Personalisierungsdaten mit BigQuery prüfen

Bei der Remote Config-Personalisierung wird das Ereignis personalization_assignment Analytics 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, wie Personalisierungsereignisse gespeichert werden und wie Sie grundlegende Abfragen erstellen.

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. Es 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. Öffnen Sie den Tab Integrationen, den Sie in der Firebase-Konsole über settings > Projekteinstellungen aufrufen können.
2. Wenn Sie BigQuery bereits mit anderen Firebase-Diensten verwenden, klicken Sie auf Verwalten. Klicken Sie andernfalls auf Verknüpfen.
3. Lesen Sie den Abschnitt Firebase mit BigQuery verknüpfen und klicken Sie dann auf Weiter.
4. Aktivieren Sie im Abschnitt Integration konfigurieren den Schalter Google Analytics.

5. Wählen Sie eine Region und Exporteinstellungen aus.

6. Klicken Sie auf Mit BigQuery verknüpfen.

Je nachdem, wie Sie 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 sehen sie uns an.

Über BigQuery auf Remote Config-Personalisierungsdaten zugreifen

So fragen Sie Analysedaten für einen Test ab:

1. Öffnen Sie BigQuery in der Google Cloud-Konsole. Sie können das Tool auch direkt über Analytics-Ereignisse öffnen. Klicken Sie dazu unten auf der Seite auf den Link Rohereignisse 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_.

   

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 aufrufen möchten, müssen Sie die Abfrage so aktualisieren, dass personalization_assignment-Ereignisse ausgewählt werden. Die folgende Beispielabfrage gibt ein vollständiges Personalisierungszuweisungsereignis für einen bestimmten Datums-Shard 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 partitionierten 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 Datasets nicht empfohlen.

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

Im nächsten Abschnitt wird genauer erläutert, was in einem Ereignis für die 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 in einem Personalisierungsereignis bereitgestellten grundlegenden Felder sind dieselben wie bei jedem Analytics-Ereignis, wie im [GA4] BigQuery-Exportschema beschrieben. Sie werden sich hauptsächlich mit user_pseudo_id(zur Unterscheidung einzelner Nutzer), Event-Zeitstempeln und anderen Nutzereigenschaften beschäftigen.

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

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