Что должно быть готово
Ресурс GA4 связан с проектом Google Cloud через раздел связей с BigQuery в «Администраторе», и экспорт работает хотя бы сутки. Учтите: выгрузка начинается с момента связки, прошлые данные задним числом не появятся.
Как устроены данные
- Набор данных называется
analytics_ плюс номер ресурса, например analytics_123456789.
- Ежедневная выгрузка — это таблицы
events_ГГГГММДД, по одной на день. Если включена потоковая выгрузка, текущий день лежит в events_intraday_ГГГГММДД.
- Одна строка — одно событие:
page_view, first_visit, generate_lead и так далее.
- Параметры события — адрес страницы, заголовок и другие — лежат не в отдельных колонках, а во вложенном списке
event_params из пар «ключ — значение». Чтобы их достать, нужен UNNEST.
Запрос 1. События и пользователи по дням
SELECT
event_date,
COUNT(*) AS events,
COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS users
FROM `ваш-проект.analytics_123456789.events_*`
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20261001' AND '20261007'
GROUP BY event_date
ORDER BY event_date;
events_* берёт все дневные таблицы сразу, а условие по _TABLE_SUFFIX оставляет только нужные даты. Без этого условия запрос прочитает всю историю, и за это придётся заплатить. Учтите, что user_pseudo_id — это браузер или устройство, а не человек.
Запрос 2. Самые просматриваемые страницы
SELECT
(SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params)
WHERE key = 'page_location') AS page,
COUNT(*) AS views
FROM `ваш-проект.analytics_123456789.events_*`
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20261001' AND '20261007'
AND event_name = 'page_view'
GROUP BY page
ORDER BY views DESC
LIMIT 20;
Подзапрос с UNNEST достаёт из списка параметров значение с ключом page_location. Так же достаются и другие параметры: page_title, page_referrer. Числовые значения лежат в value.int_value, а не в string_value.
Запрос 3. Откуда пришли новые пользователи
SELECT
traffic_source.source AS source,
traffic_source.medium AS medium,
COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS new_users
FROM `ваш-проект.analytics_123456789.events_*`
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20261001' AND '20261007'
AND event_name = 'first_visit'
GROUP BY source, medium
ORDER BY new_users DESC;
Поле traffic_source хранит источник первого визита пользователя, а не текущего сеанса. Для новых пользователей оно подходит, а для анализа сеансов используют другие поля, например collected_traffic_source.
Почему цифры не совпадают с интерфейсом GA4
- Интерфейс Analytics использует моделирование и пороги данных, а в BigQuery лежат только фактически собранные события.
- Пользователи в BigQuery считаются по устройствам и браузерам, а отчёты GA4 могут объединять их иначе.
event_date записан в часовом поясе ресурса, а event_timestamp — в UTC.
Как не переплатить
- Всегда ограничивайте даты через
_TABLE_SUFFIX.
- Выбирайте только нужные колонки. BigQuery берёт плату за объём прочитанных данных, а не за число строк в результате, поэтому
LIMIT не экономит, а SELECT * — самый дорогой запрос.
- Перед запуском смотрите оценку в редакторе: BigQuery показывает, сколько данных обработает запрос.
- Бесплатный уровень BigQuery — 1 ТБ обработки запросов в месяц и 10 ГБ хранения. Небольшому сайту этого обычно хватает.
- В песочнице BigQuery без подключённой оплаты таблицы удаляются через 60 дней. Для долгого хранения нужен проект с платёжным аккаунтом.
- У стандартных ресурсов GA4 ежедневная выгрузка ограничена миллионом событий в день; если лимит постоянно превышается, выгрузка приостанавливается.
Коротко
- Одна строка в таблице — одно событие, параметры — во вложенном
event_params.
- Берите таблицы через
events_* и всегда фильтруйте _TABLE_SUFFIX.
- Параметры достаются подзапросом с
UNNEST.
traffic_source — источник первого визита, не сеанса.- Платите за прочитанные данные: выбирайте только нужные колонки.
Если выгрузку ещё предстоит настроить или нужны готовые отчёты на сырых данных, мы можем настроить выгрузку Google Analytics 4 в BigQuery: создадим проект, свяжем его с GA4, проверим данные и настроим контроль расходов. Результаты запросов удобно выводить в отчёт в Data Studio.
