Sessions, které GA4 export v BigQuery nemá
GA4 exportuje do BigQuery jen jednotlivé eventy – návštěvy jako celek v něm nenajdete. Dance je zpětně poskládá, opraví zdroje návštěvnosti a připraví tabulky, nad kterými už jde stavět reporting.
Proč se surovým exportem nejde rovnou pracovat
Chybí sessions jako entita
Export obsahuje miliony eventů, ale ne návštěvy. Každý report proto začíná složitým SQL, které si každý analytik píše po svém.
Zdroje návštěvnosti nesedí
Zdroj a médium jsou v exportu na úrovni eventů a často chybí. Čísla podle kanálů se pak rozcházejí s tím, co ukazuje GA4.
Dotazy zbytečně stojí peníze
Vnořené struktury a opakované dotazy nad celým exportem zvyšují náklady na BigQuery.
Jak Dance sessions sestaví
Vyčistí a rozbalí data
Rozbalí vnořené struktury, vytáhne parametry eventů a odstraní duplicity.
Poskládá návštěvy
Z eventů sestaví sessions, přiřadí jim správný zdroj a spáruje Google Ads data přes gclid.
Zpracuje jen nová data
Každý den se inkrementálně zpracují jen nové eventy. Výsledkem jsou tabulky připravené pro BI nástroje.
Jedna tabulka sessions pro celý tým
[Zástupný text] Analytici, marketing i management pracují nad stejnou definicí návštěvy. Konec rozdílných čísel z různých dotazů.
- Jednotná definice session
- Správný zdroj a médium
- Párování Google Ads přes gclid
Nižší náklady na BigQuery
[Zástupný text] Díky inkrementálnímu zpracování a optimalizovaným tabulkám se dotazy neprovádějí opakovaně nad celým surovým exportem.
Základ pro atribuci i AI
[Zástupný text] Na sessions staví další produkty Signals – atribuční modely i AI analytik Bingo.
Dostupné v těchto produktech
Signals Dance
GA4 datový model pro BigQuery. Správné sessions, opravená atribuce, hotový dashboard v Data Studiu.
Prohlédnout produktSouvisející funkce
Datově řízená atribuce
Datově řízená atribuce rozdělí zásluhy za konverzi mezi všechny kanály, které zákazník na cestě potkal. Místo posledního kliku uvidíte skutečný přínos každé kampaně – a podle toho rozdělíte rozpočet.
