweisung enthalten ist.

Welche Personalisierungsdaten werden nach BigQuery exportiert?

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

Die grundlegenden Felder in einem Personalisierungsereignis sind dieselben wie bei jedem Analytics Ereignis, wie in [GA4] BigQuery Exportschema beschrieben. Hauptsächlich relevant sind user_pseudo_id(mit der sich einzelne Nutzer unterscheiden lassen), Ereignis-Zeitstempel und andere Nutzereigenschaften.

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

Beispielabfragen

Mit einer SQL-Anweisung wie der folgenden können Sie die Personalisierungsparameter aus personalization_assignment-Ereignissen 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