Una de las grandes posibilidades que nos brinda Google Analytics 4 es la de exportar automáticamente todos nuestros datos a Google BigQuery, la base de datos orientada a BigData de Google.

Esta exportación en sus inicios fue muy básica, relegándose prácticamente a los eventos que se capturaban de tu cuenta, sin procesado alguno. Sin embargo, poco a poco ha ido mejorándose añadiendo detalles y filtros al export, permitiendo la gestión del usuario tal cual la hace GA y añadiendo detalles, hasta que en Julio de 2024 empezó a asociar datos de campañas procesadas dentro de la exportación. Si, la base de datos de GA4, leas lo que leas por internet ya dispone de datos de campaña (al menos a last-click)

Cómo son los datos de campaña en BigQuery

• manual_campaing: Que incluye los datos de tus campañas naturales. Creadas con las variables utm_* (utm_medium, utm_source, etc.) y solapados con la captura automática de campañas que realiza GA. Por lo que es la versión más enriquecida de tus datos al disponer tanto de datos de págo automáticos, de págo con el etiquetado manual y orgánicos y naturales.
• google_ads_campaign: Es la especialización de campañas solo en datos derivados de herramientas Google que se hayan enlazado a Google Analytics. Es por tanto una visión mucho más sesgada de la información, pero al mismo tiempo mucho más afín a los datos que encontraríamos en las herramientas de gestión de anuncios de Google.

Desde cuándo dispongo de datos de campaña de GA4 en Google BigQuery

Los datos de campaña en Google BigQuery no nos vinieron dados en los primeros años de la herramienta y no es hasta que se incorporaron que no se crearon los campos en BigQuery. Estos campos de datos existen desde el día:

17 de Julio de 2024

Antes de esa fecha, no solo no dispones de los datos de campaña, sino que los campos y registros en BigQuery relativos a «last click» ni siquiera existen en las tablas.

Si dispones de una cuenta de BigQuery con GA4 exportado haz tu mismo la prueba:

• Carga tu tabla events_20240717 (día 17 de julio) y verás como en la pestaña esquema aparecen los datos como en la imagen superior.
  
  
• Ahora carga tu table events_20240716 y verás como no existen esos campos.
  
  

WHERE 
   # lo que sea que quieras filtrar
    AND _TABLE_SUFFIX >= '20240717'

¿Y si quiero crear un informe de campañas con datos anteriores a esa fecha?

Pues siento decirte que tendrás que modelar tu mismo los datos. Si, los datos de last click de bigQuery son geniales pero cuando quieras sacar informes de principios de 2024 o peor aún, cuando quieras crear un YoY en 2025, no podrás hacerlo con estos datos. 

Para estas aplicaciones deberás crear una query que sea capaz de sacar los usuarios y sesiones de tus eventos. Localizar en ellos los cambios de campaña a partir de los valores de medium, source, etc.  y crear una atribución a last click indirecto (informando el directo con datos de la campaña anterior del usuario) que se asemeje a la real de Google.

Para ello nosotros en IKAUE hemos desarrollado varias queries propias que trabajan el dato y nos permiten aportar a nuestros clientes los datos de Last Click retroactivamente.  Pero creo que para empezar te servirá especialmente esta query que publicó Taneli Salonen en su blog.

•  Leer post para generar atribución last click en BigQuery para antes de Julio de 2024

Cómo puedo crear informes de campaña con los datos de last click de BigQuery

Lo bueno de los datos de campaña en BigQuery es que se asocian a todos los eventos capturados. Eso significa que en cualquier informe en el que trabajes de BigQuery puedes añadir los datos de campaña, simplemente refereniciando los campos de campaña en tus queries:

Lanzando algo como:

SELECT 
event_date,
event_timestamp,
event_name,
session_traffic_source_last_click.manual_campaign.medium,
session_traffic_source_last_click.manual_campaign.source
FROM `ikaue-bb8.analytics_206672730.events_20240717` 

Y si, los nombres de los campos de campaña son muy largos y complicados de escribir, pero en realidad es por el registro ordenado en el que los han incorporado. Todos los datos empiezan por:

«session_traffic_source_last_click.manual_campaign.» y depúes solo tienes que añadir «medium», «source», «campaing_name» o lo que desees incorporar en tu informe.

Un informe de sesiones por fuente y medio es tan sencillo como:

WITH
session_data AS (
SELECT
  CONCAT(user_pseudo_id, (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id')) AS session_id,
  session_traffic_source_last_click.manual_campaign.medium,
  session_traffic_source_last_click.manual_campaign.source
FROM `ikaue-bb8.analytics_206672730.events_20240717` 
)

SELECT 
  medium,
  source,
  COUNT(DISTINCT session_id) as sesions
FROM session_data 
GROUP BY medium, source

Que sí, que si es la primera vez que ves una query de GA4 puedes pensar un «¿Esto es sencillo?» pero es que las queries de GA4 son complejas y esta te puedo asegurar que es de las sencillas. Solo preparamos el dato de session_id para luego poder hacer un COUNT del mismo.

Así que el resto no tiene mucho misterio. Haz tus queries como siempre. Es coger un poco de práctica y ver como otros han resuelto distintos problemas. Para ello te dejo varios recursos:

• GA4bigquery.com es un recurso (en inglés) excelente para iniciarse en el modelo de datos de GA4 y como solucionar los problemas más comunes.
  
  
• En IKAUE hemos publicado una serie de recursos gratuitos pro los que podrás simplificar tus queries. Tenemos dos:
  
  
  
  • IKAUE BigQuery Simplifier crea queries bases con las que es más fácil trabajar en Bigquery al darte todos los datos ya aplanados.
    
    
  • IKAUE Item Data Extractor, realiza el mismo tipo de ejercicio pero centrado en los datos de item y ecommerce.
    
    
• Si eres usuario de ChatGPT a nosotros este generador de queries por IA nos gusta bastante aunque esta claro que a veces lo complica todo un poco (como todos)