Google Analytics 4 Avançado e BigQuery

As Explorações do GA4 são um espaço de trabalho de análise avançada que oferece seis tipos de exploração: formato livre (criação de tabelas e gráficos por meio de arrastar e soltar), exploração de funil, exploração de caminhos, sobreposição de segmentos, exploração de coortes e tempo de vida do usuário.

Ao contrário dos relatórios padrão do GA4, que têm dimensões fixas, as Explorações permitem que os analistas criem consultas personalizadas com qualquer combinação de dimensões e métricas, com até 10 dimensões e 10 métricas por consulta.

A exploração de coortes do GA4 agrupa os usuários pela data de aquisição (ou pela data do primeiro evento) e acompanha seu comportamento nas semanas ou meses seguintes, revelando o quanto você retém os usuários adquiridos por diferentes canais e campanhas.

Um gráfico de coorte que mostra uma queda acentuada na segunda semana indica um problema no processo de integração inicial; coortes provenientes de marketing de conteúdo que têm retenção em 90 dias maior do que as coortes adquiridas por mídia paga indicam onde investir para obter um crescimento sustentável.

Segmentar a análise de coortes por canal de aquisição revela se os usuários provenientes de pesquisa orgânica, mídia social paga, referências por e-mail ou tráfego direto têm padrões de retenção e engajamento significativamente diferentes ao longo do tempo.

Se as coortes de pesquisa orgânica mostrarem uma retenção em 60 dias três vezes maior do que as coortes de mídia social paga, esses dados justificam investir mais em otimização para mecanismos de busca e conteúdo — e potencialmente reduzir os gastos com mídia social paga que adquire usuários com baixo valor ao longo do ciclo de vida.

O GA4 oferece uma integração nativa para exportar diariamente dados brutos, não amostrados e no nível do evento para o Google BigQuery (em lote) ou no modo de transmissão contínua, criando um armazém permanente de dados com todas as interações dos usuários com suas propriedades digitais.

A exportação não tem custo para a conexão com o BigQuery, mas você paga pelo armazenamento e pelos custos de consulta do BigQuery. A configuração é feita no Administrador do GA4, em Vinculação ao BigQuery, e exige um projeto do Google Cloud.

O GA4 exporta dados para o BigQuery em uma estrutura JSON aninhada, organizada por evento — cada linha corresponde a um evento, com as propriedades do usuário e da sessão armazenadas como pares de chave-valor em campos RECORD aninhados.

Os analistas usam SQL padrão para consultar os dados, mas precisam usar UNNEST() para achatar os arrays aninhados event_params e user_properties antes de filtrar por valores específicos de parâmetros — uma sintaxe diferente da usada em tabelas relacionais simples.

Uma consulta comum do GA4 no BigQuery combina dados no nível da sessão com eventos de conversão: desaninha os dados de session_traffic_source para obter o canal e, em seguida, conta sessões, usuários e conversões por canal em um intervalo de datas especificado.

Esse tipo de consulta produz dados de desempenho dos canais sem amostragem e totalmente personalizáveis, que a interface padrão do GA4 não consegue fornecer, sendo especialmente valioso para propriedades com muito tráfego, nas quais o GA4 aplica amostragem aos dados dos relatórios.

O BigQuery permite que os analistas usem JOIN para combinar dados comportamentais do GA4 com dados de CRM, dados de gastos com anúncios e dados de produtos em uma única consulta, criando modelos combinados impossíveis de obter em qualquer plataforma de marketing isolada.

Por exemplo, combinar dados de sessão do GA4 com uma exportação do CRM do Salesforce pode relacionar a aquisição por canal de marketing à receita fechada posterior — conectando a atividade do topo do funil aos resultados de negócio do fundo do funil.

O Looker Studio (anteriormente Data Studio) conecta-se diretamente ao BigQuery como uma fonte de dados, permitindo que os analistas criem painéis visuais alimentados por consultas SQL personalizadas sobre o conjunto completo de dados de eventos do GA4.

Essa combinação possibilita relatórios que se atualizam automaticamente à medida que novos dados chegam ao BigQuery, com a flexibilidade do SQL personalizado nos bastidores e a acessibilidade de um criador de painéis de arrastar e soltar para partes interessadas não técnicas.

As consultas programadas do BigQuery executam SQL em uma programação definida — diária, semanal ou de hora em hora — e gravam os resultados em uma tabela de destino, permitindo atualizações totalmente automatizadas do fluxo de dados sem a execução manual de consultas.

Um caso de uso comum é uma consulta diária programada que agrega os dados de eventos do GA4 do dia anterior em uma tabela de resumo, que o Looker Studio então lê para criar painéis que sempre exibem dados atuais sem a intervenção do analista.

O GA4 usa aprendizado de máquina para criar públicos preditivos com base em três pontuações: probabilidade de compra (probabilidade de comprar nos próximos 7 dias), probabilidade de abandono (probabilidade de não retornar) e previsão de receita.

Esses públicos podem ser exportados diretamente para o Google Ads para segmentar usuários com alta probabilidade de compra com campanhas de conversão ou para excluir usuários com alta probabilidade de abandono das campanhas de retenção — permitindo agir com base em previsões de aprendizado de máquina em vez de esperar que o comportamento ocorra.

O GA4 permite que os profissionais de marketing definam dimensões personalizadas (atributos no nível do usuário ou do evento além dos padrões — como nível de assinatura, categoria de conteúdo ou variante do teste A/B) e métricas personalizadas (valores numéricos, como tempo de leitura ou quantidade de vídeos assistidos) para capturar sinais específicos do negócio.

As dimensões e métricas personalizadas aparecem em todos os relatórios e nas Explorações do GA4, assim como as dimensões padrão, permitindo analisar o desempenho por atributos exclusivos do seu produto ou da sua estratégia de conteúdo e que não são visíveis no modelo de dados padrão do GA4.

Teste seus conhecimentos sobre os recursos avançados do GA4 e do BigQuery.

As Explorações do GA4 permitem análises avançadas, incluindo exploração de funis, coortes e caminhos, sem limites de amostragem no espaço de trabalho. A exportação para o BigQuery leva dados brutos no nível do evento para um ambiente SQL, possibilitando análises totalmente personalizadas.

Conectar o BigQuery ao Looker Studio cria painéis automatizados a partir de modelos personalizados, enquanto os públicos preditivos do GA4 permitem que previsões de aprendizado de máquina alimentem diretamente a segmentação do Google Ads.