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「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で可視化する

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。

  • 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。

「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で可視化する

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。

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