Sprawdzanie danych personalizacji w BigQuery

Personalizacja Remote Config rejestruje zdarzenie personalization_assignment Analytics, gdy zostanie przypisana do użytkownika, dzięki czemu możesz użyć BigQuery do sprawdzenia i analizy zdarzeń personalizacji oraz powiązanych z nimi zdarzeń.

W następnych sekcjach znajdziesz informacje o tym, jak włączyć eksport zdarzeń BigQuery w przypadku zdarzeń Analytics, jak są przechowywane zdarzenia służące do personalizacji oraz przykładowe zapytania, które ułatwią Ci rozpoczęcie pracy.

Włącz eksport BigQuery do usługi Google Analytics w przypadku zakresu Firebase

Jeśli korzystasz z subskrypcji Spark, możesz używać piaskownicy BigQuery do uzyskiwania dostępu do BigQuery bezpłatnie (zgodnie z limitami piaskownicy). Więcej informacji znajdziesz w artykule Cennik i piaskownica BigQuery.

Najpierw sprawdź, czy dane Analytics są eksportowane do BigQuery:

  1. Otwórz kartę Integracje, do której możesz przejść, klikając > Ustawienia projektu w konsoli Firebase.
  2. Jeśli używasz już BigQuery w innych usługach Firebase, kliknij Zarządzaj. W przeciwnym razie kliknij Połącz.
  3. Zapoznaj się z informacjami na temat łączenia Firebase z BigQuery, a potem kliknij Dalej.
  4. W sekcji Konfigurowanie integracji włącz przełącznik Google Analytics.

  5. Wybierz region i ustawienia eksportu.

  6. Kliknij Połącz z BigQuery.

W zależności od tego, jak chcesz wyeksportować dane, może minąć nawet dzień, zanim tabele staną się dostępne. Więcej informacji o eksportowaniu danych projektu do usługi BigQuery znajdziesz w artykule Eksportowanie danych projektu do BigQuery.

Teraz otwórz BigQuery i sprawdź zdarzenia związane z personalizacją.

Dostęp do danych personalizacji Remote Config za pomocą BigQuery

Aby wysłać zapytanie o dane analityczne dotyczące eksperymentu:

  1. Otwórz BigQuery w konsoli Google Cloud. Możesz też otworzyć go bezpośrednio z poziomu Analytics Zdarzenia, korzystając z linku Wyświetl nieprzetworzone zdarzenia w BigQuery na dole strony.

  2. Wybierz i rozwiń projekt Firebase, a potem rozwiń wpis analytics_ANALYTICS_PROPERTY_ID i kliknij events_.

    Dostęp do zdarzeń personalizacji w konsoli Cloud

  3. W menu Zapytanie kliknij Na nowej karcie.

    Pojawi się przykładowe zapytanie wygenerowane automatycznie.

  4. Aby wyświetlić zdarzenia personalizacji i powiązane z nimi dane, zaktualizuj zapytanie, aby wybierać zdarzenia personalization_assignment. To przykładowe zapytanie zwróci pełne zdarzenie przypisania personalizacji dla określonego przedziału czasowego, ograniczając wyniki do 10:

    # Select all personalization_assignment events
SELECT *
FROM `PROJECT_NAME.analytics_ANALYTICS_PROPERTY_ID.events_DATE_SHARD`
WHERE event_name = 'personalization_assignment'
LIMIT 10

    Wskazówka: aby przeszukiwać wszystkie tabele zdarzeń zamiast tabeli podzielonej na fragmenty, możesz zastąpić datę w tabeli zdarzeń gwiazdką (np. PROJECT_NAME.analytics_ANALYTICS_PROPERTY_ID.events_*). Nie jest to zalecane w sytuacjach innych niż testowe ani w przypadku dużych zbiorów danych.

  5. W narzędziu do tworzenia zapytań kliknij Uruchom zapytanie. Wyniki pojawią się w panelu na dole.

W następnej sekcji omówimy szczegółowo, co obejmuje zdarzenie przypisania personalizacji.

Jakie dane personalizacji są eksportowane do BigQuery?

Dane służące do personalizacji są zawarte w tabelach Google Analytics w pliku BigQuery i przechowywane w zdarzeniach personalization_assignment.

Podstawowe pola w zdarzeniu personalizacji są takie same jak w przypadku dowolnego zdarzenia Analytics, jak opisano w artykule [GA4] BigQuery Schemat eksportu. Najważniejsze są dla Ciebie dane user_pseudo_id i(które można wykorzystać do rozróżniania różnych użytkowników), sygnatury czasowe zdarzeń i inne właściwości użytkownika.

Szczegóły dotyczące personalizacji są przechowywane w polu event_params i opisane w tej tabeli:

Parametr Typ danych Opis
personalization_id CIĄG ZNAKÓW Zawiera uniwersalny unikalny identyfikator (UUID) przypisanej personalizacji.
grupa CIĄG ZNAKÓW Wskazuje, czy użytkownik został przypisany do grupy personalizacji (P13N) czy grupy podstawowej (BASELINE).
arm_index LICZBA CAŁKOWITA Reprezentuje wartość alternatywną przypisaną użytkownikowi, która jest liczbą całkowitą z zakresu od 0 do 4.
arm_key CIĄG ZNAKÓW Zawiera nazwę parametru używanego przez personalizację.
arm_value CIĄG ZNAKÓW Zawiera ciąg znaków wartości alternatywnej przypisanej przez personalizację.
engaged_session_event LICZBA CAŁKOWITA Obejmuje liczbę sesji, w których uczestniczył użytkownik. Więcej informacji znajdziesz w artykule Informacje o sesjach.
firebase_event_origin CIĄG ZNAKÓW Wskazuje pochodzenie zdarzenia. W przypadku zdarzeń personalization_assignment zawsze będzie to fp.
firebase_screen_class CIĄG ZNAKÓW Zawiera nazwę klasy ekranu, na którym użytkownik był aktywny w momencie przypisania personalizacji. Więcej informacji znajdziesz w artykule Zdarzenia zbierane automatycznie.
firebase_screen_id LICZBA CAŁKOWITA Wyświetla identyfikator ekranu, na którym znajdował się użytkownik w momencie przypisania personalizacji. Więcej informacji znajdziesz w artykule Zdarzenia rejestrowane automatycznie.
first_open_time CIĄG ZNAKÓW Zawiera sygnaturę czasową w milisekundach według czasu UTC, kiedy użytkownik po raz pierwszy otworzył aplikację. Więcej informacji znajdziesz w sekcji Zdarzenia zbierane automatycznie.
ga_session_id LICZBA CAŁKOWITA Zawiera identyfikator sesji Google Analytics. Więcej informacji znajdziesz w artykule Informacje o sesjach. Możesz go użyć do powiązania zdarzenia personalization_assignment z innymi zdarzeniami Analytics.
ga_session_number LICZBA CAŁKOWITA Zawiera numer sesji Google Analytics. Więcej informacji znajdziesz w artykule Informacje o sesjach.

Przykładowe zapytania

Aby wyodrębnić parametry związane z personalizacją ze zdarzeń personalization_assignment, możesz użyć takiego polecenia SQL:

    # 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