Tại sao nên liên kết GA4 với BigQuery? Khái niệm và ưu điểm

03/22/2023

Các nội dung chính

1.004

This post's average rating is: 4.4

Là một nhà phân tích tiếp thị kỹ thuật số, việc hiểu rõ các công cụ và công nghệ mới nhất sẽ giúp bạn quản lý luồng dữ liệu. Nội dung chính trong bài viết lần này sẽ trả lời cho câu hỏi tại sao nên tích hợp liên kết GA4 với BigQuery dành cho những ai đang thắc mắc. Liên kết này sẽ giúp bạn đơn giản hóa dữ liệu phức tạp và rút ra thông tin chi tiết hữu ích cho các chiến dịch tiếp thị trong tương lai.

Xem thêm:

Liên kết GA4 với BigQuery

Với việc giới thiệu Google Analytics 4, một công cụ báo cáo và thu thập dữ liệu cải tiến, tương lai của tiếp thị kỹ thuật số giờ đây là AI và tập trung vào quyền riêng tư.

Cùng với các khả năng mới, liên kết GA4 với BigQuery cho phép người dùng truy cập BigQuery miễn phí.

Ban đầu chỉ khả dụng cho người dùng Google Analytics 360 (trả phí), BigQuery cho phép bạn lưu trữ các tập dữ liệu lớn.

Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi xem xét cách liên kết BigQuery với GA4 giúp bạn đơn giản hóa dữ liệu phức tạp và rút ra thông tin chi tiết hữu ích cho các chiến dịch tiếp thị.

Giới thiệu về Google Analytics 4

Google Analytics 4 là mô hình dựa trên phiên có sẵn cho các trang web và ứng dụng dành cho thiết bị di động.

Nó đưa ra khái niệm về tỷ lệ tương tác và giúp bạn tính toán số lượng người dùng bằng cách sử dụng ‘User ID’.

GA4 sử dụng công nghệ máy học để hiểu hành vi của người dùng. Phương pháp theo dõi ưu tiên quyền riêng tư của nó cho phép bạn làm việc mà không cần cookie hoặc dữ liệu nhận dạng.

Phiên bản Google Analytics 360

Google Analytics 4 có hai phiên bản – GA4 Tiêu chuẩn và GA 360. Mặc dù GA4 là phiên bản miễn phí/tiêu chuẩn, nhưng GA 360 là phiên bản cao cấp.

GA 360 là một phần của Nền tảng tiếp thị của Google. Cung cấp thông tin thống kê và phân tích chuyên sâu về trang web của bạn. Nó cung cấp khả năng tích hợp liền mạch với Google Ads, Google Optimize, Google Display và Video 360.

Với GA 360, các doanh nghiệp có thể truy cập tất cả các tính năng tiêu chuẩn của Analytics cũng như các công cụ phân tích nâng cao như phân bổ theo hướng dữ liệu, báo cáo chưa được lấy mẫu và xuất BigQuery.

Google BigQuery là gì?

Google BigQuery là kho dữ liệu serverless có thể lưu trữ dữ liệu có khả năng mở rộng cao.

Nó đi kèm với một công cụ truy vấn tích hợp có thể chạy các truy vấn SQL trên hàng terabyte dữ liệu trong vòng vài giây.

Bạn không cần phải quản lý cơ sở hạ tầng hoặc xây dựng lại các chỉ mục để có được kết quả nhanh chóng theo thời gian thực với lượng dữ liệu khổng lồ.

Hoạt động của BigQuery được chia thành ba phần chính:

1. Nhập:

Để làm việc bằng BigQuery, bạn cần tạo một bảng để chạy các thao tác khác nhau trên đó. Các bảng này có thể ở dạng Bảng gốc, Bảng bên ngoài và Dạng xem. Khi bạn đã tạo một bảng, hãy tải/nhập dữ liệu vào đó. Bạn có thể thực hiện việc này tự động bằng Dịch vụ truyền dữ liệu hoặc thủ công bằng cách:

a. Đăng tải dữ liệu theo lô

b. Truyền bản ghi dữ liệu cá nhân

c. Sử dụng truy vấn để tạo dữ liệu mới

d. Sử dụng ứng dụng/dịch vụ của bên thứ ba

2. Lưu trữ & Chuẩn bị:

Dữ liệu được lưu trữ trong BigQuery và được chuẩn bị để phân tích. Dữ liệu thô được tinh chỉnh và gửi để phân tích thêm.

3. Phân tích/Xuất dữ liệu:

Khi bảng đã sẵn sàng với dữ liệu, nó có thể được xuất từ BigQuery theo nhiều cách khác nhau. Bạn cũng có thể xuất dữ liệu theo cách thủ công hoặc tự động hóa quy trình xuất bằng dịch vụ Dataflow. Sau khi dữ liệu được xuất, bạn có thể sử dụng BigQuery ML và Google Data Studio để phân tích dữ liệu.

Các tính năng của Google BigQuery

1. Chức năng đa đám mây (BQ Omni)

BigQuery cho phép bạn phân tích dữ liệu trên nhiều đám mây. Nó có thể tính toán dữ liệu từ bất cứ nơi nào nó được đặt.

BigQuery Omni chạy trên các cụm Anthos mà Google Cloud quản lý. Điều này cho phép thực thi truy vấn an toàn ngay cả trên nền tảng đám mây nước ngoài.

Nhìn chung, BQ Omni cho phép bạn:

Phá vỡ các silo dữ liệu và thu thập thông tin chi tiết có thể hành động
Có được trải nghiệm dữ liệu nhất quán trên các đám mây
Mở rộng tính linh hoạt bằng cách sử dụng cụm Anthos

2. Tích hợp sẵn (BQ ML)

Bạn có thể tạo và thực thi các mô hình máy học trong BigQuery bằng cách sử dụng các truy vấn SQL đơn giản.

BQ ML đã loại bỏ nhu cầu về các kỹ năng lập trình dành riêng cho ML và cho phép những người thực hành SQL phát triển các mô hình ML với kiến thức và kỹ năng hiện tại của họ.

Sử dụng BigQuery ML với kho dữ liệu dựa trên đám mây có ba lợi ích chính:

Vì không cần xuất dữ liệu nên tốc độ phát triển mô hình rất nhanh.
Không cần lập trình các giải pháp ML bằng Python hoặc Java.
Các mô hình ML có thể được xây dựng và chạy bằng các công cụ BI hiện có.

3. Nền tảng cho BI (BQ BI Engine)

BigQuery BI Engine là giải pháp phân tích trong bộ nhớ giúp bạn phân tích dữ liệu được lưu trữ trong BigQuery với tính đồng thời cao và thời gian phản hồi nhanh.

Giao diện SQL của BigQuery cho phép bạn tương tác với các công cụ BI như Power BI, Looker và Tableau.

Bạn có thể tích hợp BQ BI Engine với các ứng dụng tùy chỉnh. BigQuery BI Engine cung cấp phân tích dữ liệu qua dữ liệu truyền trực tuyến, dẫn đến thời gian tải và phản hồi nhanh.

Phân tích thời gian thực mà BQ cung cấp giúp loại bỏ nhu cầu về đường ống ETL. Thiết kế điều chỉnh thông minh đảm bảo ít cài đặt cấu hình hơn từ phía người dùng.

4. Phân tích không gian địa lý (BQ GIS)

Hệ thống thông tin địa lý BigQuery hiển thị dữ liệu xung quanh việc lập bản đồ vị trí địa lý.

BigQuery GIS chuyển đổi các cột kinh độ và vĩ độ thành các điểm địa lý khác nhau.

Việc phân tích dữ liệu không gian địa lý được thực hiện bằng cách sử dụng bất kỳ một trong các cách sau:

BigQuery Geo Viz
Công cụ Google Earth
Máy tính xách tay Jupyter (Sử dụng tiện ích mở rộng)

5. Truyền dữ liệu tự động (Dịch vụ truyền dữ liệu BQ)

Dịch vụ truyền dữ liệu BigQuery tự động chuyển dữ liệu thông thường vào BigQuery. Nhóm phân tích không cần mã hóa, thay vào đó, họ có thể thêm dữ liệu để điền vào các khoảng trống và sự cố trong quá trình nhập.

Dịch vụ truyền dữ liệu BQ có thể được thực hiện bằng cách sử dụng:

Bảng điều khiển đám mây
Công cụ dòng lệnh BQ
API dịch vụ truyền dữ liệu BigQuery

6. Truy cập miễn phí (Hộp cát BQ)

Nếu bạn muốn dùng thử các tính năng của BigQuery, Google BigQuery Sandbox là câu trả lời. Bạn sẽ không cần tài khoản thanh toán hoặc dự án để trải nghiệm BigQuery và Cloud Console. Các ứng dụng sẽ chạy trong môi trường được mô phỏng bởi BigQuery Google Cloud Platform. Sau khi người dùng hài lòng với các tính năng này, họ có thể nâng cấp lên trải nghiệm BigQuery đầy đủ.

Ưu điểm khi tích hợp liên kết GA4 với Bigquery

1. Liên kết GA4 với Bigquery sẽ được truy cập BigQuery miễn phí

Ưu điểm đầu tiên khi liên kết GA4 với BigQuery đó là việc miễn phí truy cập. Cụ thể, BigQuery trước đây chỉ khả dụng cho người dùng Google Analytics 360. Nhưng với GA4, bạn có thể truy cập miễn phí BigQuery. Nó cho phép bạn lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ và chạy các truy vấn SQL cực nhanh bằng cách sử dụng sức mạnh xử lý của cơ sở hạ tầng của Google.

2. Liên kết GA4 với BigQuery thao tác dữ liệu nâng cao

Thao tác dữ liệu nâng cao là ưu điểm thứ hai của việc liên kết GA4 và BigQuery. Không thể truy vấn cùng lúc một số thứ nguyên và tổ hợp chỉ số nhất định khi sử dụng API hoặc giao diện GA4. BigQuery giải quyết tất cả những hạn chế đó. Nó cho phép bạn thao tác dữ liệu GA4 và làm cho việc phân tích và phân đoạn dữ liệu nâng cao trở nên khả thi.

3. Liên kết GA4 với BigQuery giúp tích hợp & Phân tích dữ liệu

BigQuery là kho dữ liệu giúp bạn kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau như Google Analytics, Facebook Ads, Google Ads. Điều này khắc phục sự cố tích hợp dữ liệu, phân tích dữ liệu đa nền tảng và báo cáo.

4. Lọc dữ liệu GA4 không chính xác

Nếu sử dụng giao diện GA4 để truy vấn dữ liệu, bạn sẽ không thể sửa hoặc lọc dữ liệu.

Tuy nhiên, BigQuery cho phép bạn lọc ra dữ liệu không chính xác có sẵn trong giao diện GA4. Bạn cũng có thể sửa đổi dữ liệu này từ phân tích và báo cáo của mình.

5. Truy cập dữ liệu sự kiện thô và chưa được lấy mẫu

Giao diện người dùng GA4 không cho phép bạn truy cập các sự kiện thô từ thuộc tính GA4 của mình. Nó cũng không cho phép bạn truy cập dữ liệu chưa được lấy mẫu. Ngay cả khi không có tài khoản GA 360, bạn vẫn có thể truy cập sự kiện thô và dữ liệu chưa được lấy mẫu qua BigQuery.

Liên kết GA4 với Bigquery sẽ giúp bạn tiết kiệm chi phí như thế nào?

Việc tích hợp liên kết GA4 với BigQuery mở ra cơ hội cho các doanh nghiệp tiếp cận các tính năng cải tiến và bắt đầu sử dụng miễn phí.

Sự khác biệt	GA3/ Universal Analytics	GA4 360	GA4 + BigQuery Integration
Chi phí	Miễn phí	$150K mỗi năm, dựa trên hạn ngạch và mức sử dụng	Miễn phí + chi phí BigQuery
Giới hạn dữ liệu	10 triệu lượt truy cập trên mỗi tài sản	Hạn ngạch linh hoạt	Thu thập dữ liệu không giới hạn
Sản phẩm mẫu	Cho phép lấy mẫu hơn 500 nghìn phiên	Bắt đầu lấy mẫu ở 100 triệu phiên trên mỗi lượt xem	Chế độ xem tiêu chuẩn – Không lấy mẫuChế độ xem nâng cao – 10 triệu sự kiện
Tích hợp BigQuery & Giao diện người dùng phân tích nâng cao	Không áp dụng	Có sẵn	Có sẵn
Tích hợp Google	Search Console, Tối ưu hóa, Quảng cáo Google	Tất cả tích hợp từ GA3 + Sản phẩm Google 360	Quảng cáo Google

Kết luận

Việc liên kết Google Analytics 4 với BigQuery có thể giúp bạn tiết kiệm chi phí và có quyền truy cập vào các tính năng không có sẵn trong phiên bản GA4 tiêu chuẩn.

Các doanh nghiệp có bộ dữ liệu lớn có thể xem tích hợp này là tùy chọn lý tưởng để nhập, phân tích và xuất bất kỳ dữ liệu nào được yêu cầu.

Mặc dù GA 360 sẽ là một công cụ mạnh mẽ, nhưng việc liên kết GA4 với BigQuery có thể sẽ định hình lại bối cảnh kinh doanh cạnh tranh.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất về Marketing. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn