En este artículo intentaré aclarar la comprensiblemente turbia Protocolo de medición funcionalidad en Google Analytics 4.
El protocolo de medición es una forma de enviar eventos a Google Analytics 4 directamente desde una máquina capaz de enviar solicitudes HTTP (como un servidor net). Es un método de recopilación alternativo a las bibliotecas del lado del cliente de Etiqueta de Google y el SDK de base de fuego.
El protocolo de medición en GA4 es muy diferente de su predecesor en Common Analytics. En Common Analytics, el protocolo de medición period el mecanismo de recopilación, utilizándose el mismo protocolo tanto para las visitas a la biblioteca del lado del cliente como para las visitas de servidor a servidor.
En GA4, MP es realmente algo único. Está completamente desacoplado de las bibliotecas del lado del cliente y funciona con un esquema diferente, un conjunto diferente de reglas y un perfil de datos diferente en los informes.
Una de las preguntas más urgentes con el Protocolo de medición ha sido si es posible insertar eventos en el pasado para que se asocien con la sesión correcta.
En este artículo, te mostraré que Sí, Es posible. Sigue leyendo.
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Sumario rápido
Para enviar un hit de protocolo de medición con éxito y asociarlo con la sesión correcta, necesita tres cosas en su lugar:
- El Identificación del clienteque puedes obtener de BigQuery (
user_pseudo_id
), el_ga
cookie, o utilizando el GTAG OBTENER API Plantilla personalizada. - El ID de sesiónque puedes obtener de BigQuery (parámetro de evento denominado
ga_session_id
), el_ga_<measurement ID>
cookie, o utilizando la API GET de GTAG. - El marca de tiempo (en microsegundos) del evento, establecido en un máximo de 72 horas en el pasado, medido desde el momento en que envía la solicitud del Protocolo de medición.
La marca de tiempo debe elegirse para que ocurra mientras la sesión (representada por el ID de sesión) aún esté activa.
Si tiene los tres en su lugar, el evento que envíe se asociará con el fuente/medio de la sesión de la sesión activa.
Utilice Google BigQuery para encontrar los parámetros
Espero que ya me haya establecido como el máximo fanático de Google BigQuery. Nunca he mantenido en secreto que creo que es el solo forma realmente útil de acceder a los datos de Google Analytics 4. Incluso construimos un curso en línea sobre Simmer en torno a este proceso de pensamiento.
Para acceder a los tres parámetros enumerados en el capítulo anterior, BigQuery es inestimable. Mientras puedas identificar la sesión que deseas aumentar, no hay mucho más que hacer.
Por ejemplo, esta es la consulta que utilicé para encontrar la sesión exacta en la que quiero insertar mi visita.
SELECT
user_pseudo_id,
event_timestamp,
event_name,
event_params
FROM
`mission.dataset.desk`
WHERE
user_pseudo_id = '1871825471.1628513380' AND
(SELECT
worth.int_value
FROM
UNNEST(event_params)
WHERE
key = 'ga_session_id'
) = 1674465678
El WHERE
La cláusula especifica el ID del cliente (user_pseudo_id
) e ID de sesión (anidada event_params().ga_session_id
), y luego puedo usar la lista de eventos para encontrar el “espacio” correcto para mi marca de tiempo.
El event_timestamp
El campo ya está en microsegundos, por lo que si quiero que se agregue mi evento de Protocolo de medición después un evento específico, solo tendré que asegurarme de que la marca de tiempo que establecí en el protocolo de medición sea mayor que eso.
Otra razón por la que elegí esta sesión en explicit como ejemplo es que si nos fijamos en el page_view
evento, puede ver que sus parámetros de evento indican que la sesión está marcada con el linkedin.com / referral
valores fuente/medio.
envía el golpe
Para probar esto, utilicé el increíble Herramienta de creación de eventos. Le permite darle una vuelta al Protocolo de medición generando el resultado por usted. Por supuesto, deberá proporcionar todos los parámetros requeridos siguiendo la documentación.
En Occasion Builder, agregué el Secreto de APIel ID de mediciónel Identificación del clienteel Nombre del eventoy el marca de tiempo en sus campos requeridos.
Es importante destacar que el marca de tiempo se estableció unos microsegundos después el page_view
evento que vi en BigQuery. Esto es para garantizar que la sesión “inicie” correctamente desde el punto de vista de BigQuery. Por supuesto, querrás colocar este evento de manera que se coloque lógicamente dentro del embudo al que pertenece. Por ejemplo, si estás enviando compra eventos, querrá colocar el evento después de que se hayan recopilado los eventos de pago.
Finalmente, en Detalles del evento Agregué un page_location
(Esto no es necesario, period parte de otra prueba que estaba ejecutando), así como el ID de sesión Obtuve de BigQuery (o de las cookies del usuario).
Cuando estuve listo, hice clic en el Validar evento botón, seguido de Enviar a GA.
Informes en tiempo actual
Primero, el evento aparece en el Tiempo actual informes en GA4.
Esto es interesante por dos razones.
Primero, el evento fue enviado en tiempo actual, pero su marca de tiempo actual fue hace un par de días.
En segundo lugar, el Estados de la documentación del protocolo de medición que si desea ver el hit aparecer en los informes en tiempo actual, necesita el engagement_time_msec
parámetro: esto no parecía ser cierto.
Informes estándar
Después de esperar unas 24 horas por si acaso, construí un sencillo Forma libre Informe de exploración, donde filtré por el nombre del evento junto con su Fuente/medio de la sesión valor. Esto es lo que parecía:
Esto confirmó que el evento estaba asociado con el sesión fuente y medio al que se envió utilizando el parámetro de marca de tiempo.
Gran consulta
Finalmente, mi última fuente de verdad, ejecuté el misma consulta que arriba De nuevo y esto es lo que vi:
El evento está colocado exactamente donde quería colocarlo.
Al observar esto, se puede ver una advertencia importante en lo que respecta al protocolo de medición:
Los eventos no heredan propiedades de “la sesión”.
No existe un “alcance de la sesión” cuando se trata del resultado de BigQuery. En cambio, los eventos se muestran con los parámetros que tenían sus solicitudes reales.
Por lo tanto, con solo mirar el informe de BigQuery, sería imposible determinar si la atribución de fuente/medio de la sesión realmente funcionó, ya que BigQuery no tiene la capacidad de decirle cuál fue la fuente/medio de cualquier sesión determinada.
Es por eso que me vi obligado a pasar por la interfaz de usuario de Google Analytics 4 para ver si la alineación realmente funcionaba (¡y así fue!).
Resumen
Este artículo fue una prueba de concepto para mostrarle que el Protocolo de medición para sesiones hace trabajo, tal como cube la documentación.
Necesita tres parámetros para esto: el ID del cliente, el ID de la sesión y la marca de tiempo (en microsegundos) del acceso.
BigQuery es una gran herramienta para probar cosas, pero si desea integrar este método con su motor de ventas o algo más sofisticado, deberá recopilar los parámetros requeridos de las cookies del usuario o de cualquier lugar donde almacene estos valores.
Finalmente quiero enfatizar un punto sumamente importante sobre Google Analytics y el Protocolo de Medición:
No se supone que Google Analytics sea una representación exacta de TODOS LOS DATOS. Puedes usar la herramienta como quieras, por supuesto, pero es una análisis de advertising and marketing servicio. se supone que te lo diga qué tan bien están funcionando sus campañas de advertising and marketing en función del tráfico en su sitio net (o tu aplicación).
En otras palabras, usar el Protocolo de medición para enviar visitas fuera de línea (o del lado del servidor) a Google Analytics cuando esas visitas no se pueden asociar con un usuario o sesión actual es simplemente una mala thought. Agrega un lote de ruido al conjunto de datos, y esos impactos se aislarán del resto de los datos de comportamiento que recopila GA.
Espero que hayas disfrutado de este artículo. Déjame saber en los comentarios si tienes alguna pregunta. No probé todas las permutaciones (como lo que sucede si envía el evento a un momento en el que el ID de la sesión ya no period una sesión activa), por lo que si realiza algunas pruebas por su cuenta, me encantaría saber él.