Cómo vincular una propiedad Google Analytics 4 con BigQuery y Google Data Studio

En anteriores artículos os hemos hablado de una de las últimas novedades de Google: las propiedades Google Analytics 4. Como ya sabéis, esta vinculación entre Google Analytics y Firebase supone un nuevo modelo de medición que permite el análisis unificado del comportamiento de los usuarios, tanto en aplicaciones móviles como en páginas web.

Además de la fusión de los datos en una misma propiedad, esta integración de ambas plataformas ha traído consigo grandes cambios, desde una interfaz más simple y visual hasta una forma totalmente distinta de procesar y analizar los datos.

Uno de los más claros ejemplos de la nueva forma de consumo de la información que conllevan estas propiedades es que ahora podemos exportar nuestros datos a BigQuery. Algo que supone grandes ventajas, como el acceso a la información sin muestreo y a los datos sin procesar o raw data.

Así que te dejamos las instrucciones paso a paso para que tú también puedas aprovechar esta gran funcionalidad y configurar la exportación de datos de tu propiedad GA4 a BigQuery.

Vincular Google Analytics y BigQuery

1. Comprobar que tenemos una propiedad GA4

Está claro que el primer paso es verificar que ya tenemos una propiedad de Google Analytics 4 (también llamadas Firebase Analytics, App + Web o Google Analytics for Firebase) correctamente configurada.

• En caso de que todavía no la tengas, te recomiendo este artículo, que te enseñará cómo crear una propiedad Google Analytics 4 desde cero.
• Si ya tienes tu propiedad, pero no sabes si la conexión con Firebase funciona correctamente, tendrás que seguir estos pasos:

1.1. Ir a la configuración del proyecto

Simplemente inicia sesión en Firebase y ve a la parte superior de tu consola. Haz clic en la rueda dentada y verás la opción de acceso a la configuración de tu proyecto.

1.2. Comprobar la integración con Google Analytics

Cuando ya estés dentro de los ajustes de tu proyecto, desplázate hasta la pestaña de integraciones y allí verás la correspondiente a Google Analytics.

Tiene que aparecer como Habilitado, pero si todavía no lo has vinculado, este es el momento de echar otro vistazo a nuestro post sobre configuración de las propiedades GA4. 😉

Una vez estén asociadas ambas plataformas, haz clic en Gestionar para acceder a la configuración de Analytics.

1.3. Revisión de datos y captura del ID de la propiedad

Dentro de este panel, tienes que comprobar que toda la información que aparece sea correcta. Esto es especialmente importante, porque aquí es donde se indica la cuenta de Analytics de la que se extraerán los datos.

Además, también deberás copiar el ID de la propiedad de Analytics, ya que nos servirá más adelante para crear el set de datos en BigQuery.

2. Crear una app (ficticia)

¡No te preocupes! No hace falta tener una aplicación móvil para poder disfrutar de la analítica de las propiedades Google Analytics 4 ni tampoco para poder activar la exportación a BigQuery.

Lo que pasa es que BigQuery lleva funcionando desde bastante antes de que entrarán en funcionamiento estas propiedades y todavía no permite la exportación de datos a Google Search Console sin una app de por medio.

Entonces, ¿necesitamos una app o no necesitamos una app?

No es necesario que tengas una aplicación, basta con que configures una ficticia (aunque, si la tienes, puedes aprovechar para vincular sus datos y exportarlos también a BigQuery).

Para los casos en que no tengamos app, seguiremos el mismo proceso que si de verdad la tuviéramos y crearemos una desde la interfaz de Firebase.

Puedes escoger IOS o Android, en este caso nos daría igual porque no va a ser una aplicación móvil que vayamos a lanzar. Así que a gusto del consumidor.

Nosotros hemos cogido una aplicacion IOS, pero si has optado por Android no pasa nada, el proceso es idéntico. Solo hace falta que rellenes el primer campo siguiendo este esquema:

com.nombreempresa-nombreapp

Ahora que ya has escogido cómo vas a llamar a tu aplicación, solo tienes que hacer clic en Registrar aplicación y saltarte el resto de pasos que aparecen en la lista.

¡Bien hecho! Ya tienes tu aplicación móvil (bueno, más o menos).

3. Activar el plan de pago en Firebase

El plan de pagos que viene por defecto en Firebase es el Spark o el gratuito, pero para poder habilitar la exportación de datos a BigQuery es necesario que nos pasemos al plan de pago por uso Blaze.

Para activar el plan de pago, sigue estos pasos.

3.1. Selecciona el plan de pago

Haz scroll hasta la última sección de la consola de Firebase, allí verás tu plan de pago actual y su tarificación. Para poder cambiarte a Blaze, solo tienes que pinchar en Actualizar y verás los planes de pago disponibles.

Como ya hemos comentado, dentro de las opciones disponibles, seleccionaremos el Pago por uso o Blaze, que es el que permite la exportación de datos a BigQuery y solo implica un pago cuando se sobrepasan unos límites máximos (bastante generosos, por cierto).

Después, se nos abrirá este cuadro de diálogo en el que tendremos que pasar a configurar la cuenta de facturación, en la que se pasarán los cobros en el caso de que hagamos un consumo superior a los límites establecidos.

4. Configurar un set de datos en BigQuery

En realidad, este paso es opcional, pero muy recomendable para todos los que queremos almacenar nuestros datos fuera de Estados Unidos, así que vamos allá.

4.1. Seleccionar el proyecto

Vete a la consola de BigQuery y selecciona el proyecto que tenga el mismo nombre que el que has creado previamente en Firebase.

4.2. Revisión de set de datos

Cuando hayamos seleccionado nuestro proyecto, aparecerán en la parte inferior los recursos disponibles y, al hacer clic, podremos ver los sets de datos asociados a cada uno de ellos.

De momento nuestro proyecto no tiene ningún set de datos asociado, así que vamos a crear uno.

4.3. Crear el set de datos

A la derecha de nuestra consola de Firebase, aparecerá ahora la opción de Crear conjunto de datos, que es la que deberemos seleccionar.

Ahora ha llegado el momento, ¿recuerdas ese ID de propiedad que habíamos copiado en el paso 1.3.? Pues aquí es donde lo vamos a usar.

Después seleccionar la opción Crear conjunto de datos, aparecerá una ventana en el margen derecho de la ventana. Aquí solo hace falta rellenar los primeros campos; los que vienen seleccionados por defecto es recomendable mantenerlos tal cual están.

En el campo ID del conjunto de datos, habrá que introducir nuestro ID de propiedad de Analytics y lo copiaremos siguiendo este formato:

analytics_<ID de la propiedad de GA>

Solo nos quedaría seleccionar en el desplegable la opción que más se ajuste a la ubicación donde queramos almacenar nuestros datos; en nuestro caso, la Unión Europea.

Y ya está, ya tenemos nuestro primer set de datos.

5. Vincular las cuentas de Firebase y BigQuery

Para vincular Firebase con BigQuery, tenemos que volver a la consola de Firebase y acceder de nuevo al panel de configuración del proyecto.

Haremos clic en la pestaña Integraciones y activaremos la vinculación.

6. Comenzar la exportación

Ahora ha llegado el gran momento, ya podemos activar la exportación.

Entre las diferentes opciones disponibles, elegiremos lo que queremos exportar y lo que preferimos que no se transfiera como set de datos de BigQuery.

En nuestro caso, hemos seleccionado todos los datos, excepto los identificadores publicitarios, ya que hemos encontrado varios recursos que desaconsejaban esta opción, pero si alguien hace la prueba, estaremos encantados de escuchar su experiencia.

Vincular BigQuery y Google Data Studio

Otra de las grandes ventajas de exportar los datos de las propiedades Google ANalytics 4 a BigQuery es que también se pueden exportar los datos sin muestrear y sin procesar a Google Data Studio, pudiendo crear dashboards de visualización con esta información.

Tipos de fuentes de datos de BigQuery:

• Mis proyectos: utiliza esta opción si lo que quieres es vincular un proyecto al que tengas acceso y del que quieras transferir su totalidad.
• Proyectos compartidos: en este caso, se está vinculando un proyecto compartido y la principal diferencia con la anterior opción es que el proyecto al que se le factura es distinto al vinculado a Data Studio.
• Consulta personalizada: esta es una alternativa más avanzada, que consiste en vincular a Data Studio una consulta SQL creada específicamente para un proyecto.
• Conjunto de datos públicos: si lo que quieres es hacer pruebas con GDS antes de utilizar tu proyecto, puedes optar por esta opción, que te permitirá acceder a una serie de muestras de datos con las que ir viendo cómo funcionan estos dashboards.

Crear una fuente de datos

Ahora que ya tienes claro qué fuentes de datos existen, es hora de vincular una y crear tu primer dashboard con datos de BigQuery.

Lo primero es ir a la consola de Google Data Studio y seleccionar la pestaña Fuentes de datos. Aquí escogeremos la opción Crear > Crear fuente de datos.

Dentro de las fuentes de datos que tienen conectores disponibles para Data Studio, escogeremos BigQuery.

Acto seguido se nos abrirá una ventana donde veremos las distintas opciones de fuentes de datos que tenemos, a escoger entre las 4 que hemos mencionado antes.

Como ya hemos comentado, cualquier opción es válida dependiendo de lo que busques; en nuestro caso vamos a vincular los datos del proyecto que hemos creado antes, así que elegiremos Mis Proyectos y seleccionaremos aukera-ga.

Además, también deberemos decidir qué conjunto de datos nos interesa para este dashboard. Como hemos dicho que queremos vincular nuestra propiedad de Analytics, escogeremos esta opción, y la tabla y el nivel de plantilla de Firebase que se incluyen en ella.

Y ya solo queda conectar los datos a un informe.

Modificar el conjunto de datos

Se nos abrirá de forma automática una tabla en Google Data Sheets, donde tendremos todos los campos que estamos enviando a Data Studio y su configuración. Este es el momento de hacer una revisión y comprobar que todos los datos sean correctos.

En el caso de que estemos conformes con esta configuración, solo nos quedaría conectarla y crear el informe.

Conectar la fuente de datos al informe

Cuando creemos el informe, aparecerá un mensaje para que confirmemos que queremos añadir esta fuente de datos a un dashboard. Así que solo hará falta hacer clic en Añadir al informe.

Ahora ya puedes crear tus propias visualizaciones utilizando datos exportados a BigQuery.

 

Si tienes alguna duda sobre las nuevas propiedades Google Analytics 4, BigQuery o Google Data Studio, puedes contactar con nosotros y te ayudaremos.