Einführung in GA4 SQL

GA4 SQL ist ein spezialisierter Bereich in SQL (Structured Query Language), der speziell für Abfragen von Google Analytics 4 (GA4)-Datensätzen in Googles BigQuery entwickelt wurde. Seine Hauptfunktion besteht darin, komplexe Web- und App-Analysedaten zu extrahieren und zu analysieren. Im Gegensatz zu Universal Analytics führt GA4 ein ereignisgesteuertes Datamodell mit flexiblen und umfassenden Datenstrukturen ein. GA4 SQL nutzt dieses Modell, um tiefere Einblicke in die Interaktionen der Benutzer zu ermöglichen. Es kann beispielsweise zwischen einzelnen Benutzersitzungen, der Berechnung von Engagement-Metriken oder der detaillierten Analyse von Traffic-Quellen unterscheiden. Powered by ChatGPT-4o

Hauptfunktionen von GA4 SQL

  • Sitzungsanalyse

    Example Example

    SELECT COUNT(DISTINCT CONCAT(user_pseudo_id, (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id'))) AS sessions FROM `{table_name}`

    Example Scenario

    Diese Funktion wird verwendet, um die Anzahl der eindeutigen Sitzungen auf einer Website oder App zu bestimmen. Sie ist unerlässlich, um das Engagement der Benutzer und die Trends bei der Besuchshäufigkeit der Seite zu verstehen.

  • Verfolgung des Nutzerverhaltens

    Example Example

    SELECT event_name, COUNT(*) AS event_count FROM `{table_name}` GROUP BY event_name

    Example Scenario

    Diese Abfrage hilft beim Verständnis, wie Benutzer mit verschiedenen Elementen auf einer Website oder App interagieren, z. B. Klicks auf Buttons oder Seitenaufrufen, entscheidend für die Optimierung der Benutzererfahrung.

  • E-Commerce-Analyse

    Example Example

    SELECT SUM(CASE WHEN event_name = 'purchase' THEN 1 ELSE 0 END) AS purchases FROM `{table_name}`

    Example Scenario

    Diese Funktion ist für E-Commerce-Plattformen unerlässlich, um die Vertriebsleistung, Kaufmuster und die Wirksamkeit von Marketing-Kampagnen zu verfolgen.

  • Analyse der Traffic-Quellen

    Example Example

    WITH temp AS (...) SELECT session_source_medium, COUNT(DISTINCT session_id) AS sessions FROM temp GROUP BY session_source_medium

    Example Scenario

    Diese Abfrage wird verwendet, um zu analysieren, wo der Website-Traffic herkommt (z. B. organische Suche, bezahlte Anzeigen). Sie hilft bei der Bewertung der Effektivität verschiedener Marketingkanäle.

  • Demografie der Nutzer und Geoanalyse

    Example Example

    SELECT geo.country, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS users FROM `{table_name}` GROUP BY geo.country

    Example Scenario

    Diese Funktion wird verwendet, um die geografische Verteilung und die demografischen Profile der Nutzer zu verstehen, was gezielte Marketing- und Lokalisierungsstrategien unterstützt.

Zielgruppe von GA4 SQL

  • Datenanalysten und Wissenschaftler

    Diese Fachleute verlassen sich bei der eingehenden Analyse von Web- und App-Daten, der Erstellung benutzerdefinierter Berichte und Dashboards, die strategische Entscheidungen informieren, auf GA4 SQL.

  • Digitale Marketer

    Digitale Marketer nutzen GA4 SQL, um Interaktionen von Nutzern, Kampagnenleistung und ROI zu verfolgen und zu analysieren, was ihnen eine effektive Optimierung von Marketingstrategien ermöglicht.

  • E-Commerce-Manager

    E-Commerce-Manager nutzen GA4 SQL, um das Verhalten der Kunden, den Verkauf und die Kaufpräferenzen zu analysieren, um ein besseres Bestandsmanagement und effizienteres Marketing zu ermöglichen.

  • Product Manager

    Product Manager nutzen GA4 SQL, um zu verstehen, wie Benutzer mit ihren Produkten interagieren, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und datengestützte Entscheidungen über die Produktentwicklung zu treffen.

  • UX/UI-Designer

    UX/UI-Designer können GA4 SQL nutzen, um Einblicke in das Verhalten und die Präferenzen der Benutzer zu gewinnen und so benutzerfreundlichere und effektivere Designs zu erstellen.

Richtlinien für die Nutzung von GA4 SQL

  • Initiieren Sie kostenlose Testphase

    Beginnen Sie Ihre kostenlose Testphase ohne Registrierung oder Abonnement des ChatGPT Plus Pakets unter yeschat.ai.

  • GA4-Schema verstehen

    Machen Sie sich mit dem GA4-Schema in BigQuery vertraut, einschließlich Ereignisparametern und Benutzereigenschaften, um Ihre Daten effektiv abzufragen.

  • SQL-Abfragen schreiben

    Verwenden Sie SQL, um aus Ihren GA4-Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Abfragen reichen von einfachen Datenerfassungen bis hin zu komplexen Analysen, je nach Ihren Anforderungen.

  • Ergebnisse analysieren und interpretieren

    Analysieren Sie nach Ausführung Ihrer Abfragen die Ergebnisse, um Erkenntnisse über das Nutzerverhalten, die Website-Leistung und andere wichtige Kennzahlen zu gewinnen.

  • Erkenntnisse in Strategie einfließen lassen

    Nutzen Sie die aus Ihren GA4-Daten gewonnenen Erkenntnisse, um Ihre digitalen Marketingstrategien zu informieren und zu optimieren, um die Gesamtleistung zu verbessern.

FAQ zu GA4 SQL

  • Wie behandelt GA4 SQL Nutzerdaten / Daten zur Wahrung der Privatsphäre?

    GA4 SQL gewährleistet die Privatsphäre der Nutzer durch Anonymisierung von Nutzer-IDs und Optionen für die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, die eine sichere und verantwortungsvolle Datenverarbeitung ermöglichen.

  • Kann GA4 SQL für Echtzeit-Analysen verwendet werden?

    Während GA4 SQL primär historische Daten analysiert, kann es so konfiguriert werden, dass nahezu Echtzeit-Datenverarbeitung ermöglicht wird, was zeitnahe Erkenntnisse ermöglicht.

  • Wie integriert sich GA4 SQL in andere Google-Tools?

    GA4 SQL integriert sich nahtlos in andere Google-Tools wie Google Data Studio, was erweiterte Datenvisualisierung und Berichterstellung ermöglicht.

  • Welche Arten von benutzerdefinierten Berichten kann ich mit GA4 SQL erstellen?

    GA4 SQL ermöglicht eine Vielzahl von benutzerdefinierten Berichten, einschließlich Analysen des Nutzerverhaltens, der Konversionsverfolgung und Leistungskennzahlen über verschiedene Kanäle hinweg.

  • Ist es möglich, bestimmte Ereignisse mit GA4 SQL zu verfolgen?

    Ja, mit GA4 SQL können bestimmte Nutzerereignisse wie Klicks, Seitenaufrufe und Transaktionen nachverfolgt werden, was detaillierte Einblicke in die Interaktionen der Nutzer bietet.