İçeriğe geç
TR
GÖRÜŞME PLANLA
Analitik ve Ölçümleme

BigQuery ile GA4 Ham Veri ve Pazarlama Veri Ambarı

GA4 arayüzü toplulaştırılmış, eşiklenmiş ve saklama süresiyle sınırlı bir görünüm sunar. BigQuery dışa aktarımı ise her olayı ayrı bir satır olarak verir. Asıl değer, bu ham verinin sizin elinizdeki başka verilerle buluşmasında ortaya çıkıyor: iadeler, CRM'de satışa dönen lead'ler, pazar yeri siparişleri ve bütün kanalların reklam maliyeti.

Büyüme görüşmesi planlayın Detayları okuyun
tarihkanalkampanyaoturumgelirSQL ile birleştir
Temsili görünüm: veri ambarındaki birleşik tablonun temsili görünümü.
Amaç ve görünüm

Bu hizmeti ne için kullanıyoruz?

BigQuery'yi, reklam platformlarının ve GA4'ün göremediği sonucu görmek için kullanıyoruz: iade sonrası net ciro, satışa dönen lead ve tekrar satın alan müşteri. Ham olay verisini sipariş, CRM ve maliyet verisiyle birleştirerek bütçeyi kâr getiren kampanyalara kaydırmayı ve müşteri değerini uzun vadede izlemeyi hedefliyoruz.

Hizmet ettiği huni aşamaları

  1. Bilinirlik
  2. Değerlendirme
  3. Dönüşüm
  4. Sadakat

GA4 bağlantısını neden ilk gün açıyoruz?

BigQuery dışa aktarımı geriye dönük çalışmaz; veri bağlantının kurulduğu günden itibaren akar. Bugün açılmayan bağlantı, gelecek yıl yapılacak bir yıllık karşılaştırmayı imkânsız kılar. Bu yüzden ham veri analizi hemen gerekmese bile bağlantıyı ölçüm çalışmasının ilk haftasında kuruyoruz. Depolama maliyeti küçük bir sitede düşük kalıyor, kaybedilen geçmiş ise sonradan hiçbir şekilde geri alınamıyor.

Kurulumda iki ayarı dikkatle seçiyoruz. Veri konumu sonradan değiştirilemiyor; değiştirmek için bağlantıyı silip yeni veri kümesi açmak gerekiyor ve arada boşluk oluşuyor. Standart mülklerde günlük 1 milyon olay sınırı aşılırsa dışa aktarım duraklatılıyor; yüksek trafikli sitelerde gereksiz olayları dışa aktarım filtresiyle baştan ayıklıyoruz. Ücretsiz sandbox'ı yalnızca deneme için kullanıyoruz, çünkü tabloları 60 günde siliyor ve Data Transfer Service'i desteklemiyor.

Hangi verileri neyle birleştiriyoruz?

Birleştirme anahtarı verinin nereden geldiğine göre değişiyor: sipariş tarafında transaction_id, CRM tarafında form gönderiminde taşınan lead kimliği. Eşleşmeyen kayıtların oranını da izliyoruz; oran yükselirse kimlik alanı akışın bir noktasında kayboluyor demektir. Eşleştirme kurallarını yazılı tutuyoruz ki ekibinizdeki bir analist de aynı sonucu üretebilsin. En sık kurduğumuz bağlar şunlar:

  • Sipariş ve iade verisi, GA4'teki transaction_id ile: iade edilen siparişler kampanya gelirinden düşülür
  • CRM kayıtları, form gönderiminde taşınan lead kimliği ile: hangi kampanyanın lead'i satışa döndü
  • Google Ads maliyeti, BigQuery Data Transfer Service ile günlük olarak
  • Meta, TikTok ve diğer platformların maliyeti, Supermetrics gibi bağlayıcılarla
  • Pazar yeri satışları, pazar yerlerinin kendi satıcı panellerinden alınan dökümlerle

Sorgu maliyetini ve rapor hızını nasıl kontrol ediyoruz?

GA4 tabloları güne bölünmüş halde gelir ve her sorgu taradığı veri kadar ücretlendirilir. Sorguları _TABLE_SUFFIX ile tarih aralığına sınırlıyor, SELECT * kullanmıyoruz. Rapor her açıldığında ham tabloyu taramak yerine, zamanlanmış sorgularla her gece güncellenen küçük özet tablolar oluşturuyoruz. Proje düzeyinde bütçe uyarısı da tanımlıyoruz.

Data Studio raporu bu özet tablolardan beslendiğinde hem hızlı açılıyor hem de GA4 bağlayıcısının kota hatalarına takılmıyor. Aynı tablolar sezonsal davranış analizi ve bütçe planlaması için de temel veri oluyor; geçmiş yılların talep eğrisi buradan tek bir sorguyla çıkıyor ve kampanya takvimini bu eğriye göre kuruyoruz.

BigQuery: ne zaman öneriyoruz?

Öneriyoruz

  • Satışın bir kısmı CRM, telefon ya da bayi üzerinden kapanan B2B ve hizmet markaları
  • İade oranı yüksek ve kampanya gelirini net ciroyla görmek isteyen e-ticaret markaları
  • Meta ve TikTok maliyetini GA4 geliriyle aynı sorguda karşılaştırmak isteyen performans ekipleri
  • GA4 keşif raporlarında eşikleme ve saklama süresi sınırına takılan analizler

Önermiyoruz

  • SQL bilen kimsenin olmadığı ve veriyi okuyacak bir rapor katmanı kurulmayacak yapılar
  • Aylık birkaç yüz oturumu olan yeni siteler; GA4 arayüzü bu ölçekte yeterli

BigQuery yönetim sürecimiz

  1. Proje ve konumGoogle Cloud projesini, faturalandırmayı ve sabit kalacak veri konumunu belirleriz.
  2. GA4 bağlantısıGünlük dışa aktarımı açar, gerekiyorsa olay filtresi tanımlarız.
  3. Dış kaynaklarReklam maliyeti, CRM ve sipariş verisini düzenli akışa bağlarız.
  4. Eşleştirme kurallarıtransaction_id, lead kimliği ve UTM alanlarıyla birleştirme mantığını yazarız.
  5. Özet tablolarRaporların okuyacağı günlük tabloları zamanlanmış sorgularla üretiriz.

BigQuery: metrikler ve gereksinimler

Takip ettiğimiz metrikler

  • Net ciro (iade sonrası)
  • Kampanya bazında kâr
  • Lead'den satışa dönüş oranı
  • Müşteri edinme maliyeti
  • Sorgu başına taranan veri

Başlamak için gerekenler

  • Faturalandırması açık bir Google Cloud projesi
  • GA4'te Düzenleyici, BigQuery projesinde Sahip yetkisi
  • CRM ya da sipariş sisteminden düzenli veri dökümü veya API erişimi
  • Form ve siparişlerde taşınan tekil kimlik alanı

Resmi kaynaklar

The Brand Move Ölçümleme Ekibi

BigQuery veya diğer ölçümleme hizmetleri ile ilgili bilgi almak için The Brand Move Ölçümleme ekibiyle hemen iletişime geçin.

Hemen iletişime geç
Devamını inceleyin

Diğer Analitik ve Ölçümleme alt hizmetler

Analitik ve Ölçümleme ana sayfası

Google Analytics 4

Olay planı, anahtar etkinlikler, e-ticaret parametreleri ve ilişkilendirme ayarlarıyla doğru kurulmuş ya da düzeltilmiş GA4 mülkü.

İnceleyin

Google Tag Manager

Veri katmanı, düzenli kapsayıcı yapısı ve gerektiğinde birinci taraf alan adında çalışan sunucu taraflı etiketleme.

İnceleyin

İlgili sayfalar

Sık sorulan sorular

BigQuery hakkında sık sorulanlar

Anlık (streaming) dışa aktarıma ihtiyacımız var mı?

Çoğu markada hayır. Anlık tablolar dakikalar içinde güncellenir ama Google bu akış için eksiksizlik garantisi vermiyor ve yeni kullanıcı ilişkilendirmesi gibi alanlar eksik geliyor. Raporlamayı günlük tablolardan yapıyor, anlık akışı yalnızca kampanya günü izleme gibi özel durumlarda açıyoruz.

BigQuery'de reklam verisiyle GA4'ü birleştirince hangi soruya cevap buluyoruz?

En sık sorulan soru, hangi kampanyanın gerçekten kâr getirdiği. Örneğin Meta lead reklamlarından gelen formların kaçının satışa döndüğünü ya da Performance Max gelirinin iade sonrası ne kadar kaldığını ancak bu birleştirmeyle görebiliyoruz.

Verimiz Türkiye dışında mı saklanacak?

BigQuery veri kümesini oluştururken konum bölgesini seçiyoruz ve bu seçim sonradan değişmiyor. Hangi bölgenin kullanılacağına kişisel veri içerip içermemesine göre hukuk ekibinizle birlikte karar veriyoruz; ham GA4 verisinde doğrudan kimlik bilgisi tutmuyoruz.

BigQuery için ilk değerlendirmeyi birlikte yapalım.

Ücretsiz görüşmede analitik mülkünüze ve etiket yapınıza bakar, verinin nerede eksik ya da çift sayıldığını yazılı iletiriz.

Büyüme görüşmesi planlayın Satış baskısı yok. Yalnızca bulgular.