# Export do GA4 para o BigQuery: passo a passo e os erros que custam caro Por Thiago Morello (Fundador da MyMetric) · guia mantido, atualizado em 12 de outubro de 2026 · https://mymetric.com.br/blog/export-ga4-bigquery/ ## Resumo - O export é gratuito na propriedade padrão do GA4, mas não traz passado: o dado bruto começa no dia em que você liga. Ligue hoje, mesmo que não vá usar agora. - Antes de ligar: use um projeto com faturamento (no sandbox as tabelas expiram em 60 dias) e escolha bem a região, que é trabalhosa de trocar depois. - O export diário tem limite de 1 milhão de eventos por dia na propriedade padrão. O streaming não tem esse limite. - A tabela do dia não tem hora certa para chegar e pode receber eventos atrasados por até três dias. Nos clientes que atendemos, ela passou a chegar à tarde em outubro de 2026. - Os erros que mais custam: consultar events_* sem filtrar datas, misturar fuso, contar sessão errado e somar compra duplicada. Se eu pudesse dar um único conselho para quem tem loja e usa o GA4, seria este: **ligue o export para o BigQuery hoje.** Mesmo que ninguém vá consultar agora. O motivo é simples. O export não traz passado. O dado bruto, evento por evento, começa a ser gravado no dia em que você liga. Quem liga daqui a um ano vai ter um ano a menos de histórico bruto. Já expliquei [por que a MyMetric usa esse dado como base](https://mymetric.com.br/blog/dado-bruto-ga4-bigquery/); este texto é o lado prático. ## Antes de ligar - **Use um projeto do Google Cloud com faturamento.** No sandbox do BigQuery (sem cartão), as tabelas expiram em 60 dias. Você liga, esquece e perde o histórico do mesmo jeito. - **Escolha bem a região.** A localização do conjunto de dados é definida na ligação. Trocar depois exige desfazer o vínculo, recriar o conjunto na região nova e vincular de novo (ou replicar o conjunto), com risco de buraco nos dados. Se os outros dados da empresa estão em `US`, por exemplo, deixe o GA4 lá também: consultas que cruzam regiões diferentes não funcionam. - **Permissões.** Quem liga precisa ser editor (ou mais) na propriedade do GA4 e proprietário (OWNER) do projeto no Google Cloud. ## Passo a passo 1. No GA4, vá em **Administrador > Vinculações de produtos > Vinculações do BigQuery** e clique em **Vincular**. 2. Escolha o projeto do Google Cloud e a região dos dados. 3. Escolha os fluxos de dados (normalmente o fluxo da web da loja). 4. Marque a frequência: **Diária**, **Streaming** ou as duas. 5. Se quiser a tabela de usuários, marque também a exportação de dados do usuário. 6. Envie. A primeira tabela aparece no dia seguinte, num conjunto chamado `analytics_`. ## Diário ou streaming? | | Diário | Streaming | |---|---|---| | Tabela | `events_AAAAMMDD` | `events_intraday_AAAAMMDD` | | Quando chega | Depois que o dia fecha, sem hora certa | Ao longo do dia; a tabela é apagada quando a diária fica pronta | | Limite na propriedade padrão | 1 milhão de eventos por dia | Sem esse limite | Para a maioria das lojas, o diário basta. O streaming vale quando alguém precisa do dia de hoje (um painel em tempo real, um alerta que não pode esperar) ou quando a loja passa do limite de 1 milhão de eventos por dia. Se a propriedade passa do limite com frequência, o Google pausa o export diário e não reprocessa os dias perdidos. Por isso vale olhar o volume antes. ## A tabela de ontem não tem hora para chegar Dois detalhes que derrubam muito painel: - **O horário muda sem aviso.** O Google diz que a tabela costuma chegar no começo da tarde, no fuso da propriedade, mas nos clientes que atendemos ela aparecia de manhã. A partir de 6 de outubro de 2026, passou a chegar por volta das 15h (horário de Brasília). Todo processo que rodava num horário fixo de manhã passou a não encontrar o dia anterior, e alguns painéis ficaram parados até a gente ajustar a janela. - **A tabela pode mudar depois de criada.** Segundo o Google, eventos que chegam atrasados são incluídos por até três dias depois da data deles. O jeito certo de consumir é: verificar se a tabela de ontem existe antes de rodar, tentar de novo ao longo do dia e reprocessar sempre os últimos três dias. ## Os erros que mais custam nas consultas - **Consultar `events_*` sem filtrar `_TABLE_SUFFIX`.** O BigQuery lê todas as tabelas, de todos os dias, e cobra por isso. Sempre filtre o intervalo. - **Misturar fuso.** O `event_date` (e o nome da tabela) segue o fuso da propriedade. O `event_timestamp` é em UTC, em microssegundos. Agrupar por hora usando o timestamp sem converter desloca o dia. - **Contar sessão errado.** Sessão é a combinação de `user_pseudo_id` com o parâmetro `ga_session_id`. Contar só o `ga_session_id` junta sessões de pessoas diferentes. - **Somar compra duplicada.** O mesmo `transaction_id` pode aparecer mais de uma vez: tag do navegador e servidor mandando a mesma compra, recarga da página de obrigado. Conte pedidos com `COUNT(DISTINCT ecommerce.transaction_id)` e confira se a receita bate com a loja. - **Esquecer que os parâmetros ficam aninhados.** Cada parâmetro está dentro de `event_params` e precisa de `UNNEST`, com o tipo certo (`string_value`, `int_value`, `double_value`). Uma consulta de partida, com sessões e pedidos por dia, já com os cuidados acima: ```sql SELECT event_date, COUNT(DISTINCT CONCAT(user_pseudo_id, '-', CAST((SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id') AS STRING))) AS sessoes, COUNT(DISTINCT IF(event_name = 'purchase', ecommerce.transaction_id, NULL)) AS pedidos FROM `seu-projeto.analytics_123456789.events_*` WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY)) AND FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 1 DAY)) GROUP BY event_date ORDER BY event_date ``` ## E se eu já perdi o histórico? O evento bruto do passado não volta. O que dá para recuperar são os números agregados, pela Data API do GA4. Fizemos isso para uma loja que ligou o export em setembro de 2026: puxamos de 2022 em diante, um pedido por dia para não cair em amostragem, e gravamos numa tabela ao lado do export. Duas armadilhas desse caminho: - **A API devolve os valores crus do GA4**, como `(direct)`, `(none)` e `(not set)`. Se o resto do seu pipeline já trata isso como "direto" ou vazio, o histórico da API não encaixa até alguém normalizar. No nosso caso, mais de 1 milhão de sessões diretas caíam em "Outros". - **Troca de UTM no meio da série.** Se a agência mudou o padrão de marcação (por exemplo, de `ig / paid` para `meta / cpc`), o histórico mostra um canal desabando e outro nascendo. É só nome. ## Quanto custa O export diário é gratuito; o streaming entra na conta do BigQuery. O armazenamento de uma loja média costuma ser barato. O que pesa é consulta: no modelo sob demanda, o BigQuery cobra por volume lido, com uma faixa gratuita por mês. Filtrar datas e selecionar só as colunas necessárias resolve quase todo o custo. Confira os valores atuais na [página de preços do BigQuery](https://cloud.google.com/bigquery/pricing). Veja também [(not set) no GA4](https://mymetric.com.br/blog/not-set-ga4/) e [Tag quebrada no GA4](https://mymetric.com.br/blog/tag-quebrada-ga4/). ## Fontes - [Google: configurar o export do GA4 para o BigQuery](https://support.google.com/analytics/answer/9823238) (consultado em 12/10/2026) - [Google: esquema do export do GA4 para o BigQuery](https://support.google.com/analytics/answer/7029846) (consultado em 12/10/2026) - [Google Cloud: preços do BigQuery](https://cloud.google.com/bigquery/pricing) (consultado em 12/10/2026) - [Google: Data API do GA4](https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/data/v1) (consultado em 12/10/2026) ## Perguntas frequentes ### Quanto custa o export do GA4 para o BigQuery? A ligação é gratuita na propriedade padrão. Paga-se o BigQuery: armazenamento e consultas (no modelo sob demanda, cobrado por volume lido, com uma faixa gratuita mensal). O streaming não funciona no sandbox. ### O export traz o histórico do GA4? Não. Os dados começam no dia em que o export é ligado. Para o passado, dá para puxar dados agregados pela Data API do GA4, dia a dia, mas não o evento bruto. ### Qual a diferença entre o export diário e o streaming? O diário grava uma tabela events_AAAAMMDD por dia, depois que o dia fecha. O streaming grava os eventos ao longo do dia numa tabela events_intraday_AAAAMMDD, apagada quando a diária fica pronta, e não tem o limite de 1 milhão de eventos. ### A que horas a tabela do dia chega? Não há horário garantido. A tabela de ontem pode aparecer de manhã ou à tarde, e recebe eventos atrasados por até três dias. Quem consome deve verificar se ela existe antes de rodar e reprocessar os últimos três dias. ### Posso usar o sandbox do BigQuery? Pode testar, mas no sandbox as tabelas expiram em 60 dias. Para guardar histórico, o projeto precisa ter faturamento ativo.