Тэг OWOX для GTM Server-Side позволяет автоматически перенаправлять события GA4 в таблицу BigQuery. Используйте его, если вы подключили Google Analytics 4 и настроили GTM Server-Side в качестве диспетчера тегов на стороне сервера для событий GA4. С помощью этого тэга вы получите сырые данные Google Analytics 4 без предварительной настройки схемы в BigQuery.
Как добавить тэг OWOX для GTM SS: пошаговая инструкция
Шаг 1. Создайте таблицу в Google BigQuery.
1.1. Создайте датасет в необходимом GBQ проекте
1.2. Выберите локацию
1.3. Создайте таблицу с необходимой структурой полей
| Field name | Type | Mode |
|---|---|---|
| rawDataOwox | STRING | REQUIRED |
| createdAt | TIMESTAMP | REQUIRED |
Самый быстрый способ создать такую таблицу — запустить приведенный ниже код SQL в GBQ:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS [project_name].[dataset_name].ga4RawDataOwox (rawDataOwox STRING NOT NULL, createdAt TIMESTAMP NOT NULL) OPTIONS(description="GA4 Raw data transferred directly to GBQ from my server-side GTM using OWOX tag")
[project_name].[dataset_name] на реальные названия проекта и датасета.
Шаг 2. Добавление тэга из галереи шаблонов в ваш Workspace
2.1. Перейдите на страницу Search Gallery
Откройте Templates→Tag Templates→Search Gallery в вашем Server-side GTM контейнере
2.2. Найдите и выберите “Google Analytics 4 RawData to BigQuery” тэг
2.3. Добавьте его в ваш Workspace:
Шаг 3. Добавление тэга
Перейдите в раздел Tags и добавьте этот тэг. Выберите необходимый триггер и укажите путь к вашей таблице в GBQ.
Важно! Установите флажок “Enable logging” только для отладки.
Если ваш серверный контейнер работает в одном проекте Google Cloud Platform с таблицей BigQuery, это значит, что вам не нужно ничего делать с точки зрения аутентификации. Потому что учетная запись службы App Engine по умолчанию имеет самый полный доступ ко всем таблицам BigQuery, добавленным в проект.
Шаг 4. Публикация контейнера с новым тэгом
Нажмите Сохранить и потом Опубликуйте изменения и протестируйте работу контейнера в режиме предварительного просмотра. Если все верно, вы увидите сработавший тег "Google Analytics 4 RawData to BigQuery":
Кроме этого, вы увидите данные в таблице Google BigQuery:
Как использовать эти данные
Откройте для себя лучший способ работы с вашими маркетинговыми данными...
На дема вы обсудите оптимальный процесс сбора и подготовки данных для аналитики возврата инвестиций и снижения расходов на рекламу. После демонстрации вы получите индивидуальное решение для достижения ваших бизнес-целей.
...или самостоятельно напишите SQL код
Напишите код SQL, чтобы использовать эти данные в удобной структуре для ваших отчетов. Пример:
SELECT
JSON_EXTRACT_SCALAR(rawDataOwox, '$.page_referrer') AS page_referrer,
JSON_EXTRACT_SCALAR(rawDataOwox, '$.page_title') AS page_title,
JSON_EXTRACT_SCALAR(rawDataOwox, '$.event_name') AS event_name,
JSON_EXTRACT_SCALAR(rawDataOwox, '$.user_agent') AS user_agent
FROM `[project_name].[dataset_name].ga4RawDataOwox`
Напишите нам на адрес bi@owox.com, чтобы начать использовать продукты OWOX BI (и наши профессиональные услуги) для преобразования сырых данных в готовые для бизнеса данные. И чтобы расширить доступ к этим данным с помощью продукта Smart Data.
Возможные проблемы
BigQuery insert error: BigQuery API has not been used in a project
Проблема: Вы не включили «BigQuery API» в своем проекте GCP. Если это так, вы увидите следующую ошибку в консоли:
Решение: Перейдите по предложенной ссылке и включите API для своего проекта GCP.
BigQuery insert error: Access Denied
Проблема: Проект GCP с контейнером GTM на стороне сервера отличается от проекта GCP с таблицей GBQ, установленной в настройках тэга. Если это так, вы увидите следующую ошибку в консоли:
Решение: Если вы хотите записать данные в таблицу BigQuery в другом проекте GCP, вам необходимо сделать следующее:
- Найдите учетную запись службы App Engine по умолчанию (раздел APIs & Services / Credentials) в проекте Серверного контейнера.
- Скопируйте в буфер обмена адрес электронной почты этой учетной записи.
- На странице IAM GCP проекта, в котором создана BigQuery таблица, добавьте нового пользователя.
- Укажите адрес электронной почты из буфера обмена в качестве адреса эл. почты нового пользователя.
- Установите для нового пользователя роль BigQuery Data Editor.
0 Комментарии