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 BigQuery-Export für Analytics-Ereignisse aktivieren, wie Personalisierungsereignisse gespeichert werden und wie Sie mit einigen grundlegenden Abfragen loslegen.

BigQuery-Export für Google Analytics für Firebase aktivieren

Wenn Sie den Spark-Tarif haben, können Sie die BigQuery-Sandbox verwenden, um BigQuery kostenlos aufzurufen. Dabei 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 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 rufen wir unsere Personalisierungsereignisse in BigQuery auf und sehen uns sie an.

Über BigQuery auf Remote Config-Personalisierungsdaten zugreifen

So rufen Sie Analysedaten für einen Test ab:

  1. Öffnen Sie BigQuery in der Google Cloud-Konsole. Sie können sie 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_.

    Auf Personalisierungsereignisse in der Cloud Console 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 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: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 werden im unteren Bereich angezeigt.

.

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

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 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.

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

Parameter Datentyp Beschreibung
personalization_id STRING Die UUID (Universally Unique Identifier) der zugewiesenen Personalisierung.
Gruppe STRING Gibt an, ob der Nutzer der Personalisierungsgruppe (P13N) oder der Kontrollgruppe (BASELINE) zugewiesen wurde.
arm_index INTEGER Der dem Nutzer zugewiesene alternative Wert, eine Ganzzahl zwischen 0 und 4.
arm_key STRING Enthält den Parameternamen, der für die Personalisierung verwendet wird.
arm_value STRING Enthält den String für den alternativen Wert, der durch die Personalisierung zugewiesen wurde.
engaged_session_event INTEGER Enthält die Anzahl der Sitzungen, an denen der Nutzer aktiv ist. Weitere Informationen finden Sie unter Sitzungen.
firebase_event_origin STRING Gibt den Ursprung des Ereignisses an. Bei personalization_assignment-Ereignissen ist das immer fp.
firebase_screen_class STRING Der Klassenname des Bildschirms, auf dem der Nutzer aktiv war, als die Personalisierung erfolgte. Weitere Informationen finden Sie unter Automatisch erfasste Ereignisse.
firebase_screen_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. So können Sie das personalization_assignment-Ereignis mit anderen Analytics-Ereignissen in Beziehung setzen.
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 personalisierungsspezifischen Parameter 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