2024年7月1日に完全削除になってしまうGoogle Analytics Universal Analytics (UA) のデータをBigQueryにエクスポートすることで、過去の大規模なデータ分析やカスタムレポートの作成が可能になります。このガイドでは、UAのデータをBigQueryにエクスポートする具体的な方法をステップバイステップで説明します。
前提条件
①Google Analytics 360 アカウント:
UAからBigQueryへの直接エクスポートは、Google Analytics 360（有料版）でのみサポートされています。
②BigQuery プロジェクト:
Google Cloud Platform (GCP) 上で有効なBigQueryプロジェクトが必要です。
③権限:
Google AnalyticsとBigQueryの適切な権限（編集権限）が付与されていること。
ステップ1: BigQuery プロジェクトの準備
まず、BigQueryでデータを受け取るためのプロジェクトを設定します。
①GCPコンソールにアクセス:
Google Cloud Platform コンソールにアクセスし、ログインしたら新しいプロジェクトを作成してください。左上のナビゲーションメニューから「IAMと管理」 > 「プロジェクトの作成」を選択。プロジェクト名を入力し、「作成」をクリックします。
②BigQuery APIの有効化:
ナビゲーションメニューから「APIとサービス」 > 「ライブラリ」を選択。「BigQuery API」を検索し、APIを有効にします。
ステップ2: Google Analytics と BigQuery のリンク
Google Analytics 360とBigQueryをリンクするための設定を行います。
①Google Analyticsにログイン:
Google Analyticsにアクセスし、ログインします。
②プロパティの設定:
管理画面で、リンクしたいプロパティを選択。「プロパティ」列の「BigQueryリンク」をクリックします。
③BigQueryリンクの設定:
「+ 新しいリンクを追加」をクリックしたらGCPプロジェクトを選択し、「続行」をクリックします。エクスポートするデータの頻度（毎日または継続的）を選択し、「保存」をクリックします。BigQueryのコストの観点から、特にリアルタイム性が必要なければ毎日がおすすめです。
ステップ3: BigQuery エクスポートの確認
続いてBigQueryにデータが正しくエクスポートされているかを確認します。
①BigQueryコンソールにアクセス:
BigQuery コンソールにアクセスし、ログインします。
②データセットの確認:
サイドバーの「プロジェクト」を展開し、先ほどリンクしたプロジェクトを選択します。
データセット内に「analytics_XXXXXX」（XXXXXXはプロパティID）のような名前のテーブルが表示されていると思います。念のため確認してください。
③データの確認:
テーブルをクリックし、「クエリエディタ」に移動します。
SELECT * FROM [テーブル名] LIMIT 10
のような簡易なクエリを実行し、データが正しくエクスポートされていることを確認してください。
※注意）LIMITをつけないと、大量のデータがエクスポートされて費用がかかることがあります。
ステップ4: エクスポートされたデータの使用
それではBigQueryにエクスポートされたデータを使用して、カスタムレポートや詳細な分析を行ってみましょう。
①クエリの作成:
BigQueryの「クエリエディタ」を使用して、SQLクエリを作成します。
例えば、特定のページビューを分析するためのクエリは以下のように作ることができます。
SELECT
date,
fullVisitorId,
visitId,
hits.page.pageTitle,
COUNT(*) AS pageviews
FROM
`project_id.dataset_id.table_id`
WHERE
hits.type = 'PAGE'
GROUP BY
date, fullVisitorId, visitId, hits.page.pageTitle
ORDER BY
pageviews DESC
LIMIT 100;
②データの可視化:
BigQueryのクエリ結果をGoogle LookerStudio（旧データポータル）などのデータ可視化ツールに接続し、ビジュアルレポートを作成することが可能です。
LookerStudioで「BigQuery」をデータソースとして選択し、リアルタイムのダッシュボードを構築してください。なお、ウェブの便利屋ではLookerStudioの作成を承っておりますので、ご興味あればぜひご相談ください。
留意点
①料金について:
BigQueryでのデータ処理には費用がかかるため、クエリの最適化を行い、無駄なコストを避けるようにしましょう。
②データの保存期間:
Google Analyticsのデータは一定期間保存されるため、必要に応じてデータのエクスポートやバックアップを定期的に行ってください。（UAの場合は関係ないですが・・・。）
③セキュリティとプライバシー:
データのセキュリティとプライバシーに関するガイドラインに従い、適切なアクセス権限を設定しましょう。
以上、UAデータをBigQueryにエクスポートして活用する方法について記事にしてみました。ウェブの便利屋では、これからもGA4やBigQueryなどの情報を発信していきます。
ココナラでサポートプランを提供しておりますので、ご興味いただけましたらお気軽にご相談ください。どうぞよろしくお願いいたします。
