Сбор и обновление данных о сессиях на основе алгоритма OWOX BI

Вы можете настроить сбор сессионных таблиц на основе данных о хитах в Google BigQuery, не прибегая к логике формирования сессий Google Analytics.

Как работает этот поток

Формирование сессий

Сессии формируются по тому же алгоритму, который используется в Google Analytics, но рассчитываются самостоятельно алгоритмом OWOX BI на основе параметров clientId и timestamp из последнего взаимодействия пользователя.

Триггеры окончания сессии

• По завершении суток в 00.00 во временной зоне представления Google Analytics.
• Если пользователь переходит на сайт с другого домена, который отсутствует в списке исключенных источников перехода.
• Если пользователь не совершает действий на сайте в течение определенного времени (по умолчанию 30 минут). Время можно изменить в интерфейсе OWOX BI.
• Смена источника трафика, переход на сайт по рекламе другого объявления, которое содержит utm-метки, отличные от первого хита в рамках сессии.

Фильтры и исключения

• Сессии будут содержать сырые нефильтрованные данные, поэтому рекомендуем настраивать сбор сессионных данных на представление Google Analytics без фильтров.
• Исключение источников перехода: по умолчанию трафик с субдоменов не считается реферальным. Добавление дополнительных источников возможно в настройках потока — вот инструкция.

Сбор данных о User ID

Сбор данных об идентификаторе пользователя происходит только с помощью информации в параметре &uid — custom dimensions не нужны. Также, используя алгоритм OWOX BI, вы можете обновлять исторические данные о User ID. Подробнее — в статье «Сбор и обновление данных User ID».

Определение источников трафика

При сборе сессий в Google BigQuery на основе данных о хитах источники сессий определяются по той же модели, что и в Google Analytics — Last Non-Direct Click (последнее непрямое взаимодействие).

Модель Last Non-Direct Click исключает прямые (direct) источники трафика и атрибутирует все новые прямые переходы последнему непрямому источнику.

Если вам все же нужно отследить истинный источник прямого перехода — это можно сделать с помощью поля trafficSource.isTrueDirect в таблице owoxbi_sessions. Если поле принимает значение true, это значит, что сессия началась с прямого визита на сайт.

Использование авторазметки Google Ads

Чтобы получать данные из Google Ads об источниках трафика по gclid в новом типе потока, используются отчеты, загруженные в Google BigQuery с помощью Google Ads API. Настроить автоматическую выгрузку отчетов можно несколькими способами. Подробнее читайте в статье «Настройка отчетов Google Ads для авторазметки в сессиях». 

Обратите внимание: Без настройки отчетов Google Ads → BigQuery и ручной разметки данные о кампаниях по gclid не будут доступны. Ознакомьтесь с настройкой отчетов перед подключением нового вида сессионного стриминга.

Формирование сессий при отправке данных через Measurement Protocol

Хиты, отправленные через Measurement Protocol со значением параметра &qt до 30 дней ретроспективно попадут в таблицу с данными о сессиях (owoxbi_sessions) за дату, в которую происходила отправка данных, и будут отнесены к правильной сессии.

В таблицу с данными о хитах (streaming) события попадут независимо от параметра &qt.

Если параметр&qt не указан и хит не попадает в ближайшее время ожидания сессии определённого пользователя, то этот хит создаст новую сессию в таблицах owoxbi_sessions.

Обратите внимание При отправке параметра &qt со значением больше, чем 4 часа, событие не попадет в Google Analytics, что приведет к расхождению между данными OWOX BI и Google Analytics — в OWOX BI попадет большее данных.
Указывайте значение &qt больше, чем 4 часа только в случае, если вам необходимо, чтобы события, отправленные через Measurement Protocol, попали в сессию, в которой они были совершены.

Сбор и обновление данных

Первая после настройки потока таблица с сессиоными данными сформируется в Google BigQuery в течение 48 часов. Последующие таблицы будут формироваться в течение 12 часов с момента завершения суток во временной зоне представления Google Analytics. 

Со структурой сессионных данных можно ознакомиться в этой статье.