Adobe AnaltyicsとGoogle Analytics の「生Webビーコン」をBigQueryに保存してLookerで分析 (その1）

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Adobe AnaltyicsとGoogle Analytics の「生Webビーコン」をBigQueryに保存してLookerで分析 (その1）

Adobe Analytics

2019.01.16

Adobe AnaltyicsとGoogle Analytics の「生Webビーコン」をBigQueryに保存してLookerで分析 (その1）

こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。

今回はAdobe AnalyticsとGoogle AnalyticsのJSライブラリが送信するWebビーコンデータを加工無しで「生のまま」BigQueryに保存する、トリッキーなネタです。

Webビーコンを横取りする

例えば弊社公式サイトではAdobe Analyticsに対してこういうWebビーコンが送信されてます。

exture.d1.sc.omtrdc.net/b/ss/exture/1/JS-1.7.0-D7QN/s?AQB=1&ndh=1&pf=1&ce=UTF-8&cdp=2&pageName=ext:index.html&g=https://www.ex-ture.com(以下略

そしてGoogle AnalyticsにはこういうWebビーコンが送信されてます。

www.google-analytics.com/r/collect?v=1&_v=j72&t=pageview&_s=1&dl=https://www.ex-ture.com/&ul=ja-jp&de=UTF-8&dt=エクスチュア株式会社...(以下略

いずれもこれらのリクエストをWebビーコンやらサーバーコール、ピクセルなどと呼びますが、このパラメータ「文字列」をそのまま記録しておきたいと思った次第。
これらの生データをBigQueryに記録して、ほぼ生のログを見れるようにする、というのが目的です。

Adobe AnalyticsのWebビーコンURLをconsoleに出力する

AAにデータが送信されるたびに、AppMeasurement 1.7ではs.kbという変数にリクエストURLが入ります。
※AppMeasurement 2.4 ではs.rbでした。デベロッパーコンソールでwindow.sの中身を見れば分かります。
このs.kbをconsole.logで表示するとこうなります。

console.log(s.kb)

Google AnalyticsのWebビーコンURLをconsoleに出力する

sendHitTaskの中でhitPayloadという値を呼び出すとリクエストURLパラメータを取り出すことが出来ます。
GTMでやるならこうです。

まずは下記のJavascriptを使って、hitPayload という名前のカスタムJavascript変数を作成します。

名前: hitPayload
中身:

function() {
  return function(model) {
    console.log(model.get('hitPayload'));
  }
}

そしてGAユニバーサルアナリティクスのタグに、sendHitTaskというフィールドを追加して、そこで先程作った{{hitPayload}}変数をセットします。
sendHitTaskというフィールドはこの記事を書いてる時点でGTMの選択肢には出て来ませんが、気にせず打ち込んでください。

[Googleアナリティクス設定変数]を使っている場合は、そこでフィールドを追加設定出来ます。
個別のタグに設定したい場合は、各タグの[このタグでオーバーライド設定を有効にする]項目にチェックをいれて、設定を追加出来ます。

詳細設定 > 設定するフィールド
フィールドの名前: sendHitTask
値: {{hitPayload}}

sendHitTaskフィールドを追加

プレビューモードでコンソール出力を確認すると、GAのWebビーコンURLが表示されます。

hitPayloadが表示される

さて、コンソールにWebビーコンURLを表示出来たということは、あとはこれを横取りして、BigQueryに記録するための仕組みを作れば良い訳です。
以前、Adobe Analyticsに入り切らないデータをBigQueryに投入するというブログ記事を書いた時にやったのと同じ仕組みで、JSでビーコン飛ばす -> GAE -> PubSub -> Dataflow -> BigQuery という流れにします。
そして、ログ取るだけではつまらないので、データプラットフォームのLookerにつないでグラフ化するところまでやります。

GCPで生ビーコンログ保存環境を作る

以下、GCPで環境を作っていきます。

1. Pub/Subのトピックを作成

計測データがWebページから連続的に送られてくるので、Pub/Subでバッファさせます。
今回は beacon という名前でトピックを作成しました。

2. AppEngineでビーコンサーバーを作成

ビーコンを受け取るためのサーバーをGAEで作ります。
毎度おなじみのGAE Standard環境のNode.jsでやります。

ソースコードはここに置いておきます。

これまたテキトーに解説すると、横取りしたAAとGAのWebビーコンデータを受け取って、タイムスタンプ＋日付とともにPub/SubにJSONで渡すだけです。

3. BigQueryにテーブルを作成

データを格納するテーブルを作成します。
TIMESTAMP型のhit_timeカラムを使って日付分割パーティションテーブルとして作成しておきます。

日付分割パーティションテーブルを作成

4. Dataflowでパイプラインを作成

Pub/SubでバッファしたデータをBigQueryに投入するためのパイプラインをDataflowで作成します。

Dataflowを使うにあたって、tmpデータ書き込み用のGCSが必要です。
GCSでバケットを作るか、または既存のバケットにフォルダを作成して、それをtmpデータ用にします。

そして今回はDataflowのデフォルトテンプレートである[Pub/Sub to BigQuery]テンプレートを使います。
Dataflowの作成からテンプレートを選んで、上記で作成してPub/Subのトピックと、BigQueryテーブル、GCSバケットを入力するだけでパイプラインを作成出来ます。