O "Varejo" será renomeado como Vertex AI para Pesquisa para varejo. Estamos atualizando o conteúdo para refletir o novo branding.

Importar eventos históricos do usuário

Nesta página, descrevemos como importar em massa os dados de eventos do usuário de eventos anteriores. Os modelos da Vertex AI para Pesquisa para varejo exigem dados de eventos do usuário para treinamento.

Depois de configurar a gravação de eventos em tempo real, pode levar um tempo considerável para registrar dados de evento do usuário suficientes para treinar seus modelos. É possível acelerar o treinamento inicial de modelos importando dados de eventos do usuário de eventos anteriores em massa. Antes de fazer isso, consulte as práticas recomendadas para gravar eventos do usuário e a seção Antes de começar nesta página.

Os procedimentos de importação nesta página se aplicam a recomendações e à pesquisa. Depois de importar dados, os dois serviços poderão usar esses eventos. Assim, não será necessário importar os mesmos dados duas vezes se você usar os dois serviços.

É possível:

Importar eventos do Cloud Storage.
Importar eventos do BigQuery.
Importar eventos do Google Analytics 360 do BigQuery.
Importe eventos do Google Analytics 4 do BigQuery.
importar eventos in-line com o método userEvents.import;

Tutorial de importação de eventos do Cloud Storage

Neste tutorial, mostramos como importar eventos de usuário do Cloud Storage.

Para seguir as instruções da tarefa diretamente no editor do Cloud Shell, clique em Orientação:

Orientações

Tutorial de importação de eventos do BigQuery

Neste tutorial, mostramos como importar eventos de usuário do BigQuery.

Para seguir as instruções da tarefa diretamente no editor do Cloud Shell, clique em Orientação:

Orientações

Tutorial de importação de eventos inline

Neste tutorial, mostramos como importar dados de eventos de usuário inline.

Para seguir as instruções da tarefa diretamente no editor do Cloud Shell, clique em Orientação:

Orientações

Antes de começar

Para evitar erros de importação e garantir que haja dados suficientes para gerar bons resultados, analise as seguintes informações antes de importar os eventos de usuário.

Revise as práticas recomendadas para registrar eventos do usuário.
A formatação de eventos do usuário varia de acordo com o tipo de evento. Consulte Tipos de eventos de usuários e esquema de exemplos para saber o formato a ser especificado ao criar tabelas para cada tipo de evento.
as recomendações e a pesquisa têm requisitos mínimos de dados diferentes. Verifique se os eventos do usuário atendem aos requisitos do serviço que você pretende usar:
- Consulte Requisitos e práticas recomendadas de eventos do usuário para saber os requisitos de pesquisa e recomendações.
- Se você usa modelos de recomendações, consulte também a seção Requisitos de dados de eventos do usuário, que lista outros requisitos dependendo do tipo de modelo de recomendação e do objetivo de otimização que você planeja usar.

Considerações sobre importação de eventos

Nesta seção, descrevemos os métodos que podem ser usados na importação em lote dos eventos históricos do usuário, quando é possível usar cada método e algumas limitações deles.

Cloud Storage	Descrição	Importe dados em um formato JSON de arquivos carregados em um bucket do Cloud Storage. Cada arquivo precisa ter 2 GB ou menos, e até 100 arquivos por vez podem ser importados. A importação pode ser feita usando o console do Google Cloud ou o cURL. Usa o formato de dados JSON `Product`, que permite atributos personalizados.
	Quando usar	Se você precisa de um volume maior de dados para carregar em uma única etapa.
	Limitações	Se os dados estiverem no Google Analytics ou no Merchant Center, eles só poderão ser exportados para o BigQuery e precisarão da etapa extra para importá-los no Cloud Storage.
BigQuery	Descrição	Importe dados de uma tabela do BigQuery carregada anteriormente que usa o esquema da Vertex AI para Pesquisa para varejo. Pode ser realizado usando o console do Google Cloud ou o cURL.
	Quando usar	Se você também estiver usando dados de eventos de análise ou pré-processamento antes de importá-los.
	Limitações	Exige a etapa extra de criação de uma tabela do BigQuery que seja mapeada para o esquema da Vertex AI para Pesquisa para varejo. Se você tem um alto volume de eventos de usuários, considere também que o BigQuery é um recurso de custo mais alto do que o Cloud Storage.
BigQuery com Analytics 360	Descrição	Importe dados atuais do Analytics 360 para a Vertex AI para Pesquisa para varejo.
	Quando usar	Se você tem o Analytics 360 e acompanha conversões de recomendações ou pesquisas. Não é necessário um mapeamento de esquema adicional.
	Limitações	Apenas um subconjunto de atributos está disponível. Portanto, alguns recursos avançados da Vertex AI para Pesquisa para varejo não podem ser usados. O acompanhamento de impressões no Google Analytics é necessário se você planeja usar a pesquisa.
BigQuery com Google Analytics 4	Descrição	Importe dados atuais do Google Analytics 4 para a Vertex AI para Pesquisa para varejo.
	Quando usar	Se você tem o Google Analytics 4 e acompanha conversões de recomendações ou pesquisas. Não é necessário um mapeamento de esquema adicional.
	Limitações	Apenas um subconjunto de atributos está disponível. Portanto, alguns recursos avançados da Vertex AI para Pesquisa para varejo não podem ser usados. Se você pretende usar a pesquisa, configure pares de chave-valor do parâmetro de evento para rastreamento. A chave recomendada é `search_query`.
Importação in-line	Descrição	Importação usando uma chamada para o método `userEvents.import`.
	Quando usar	Se você quiser ter mais privacidade para que toda a autenticação ocorra no back-end e ser capaz de executar uma importação de back-end.
	Limitações	Geralmente, isso é mais complicado do que uma importação pela Web.

Importar eventos de usuário do Cloud Storage

Importe eventos de usuário do Cloud Storage usando o console do Google Cloud ou o método userEvents.import.

Console

Acesse a página Dados> no console da Pesquisa for Retail.

Acessar a página "Dados"
Clique em Importar para abrir o painel Importar dados.
Escolha Eventos do usuário.
Selecione o Google Cloud Storage como a origem de dados.
Escolha Esquema de eventos de usuários de varejo como esquema.
Insira o local dos seus dados no Cloud Storage.
Clique em Importar.

cURL

Use o método userEvents.import para importar eventos de usuário.

Crie um arquivo de dados para os parâmetros de entrada para a importação. Use o objeto GcsSource para apontar para o bucket do Cloud Storage.

É possível fornecer vários arquivos ou apenas um.
- INPUT_FILE: um ou mais arquivos no Cloud Storage contendo os dados de evento do usuário. Consulte Sobre eventos de usuário para ver exemplos do formato de cada tipo de evento. Verifique se cada evento de usuário está em uma linha única, sem quebras de linha.
- ERROR_DIRECTORY: um diretório do Cloud Storage para informações de erro sobre a importação.
Os campos do arquivo de entrada precisam estar no formato gs://<bucket>/<path-to-file>/. O diretório de erro precisa estar no formato gs://<bucket>/<folder>/. Se o diretório de erro não existir, a Vertex AI para Pesquisa para varejo o criará. O bucket já precisa existir.
```
{
"inputConfig":{
 "gcsSource": {
   "inputUris": ["INPUT_FILE_1", "INPUT_FILE_2"],
  },
  "errorsConfig":{"gcsPrefix":"ERROR_DIRECTORY"}
}
```

Importe as informações de catálogo fazendo uma solicitação POST para o método REST userEvents:import, fornecendo o nome do arquivo de dados.

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json

curl -X POST \
     -v \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \
     --data @./DATA_FILE.json \
  "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import"
  }
}'

Importar eventos de usuário do BigQuery

Importe eventos de usuário do BigQuery usando o console do Google Cloud ou o método userEvents.import.

Configurar o acesso ao BigQuery

Siga as instruções em Como configurar o acesso ao conjunto de dados do BigQuery para conceder à sua conta de serviço da Vertex AI para Pesquisa para varejo o papel de Proprietário de dados do BigQuery no conjunto de dados do BigQuery.

Importar eventos de usuário do BigQuery

É possível importar eventos do 360 usando o console do Search for Retail ou o método userEvents.import.

Console

Acesse a página Dados> no console da Pesquisa for Retail.

Acessar a página "Dados"
Clique em Importar para abrir o painel Importar dados.
Escolha Eventos do usuário.
Selecione BigQuery como a fonte de dados.
Selecione o esquema de dados.
- Google Analytics 4: use em eventos do Google Analytics 4.
- Google Analytics 360: use para eventos do Google Analytics 360, a menos que você esteja importando eventos somente de visualizações de página inicial do Google Analytics 360. Nesse caso, use o esquema de eventos de usuários de varejo.
- Esquema de eventos do usuário de varejo: use para importar eventos de origens diferentes do Google Analytics e para importar eventos somente de visualizações da página inicial do Google Analytics 360.
Insira a tabela do BigQuery em que seus dados estão localizados.
Opcional: insira o local de um bucket do Cloud Storage no seu projeto como um local temporário para seus dados.
Se não for especificado, será usado um local padrão. Se especificado, o bucket do BigQuery e do Cloud Storage precisa estar na mesma região.
Opcional: em Mostrar opções avançadas, insira o local de um bucket do Cloud Storage no seu projeto como um local temporário para seus dados.

Se não for especificado, um local padrão será usado. Se especificado, o bucket do BigQuery e do Cloud Storage precisa estar na mesma região.
Clique em Importar.

curl

Importe os eventos de usuário incluindo os dados dos eventos na chamada para o método userEvents.import. Consulte a referência da API userEvents.import.

O valor especificado para dataSchema depende do que você está importando:

user_event_ga4: use para eventos do Google Analytics 4.
user_event_ga360: use para eventos do Google Analytics 360, a menos que você esteja importando apenas visualizações de página inicial do Google Analytics 360 (nesse caso, use user_event).
user_event: use para importar eventos de origens que não sejam o Google Analytics e para importar eventos somente visualizações de página inicial do Google Analytics 360.

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json

curl \
-v \
-X POST \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \
"https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import" \
--data '{
  "inputConfig": {
    "bigQuerySource": {
      "datasetId": "DATASET_ID",
      "tableId": "TABLE_ID",
      "dataSchema": "SCHEMA_TYPE"
  }
}
}'

Importar eventos de usuário do Analytics 360 com o BigQuery

Você poderá importar eventos de usuário do Analytics 360 se tiver integrado o Analytics 360 ao BigQuery e usar o comércio eletrônico avançado.

Os procedimentos a seguir pressupõem que você já conhece o BigQuery e o Analytics 360.

Antes de começar

Antes de iniciar as próximas etapas, verifique se:

Você está usando o e-commerce avançado.
Você tem o BigQuery vinculado ao Google Analytics 360.

Verificar a fonte de dados

Verifique se os dados de eventos do usuário que você importará estão formatados corretamente em uma tabela do BigQuery a que você tem acesso.

Confira se o nome da tabela é project_id:ga360_export_dataset.ga_sessions_YYYYMMDD.

Consulte a documentação do Google Analytics para saber mais sobre o formato e a nomenclatura das tabelas.
No console do Google Cloud para BigQuery, selecione a tabela no painel do Explorer para visualizá-la.

Verifique se:
1. A coluna clientId tem um valor válido, por exemplo, 123456789.123456789.
  
  Esse valor é diferente do valor completo do cookie "_ga" (que tem um formato como GA1.3.123456789.123456789).
2. A coluna hits.transaction.currencyCode tem um código de moeda válido.
  
  Observação :o tipo de evento purchase-complete da Vertex AI para Pesquisa para varejo requer um código de moeda. Se você estiver importando eventos de compra, o que é exigido por alguns modelos da Vertex AI para Pesquisa para varejo, atualize os relatórios de e-commerce avançado para incluir o código da moeda.
3. Se você pretende importar eventos search, verifique se há uma coluna hits.page.searchKeyword ou hits.customVariable.searchQuery.
  
  A importação de eventos search é compatível, mas não é mapeada do Google Analytics 360 da mesma forma que outros tipos de eventos, porque o Google Analytics 360 não é compatível nativamente com o evento search. tipos Durante a importação, os eventos search são criados no Analytics 360 combinando informações da consulta de pesquisa e, se houver, a impressão do produto.
  
  A consulta de pesquisa é derivada de hits.page.searchKeyword ou de hits.customVariables.customVarValue se hits.customVariables.customVarName for searchQuery. A impressão do produto será retirada de hits.product se hits.product.isImpressions for TRUE.

Verifique a consistência dos IDs dos itens entre o catálogo enviado e a tabela de eventos do usuário do Analytics 360.

Usando qualquer ID do produto da coluna hits.product.productSKU na visualização da tabela do BigQuery, use o método product.get para garantir que o mesmo produto esteja no seu catálogo enviado.

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json

   curl \
     -v \
     -X GET \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \
     "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/default_branch/products/PRODUCT_ID"

Importar seus eventos do Analytics 360

É possível importar eventos do Google Analytics 360 usando o console do Search for Retail ou o método userEvents.import.

Console

Acesse a página Dados> no console da Pesquisa for Retail.

Acessar a página "Dados"
Clique em Importar para abrir o painel Importar dados.
Escolha Eventos do usuário.
Selecione BigQuery como a fonte de dados.
Selecione o esquema de dados.
- Google Analytics 4: use em eventos do Google Analytics 4.
- Google Analytics 360: use para eventos do Google Analytics 360, a menos que você esteja importando eventos somente de visualizações de página inicial do Google Analytics 360. Nesse caso, use o esquema de eventos de usuários de varejo.
- Esquema de eventos do usuário de varejo: use para importar eventos de origens diferentes do Google Analytics e para importar eventos somente de visualizações da página inicial do Google Analytics 360.
Insira a tabela do BigQuery em que seus dados estão localizados.
Opcional: insira o local de um bucket do Cloud Storage no seu projeto como um local temporário para seus dados.
Se não for especificado, será usado um local padrão. Se especificado, o bucket do BigQuery e do Cloud Storage precisa estar na mesma região.
Opcional: em Mostrar opções avançadas, insira o local de um bucket do Cloud Storage no seu projeto como um local temporário para seus dados.

Se não for especificado, um local padrão será usado. Se especificado, o bucket do BigQuery e do Cloud Storage precisa estar na mesma região.
Clique em Importar.

REST

Importe os eventos do usuário incluindo os dados dos eventos na chamada para o método userEvents.import.

Para dataSchema, use o valor user_event_ga360.

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json
curl \\
  -v \\
  -X POST \\
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \\
  -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \\
  "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import" \\
  --data '{
    "inputConfig": {
      "bigQuerySource": {
        "datasetId": "some_ga360_export_dataset",
        "tableId": "ga_sessions_YYYYMMDD",
        "dataSchema": "user_event_ga360"
    }
  }
}'

Java

public static String importUserEventsFromBigQuerySource()
    throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
  UserEventServiceClient userEventsClient = getUserEventServiceClient();

  BigQuerySource bigQuerySource = BigQuerySource.newBuilder()
      .setProjectId(PROJECT_ID)
      .setDatasetId(DATASET_ID)
      .setTableId(TABLE_ID)
      .setDataSchema("user_event")
      .build();

  UserEventInputConfig inputConfig = UserEventInputConfig.newBuilder()
      .setBigQuerySource(bigQuerySource)
      .build();

  ImportUserEventsRequest importRequest = ImportUserEventsRequest.newBuilder()
      .setParent(DEFAULT_CATALOG_NAME)
      .setInputConfig(inputConfig)
      .build();

  String operationName = userEventsClient
      .importUserEventsAsync(importRequest).getName();

  userEventsClient.shutdownNow();
  userEventsClient.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);

  return operationName;
}

Importar as visualizações da página inicial do Google Analytics 360 com o BigQuery

No Analytics 360, os eventos de visualização de página inicial não se distinguem de outros eventos de visualização de página. Isso significa que os eventos de visualização da página inicial não são importados como eventos com os outros tipos de evento (como exibição da página de detalhes) em Importar eventos do Analytics 360.

O procedimento a seguir explica como extrair eventos de visualização da página inicial dos dados do Analytics 360 e importá-los para a Vertex AI para Pesquisa para varejo. Em resumo, isso é feito extraindo as visualizações da página inicial dos usuários (identificadas pelo caminho da página inicial) para uma nova tabela do BigQuery e importando dados dessa nova tabela para a Vertex AI para Pesquisa para varejo.

Se quiser importar eventos de visualização da página inicial do Analytics 360 para a Vertex AI para Pesquisa para varejo:

Crie um conjunto de dados do BigQuery ou verifique se você tem um conjunto de dados do BigQuery disponível para adicionar uma tabela.

Esse conjunto de dados pode estar no seu projeto da Vertex AI para Pesquisa para varejo ou no projeto em que você tem seus dados do Analytics 360. Ele é o conjunto de dados de destino para o qual você copiará os eventos de visualização da página inicial do Analytics 360.
Crie uma tabela do BigQuery no conjunto de dados da seguinte forma:
1. Substitua as variáveis no código SQL a seguir, conforme mostrado a seguir.
  - target_project_id: o projeto onde está localizado o conjunto de dados da etapa 1.
  - target_dataset::nome do conjunto de dados da etapa 1.
```
CREATE TABLE TARGET_PROJECT_ID.TARGET_DATASET.ga_homepage (
 eventType STRING NOT NULL,
 visitorId STRING NOT NULL,
 userId STRING,
 eventTime STRING NOT NULL
);
```
2. Copie o exemplo de código SQL.
3. Abra a página do BigQuery no console do Google Cloud.
  
  Acessar a página do BigQuery
4. Se ainda não estiver selecionado, escolha o projeto de destino.
5. No painel Editor, cole o exemplo de código SQL.
6. Clique em Executar e aguarde a conclusão da consulta.
A execução desse código cria uma tabela no formato target_project_id:target_dataset.ga_homepage_YYYYMMDD, por exemplo, my-project:view_events.ga_homepage_20230115.
Copie os eventos de visualização da página inicial do Analytics 360 da sua tabela de dados do Analytics 360 na tabela criada na etapa 2 anterior.
1. Substitua as variáveis no seguinte código de exemplo SQL da seguinte maneira:
  - source_project_id: o ID do projeto que contém os dados do Analytics 360 em uma tabela do BigQuery.
  - source_dataset::o conjunto de dados no projeto de origem que contém os dados do Analytics 360 em uma tabela do BigQuery.
  - source_table: a tabela no projeto de origem que contém os dados do Analytics 360.
  - target_project_id::o mesmo ID do projeto de destino da etapa 2 anterior.
  - target_dataset::o mesmo conjunto de dados de destino da etapa 2 anterior.
  - path:é o caminho para a página inicial. Normalmente, é /. Por exemplo, se a página inicial for example.com/. No entanto, se a página inicial for como examplepetstore.com/index.html, o caminho será /index.html.
```
INSERT INTO `TARGET_PROJECT_ID.TARGET_DATASET.ga_homepage(eventType,visitorId,userID,eventTime)`

SELECT
  "home-page-view" as eventType,
  clientId as visitorId,
  userId,
  CAST(FORMAT_TIMESTAMP("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ",TIMESTAMP_SECONDS(visitStartTime)) as STRING) AS eventTime

FROM
  `SOURCE_PROJECT_ID.SOURCE_DATASET.SOURCE_TABLE`, UNNEST(hits) as hits

WHERE hits.page.pagePath = "PATH" AND visitorId is NOT NULL;
```
2. Copie o exemplo de código SQL.
3. Abra a página do BigQuery no console do Google Cloud.
  
  Acessar a página do BigQuery
4. Se ainda não estiver selecionado, escolha o projeto de destino.
5. No painel Editor, cole o exemplo de código SQL.
6. Clique em Executar e aguarde a conclusão da consulta.
Siga as instruções em Importar eventos de usuário do BigQuery para importar os eventos de visualização da página inicial da tabela de destino. Durante a seleção do esquema, se você importar usando o console, selecione Esquema de eventos do usuário de varejo. Se você importar usando userEvents.import, especifique user_event como o valor de dataSchema.
Exclua a tabela e o conjunto de dados criados nas etapas 1 e 2.

Importar eventos de usuário do Google Analytics 4 com o BigQuery

Você poderá importar eventos de usuário do Google Analytics 4 se tiver integrado o GA4 ao BigQuery e usar o e-commerce do Google Analytics.

Os procedimentos a seguir pressupõem que você já conhece o BigQuery e o Google Analytics 4.

Antes de começar

Antes de iniciar as próximas etapas, verifique se:

Você usa o comércio eletrônico do Google Analytics.
Você tem o BigQuery vinculado ao Google Analytics 4.

Verificar a fonte de dados

Para garantir que os dados de eventos de usuário estejam preparados para importação, siga estas etapas.

Para uma tabela dos campos do Google Analytics 4 que a Vertex AI para Pesquisa para varejo usa e quais campos da Vertex AI para Pesquisa para varejo são mapeados, consulte Campos de eventos do usuário do Google Analytics 4.

Para todos os parâmetros de eventos do Google Analytics, consulte a documentação de referência de eventos do Google Analytics.

Verifique se os dados de eventos do usuário que você importará estão formatados corretamente em uma tabela do BigQuery a que você tem acesso.
- O conjunto de dados precisa ser nomeado como analytics_PROPERTY_ID.
- O nome da tabela precisa ser events_YYYYMMDD.
Para informações sobre nomes e formato das tabelas, consulte a documentação do Google Analytics.
No console do Google Cloud para BigQuery, selecione o conjunto de dados no painel do Explorador e encontre a tabela de eventos de usuário que você planeja importar.

Verifique se:
1. A coluna event_params.key tem uma chave currency e o valor da string associado é um código de moeda válido.
  
  Observação :o tipo de evento purchase-complete da Vertex AI para Pesquisa para varejo requer um código de moeda. Se você estiver importando eventos de compra, como alguns modelos da Vertex AI para Pesquisa para varejo exigem, atualize seus relatórios de eventos para incluir códigos de moeda.
2. Se você planeja importar eventos search, verifique se a coluna event.event_params.key tem uma chave search_term e um valor associado.
  
  A importação de eventos search é compatível, mas os eventos search não são mapeados do Google Analytics 4 da mesma maneira que outros tipos de evento, porque o Google Analytics 4 não tem suporte nativo ao tipo de evento search da Vertex AI para Pesquisa para varejo. Durante a importação, os eventos search são criados no Google Analytics 4 combinando informações dos parâmetros view_item_list e search_term.
  
  Para mais informações sobre search no Google Analytics 4, consulte search na documentação do Analytics.
Verifique a consistência dos IDs dos itens entre o catálogo enviado e a tabela de eventos do usuário do Google Analytics 4.

Para garantir que um produto na tabela de usuários do Google Analytics 4 também esteja no catálogo enviado, copie um ID do produto da coluna event.items.item_id na visualização da tabela do BigQuery e use o método product.get para verificar se esse ID está no catálogo enviado.
```
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json

   curl \
     -v \
     -X GET \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \
     "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/branches/default_branch/products/PRODUCT_ID"
```

Configurar o acesso ao BigQuery

Importar seus eventos do Google Analytics 4

É possível importar eventos do Google Analytics 4 usando o console do Search for Retail ou o método userEvents.import.

Importar eventos do Google Analytics 4 usando o console

Acesse a página Dados> no console da Pesquisa for Retail.

Acessar a página "Dados"
Clique em Importar para abrir o painel Importar dados.
Escolha Eventos do usuário.
Selecione BigQuery como a fonte de dados.
Selecione o esquema de dados.
- Google Analytics 4: use em eventos do Google Analytics 4.
- Google Analytics 360: use para eventos do Google Analytics 360, a menos que você esteja importando eventos somente de visualizações de página inicial do Google Analytics 360. Nesse caso, use o esquema de eventos de usuários de varejo.
- Esquema de eventos do usuário de varejo: use para importar eventos de origens diferentes do Google Analytics e para importar eventos somente de visualizações da página inicial do Google Analytics 360.
Insira a tabela do BigQuery em que seus dados estão localizados.
Opcional: insira o local de um bucket do Cloud Storage no seu projeto como um local temporário para seus dados.
Se não for especificado, será usado um local padrão. Se especificado, o bucket do BigQuery e do Cloud Storage precisa estar na mesma região.
Opcional: em Mostrar opções avançadas, insira o local de um bucket do Cloud Storage no seu projeto como um local temporário para seus dados.

Se não for especificado, um local padrão será usado. Se especificado, o bucket do BigQuery e do Cloud Storage precisa estar na mesma região.
Clique em Importar.

Importar eventos do Google Analytics 4 usando a API

Importe os eventos de usuário incluindo os dados dos eventos na chamada para o método userEvents.import. Consulte a referência da API userEvents.import.

Para dataSchema, use o valor user_event_ga4.

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/tmp/my-key.json
curl \\
  -v \\
  -X POST \\
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \\
  -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token)"" \\
  "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import" \\
  --data '{
    "inputConfig": {
      "bigQuerySource": {
        "projectId": "PROJECT_ID",
        "datasetId": "DATASET_ID",
        "tableId": "TABLE_ID",
        "dataSchema": "user_event_ga4"
    }
  }
}'

Importar eventos de usuário inline

Você pode importar eventos de usuário inline incluindo os dados dos eventos na sua chamada para o método userEvents.import.

A maneira mais fácil de fazer isso é colocar os dados de evento do usuário em um arquivo JSON e fornecer o arquivo para cURL.

Para os formatos dos tipos de evento do usuário, consulte Sobre os eventos de usuário.

curl

Crie o arquivo JSON:

{
  "inputConfig": {
    "userEventInlineSource": {
      "userEvents": [
        {
          <userEvent1>>
        },
        {
          <userEvent2>
        },
        ....
      ]
    }
  }
}

Chame o método POST:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     --data @./data.json \
  "https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/userEvents:import"

Java

public static String importUserEventsFromInlineSource(
    List<UserEvent> userEventsToImport)
    throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
  UserEventServiceClient userEventsClient = getUserEventServiceClient();

  UserEventInlineSource inlineSource = UserEventInlineSource.newBuilder()
      .addAllUserEvents(userEventsToImport)
      .build();

  UserEventInputConfig inputConfig = UserEventInputConfig.newBuilder()
      .setUserEventInlineSource(inlineSource)
      .build();

  ImportUserEventsRequest importRequest = ImportUserEventsRequest.newBuilder()
      .setParent(DEFAULT_CATALOG_NAME)
      .setInputConfig(inputConfig)
      .build();

  String operationName = userEventsClient
      .importUserEventsAsync(importRequest).getName();

  userEventsClient.shutdownNow();
  userEventsClient.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);

  return operationName;
}

Dados históricos do catálogo

Também é possível importar os dados do catálogo histórico que aparecem nos eventos históricos do usuário. Esses dados históricos do catálogo podem ser úteis porque as informações anteriores do produto podem ser usadas para enriquecer os eventos do usuário, o que pode melhorar a precisão do modelo.

Para mais detalhes, consulte Importar dados do catálogo histórico.

Conferir eventos importados

Veja as métricas de integração de eventos na guia Eventos da página Dados do console do Search for Retail. Esta página mostra todos os eventos gravados ou importados no último ano. Pode levar até uma hora para que as métricas apareçam no console após a ingestão de dados bem-sucedida.

Acessar a página "Dados"

A seguir

Comece a gravar eventos de usuários.
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