BigQuery連携したGA4の「日別の最初のユーザーの参照元/メディアごとのユーザー数」を集計するSQLクエリを書いてLooker Studioででビジュアライズしてみましょう。
集計するディメンション、指標を分解するとこうなります。
- 日
- 最初のユーザーの参照元/メディア
- ユーザー数
今回も「Googleが公開しているBigQuery連携したGA4デモデータに接続する｜GA4×BigQuery」で紹介したデモデータに接続します。
BigQueryのコンソールで新しいエディタを開いたら、まずは下のクエリをコピペして「実行」してみてください。
SELECT
event_date,
traffic_source.source,
traffic_source.medium,
COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS users
FROM
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
GROUP BY
event_date,
SOURCE,
medium
こんな感じに「日別のユーザーごとのセッション数」が集計できました。
これをLooker Studioに接続して表にするとこのようなになります。
最初のユーザーのメディアごとに変化があるのか、週単位で見てみましょう。
どのメディアも平日に増えて、週末に減るという傾向が見て取れます。
CPC（広告）はそれほど流入の波がないようですね。
「最初のユーザーの参照元/メディア」を知ることで文字通り「サイトに訪問する最初のキッカケはどこにあるのか？」の仮説が立てられるようになり、さらに「ランディングページ」のディメンションも加えれば「（初回は）どこからどのページに訪問しているのか」が可視化できます。
以上、日別のユーザーごとのセッション数を集計するSQLクエリを書いてLooker Studioで可視化する方法の参考記事でした。
