Google Analytics 4 má v bezplatné verzi jeden zásadní benefit, který jeho předchůdce neměl: přímý export surových dat do Google BigQuery. Tato funkce, dříve dostupná jen v placené GA360, je teď pro každého. A otevírá analytické možnosti, které v samotném GA4 rozhraní jednoduše nejsou.

Proč exportovat data do BigQuery

1. Bez samplingu

GA4 rozhraní při velkém objemu dat vzorkuje (sampling) – místo analýzy všech dat zobrazuje odhad na základě vzorku. Přehledy jsou pak přibližné, ne přesné.

V BigQuery pracujete s kompletními surovými daty. Každý event, každý uživatel, každý parametr – bez výjimky. Pro velké weby nebo e-shopy s vysokým obratem je to zásadní rozdíl.

2. Neomezená uchovávání dat

GA4 ukládá data maximálně 14 měsíců. V BigQuery data zůstanou tak dlouho, jak potřebujete (a jak zaplatíte za storage – orientačně cena BigQuery storage je 0,02 USD/GB/měsíc, tedy triviální částka).

3. Kombinace s dalšími zdroji

BigQuery je datový sklad. Kromě GA4 dat tam můžete mít:

Teprve kombinací těchto zdrojů vznikají skutečně cenné analýzy – například přesný výpočet ROI s reálnými náklady a výnosy.

4. Vlastní SQL dotazy

GA4 rozhraní vám dovolí provádět jen analýzy, které Google naprogramoval. BigQuery vám dá plnou moc SQL – vlastní výpočty, vlastní dimenze, vlastní metriky, custom attribution modely.

Jak nastavit BigQuery export z GA4

Podmínky:

Postup:

  1. V Google Cloud vytvořte projekt a aktivujte BigQuery API
  2. V GA4 přejděte do Administrátor → Propojení produktů → BigQuery
  3. Klikněte na Propojit
  4. Vyberte Google Cloud projekt
  5. Zvolte region pro data (doporučujeme EU pro GDPR)
  6. Nastavte typ exportu: Denní export (batch) nebo Streaming (data dostupná v minutách)
  7. Uložte

Po aktivaci se v BigQuery začnou plnit tabulky podle schématu GA4.

Struktura dat v BigQuery

GA4 exportuje data do tabulek pojmenovaných events_YYYYMMDD (denní soubory) nebo events_intraday_YYYYMMDD (streaming intraday data).

Každý řádek tabulky odpovídá jedné události. Klíčová pole:

event_date          -- datum události (YYYYMMDD)
event_name          -- název události (page_view, purchase, ...)
event_params        -- pole parametrů události (ARRAY<STRUCT>)
user_pseudo_id      -- anonymní identifikátor uživatele
user_id             -- přihlášený user ID (pokud ho posíláte)
geo.country         -- země uživatele
device.category     -- typ zařízení
traffic_source.source/medium -- zdroj provozu

Vnořená pole (nested fields): Event parameters jsou uloženy jako pole záznamů. Pro jejich čtení musíte použít SQL funkci UNNEST. To je největší překážka pro analytiky bez SQL zkušeností.

Základní SQL dotazy pro začátek

Počet událostí podle typu za posledních 30 dní:

SELECT
  event_name,
  COUNT(*) AS event_count
FROM `projekt.dataset.events_*`
WHERE _TABLE_SUFFIX >= FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY))
GROUP BY event_name
ORDER BY event_count DESC

Příjmy a počet transakcí podle zdrojů:

SELECT
  traffic_source.source,
  traffic_source.medium,
  SUM((SELECT value.double_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value')) AS revenue,
  COUNT(*) AS purchases
FROM `projekt.dataset.events_*`
WHERE event_name = 'purchase'
  AND _TABLE_SUFFIX >= '20260101'
GROUP BY 1, 2
ORDER BY revenue DESC

Náklady na BigQuery

BigQuery má dvousložkový model cen:

Storage: ~0,02 USD/GB/měsíc. První 10 GB jsou zdarma. Pro průměrný web s pár desítkami tisíc relací denně očekávejte desítky GB za rok – tedy náklady v řádu korun.

Querying: ~6,25 USD/TB zpracovaných dat (≈0,00625 USD/GB, on-demand sazba). První 1 TB/měsíc je zdarma. Pro malé weby lze analýzy provádět zcela zdarma.

Tip: Používejte filtr na _TABLE_SUFFIX (datumový rozsah) ve všech dotazech. BigQuery pak nečte celý dataset, ale jen relevantní tabulky. Dramaticky to sníží náklady.

Looker Studio + BigQuery

Nejpraktičtější způsob prezentace BigQuery dat je přes Looker Studio. Propojíte BigQuery jako datový zdroj, napíšete SQL dotaz (nebo použijete tabulku přímo) a výsledky vizualizujete v dashboardu.

Výhodou je, že Looker Studio dotaz cachuje – reporty pak načítají data z cache, ne živě z BigQuery, takže nepočítáte náklady za každé obnovení dashboardu.

Kdy BigQuery potřebujete

Pro malé weby a jednoduché reporty bohatě postačí GA4 rozhraní bez BigQuery.

Závěr

BigQuery export z GA4 je mocná funkce, která většině firem leží nevyužitá. Pokud máte dostatečný datový objem nebo potřebujete analýzy přesahující možnosti GA4 rozhraní, je to logický další krok. Nastavení je otázka 15 minut, a data pak zůstávají navždy k dispozici.

Zdroje