K čemu propojení slouží
GA4 umí posílat data přímo do BigQuery. Je to nativní funkce Google Analytics, ne konektor, který by stavělo Datimo, zapíná a nastavuje se přímo v GA4. Sama o sobě ale vyřeší jen přenos, ne použitelnost dat.
Export je Googlí, syrová data jsou nepoužitelná bez úpravy
Export do BigQuery zapisuje jeden řádek na každou jednotlivou událost (event), ne na relaci nebo objednávku, a schéma je hluboce vnořené (nested a repeated pole). Přímé dotazování nad touhle strukturou zvládne málokdo v týmu bez zkušenosti se SQL nad vnořenými daty.
Datimo staví vrstvu nad exportem, ne export samotný
Naše práce začíná tam, kde export skončí: syrové eventy se čistí, deduplikují a skládají do přehledných tabulek na úrovni relace a objednávky, propojených s daty z e-shopu a účetnictví, se kterými se dá počítat v reportu nebo v atribuci.
Na co si dát pozor
Export GA4 do BigQuery má pár vlastností, které stojí za to znát dopředu, ne je objevit až při stavbě prvního reportu.
Vnořené schéma vyžaduje SQL, na které většina týmů nemá kapacitu
Data přicházejí jako pole v poli (event_params, items), obyčejný SELECT nefunguje, je potřeba UNNEST a znalost toho, jak GA4 eventy strukturuje. Bez týmu, který tohle umí, export leží v projektu nevyužitý.
Atribuce z exportu se nemusí shodovat s Google Ads ani s celkovým obratem
GA4 počítá atribuci podle vlastní logiky, i syrová data z exportu z ní vycházejí. Číslo se proto typicky liší od toho, co ukazuje Google Ads nebo celkový obrat napříč kanály. Víc u pojmu Atribuční modelování.
Standardní export běží dávkově, streaming je jen ve vyšší, placené úrovni GA4
Data z běžného (bezplatného) GA4 se do BigQuery propisují jednou denně, ne v reálném čase. Okamžitý, průběžný (streaming) export existuje jen u GA4 360, placené enterprise úrovně Google Analytics. Přesný časový posun exportu Google veřejně negarantuje, počítejte s tím, že data z aktuálního dne nejsou hned k dispozici.
Vedle finální denní tabulky běží i orientační intraday verze
GA4 kromě tabulky events_YYYYMMDD, která se uzavře až po skončení dne, průběžně plní i tabulku events_intraday_YYYYMMDD. Ta je jen orientační, u nových uživatelů v ní typicky chybí zdroj návštěvnosti, a druhý den ji nahradí finální verze. Pro přesný report se počítá s finální tabulkou, ne s intraday.
Export je nesamplovaný, na rozdíl od běžných reportů v GA4
BigQuery export obsahuje syrová data v plném rozsahu, bez vzorkování (samplingu), které GA4 aplikuje u exploračních reportů nad 10 milionů eventů v daném období u standardní property (u GA4 360 je práh až 1 miliarda). Číslo spočítané přímo nad exportem se proto typicky liší i od čísla v samotném reportovém rozhraní GA4, ne jen od Google Ads nebo celkového obratu.
Historie před zapnutím exportu chybí
Export sbírá data od okamžiku, kdy ho v GA4 někdo zapne. Google zpětně nedopočítává starší období, což je běžně známé omezení. Pokud export nebyl aktivní od začátku, ta historie v BigQuery jednoduše není a nedá se získat jinak.
Jak to Datimo řeší
- 1
Správné zapnutí a konfigurace nativního exportu
Export nastavíme přímo v GA4 podle toho, co má projekt reálně sbírat, včetně e-commerce parametrů a vlastních událostí, aby v datech od začátku nechyběl kontext, který se později nedá dopočítat.
- 2
Transformace syrových eventů na použitelné tabulky
Vnořené eventy rozbalujeme, deduplikujeme a skládáme do relací a nákupních cest, aby se dalo dotazovat běžným SQL, ne řešit UNNEST při každém reportu znovu.
- 3
Propojení s e-shopem, ERP a účetnictvím
Data z GA4 exportu spojujeme s marží, objednávkami a náklady ze stejného datového skladu, aby atribuce a reporting počítaly se skutečným ziskem, ne jen s obratem, který GA4 samo o sobě nezná.
- 4
Správa napojení v ceně
Technickou správu exportu, reakci na změny schématu GA4 i aktivní monitoring, že data reálně tečou, hlídáme za vás, v rámci ceny.
- 5
Modulární rozsah dat
Rozsah transformací a propojených zdrojů stavíme z modulů podle toho, co potřebujete reportovat, ne jako pevně daný balíček tabulek.