Neste artigo, mostraremos como usar expressões regulares (REGEX) no Looker Studio (anteriormente Google Data Studio) com exemplos reais passo a passo. De um profissional de marketing para outro: tentarei tornar isso fácil e rápido de implementar para você.
Pessoalmente, acho que usar expressões regulares é uma necessidade se você quiser criar relatórios úteis no Looker Studio. Por exemplo, eu as uso para analisar meus relatórios de tráfego de SEO e Google Analytics em termos de categorias de conteúdo. Eu verifico esses relatórios toda semana, então estou confiante de que você também os achará úteis.
Você também pode aprender como usar expressões regulares no Looker Studio com nosso tutorial em vídeo passo a passo no YouTube:
Agora, vamos lá.
O que é uma expressão regular?
Uma expressão regular (ou RegEX) é uma linguagem que permite combinar padrões de caracteres. As expressões regulares descrevem um padrão de pesquisa definido por caracteres especiais.
É particularmente útil ao analisar e processar dados de texto, permitindo a extração, correspondência, filtragem e categorização de informações com base em padrões definidos.
Assim como você usa fórmulas para trabalhar com números (por exemplo, divisões, somas, etc.), você usa expressões regulares para trabalhar com o texto para encontrar padrões.
Por exemplo, com RegEX, você pode agrupar todos os URLs de páginas de destino do site que contêm a palavra “contato”.
Uma expressão regular é apenas o tipo de instruções ou fórmulas que você já conhece no Google Sheets ou Excel para separar texto, concatená-lo ou convertê-lo em letras maiúsculas.
No entanto, desta vez você usará símbolos em vez das funções padrão dessas ferramentas.
Tipos de RegEX
Existem dois tipos de expressões regulares: as expressões regulares básicas, frequentemente consideradas simples, e as expressões regulares estendidas. Essas expressões são fundamentais, especialmente quando usadas em fórmulas de campos calculados.
O Looker Studio usa quatro funções REGEX: REGEXP_REPLACE, REGEXP_CONTAINS, REGEX_EXTRACT, REGEX_MATCH
Vamos ver como elas funcionam:
1. REGEXP_MATCH()
REGEXP_MATCH() é uma função que retorna verdadeiro se uma string corresponder a uma expressão regular. A função recebe dois argumentos: a string a ser comparada e a expressão regular. Ela tenta corresponder toda a string contida na expressão do campo, garantindo uma análise abrangente com base no padrão definido na expressão regular.
A função sempre retorna verdadeiro ou falso se a string não corresponder à expressão regular. REGEXP_MATCH() é o tipo mais comum em seus relatórios.
Seu caso de uso diário é categorizar ou agrupar sequências específicas de seus dados com valores personalizados. Em outras palavras, ela permite criar novas dimensões ou detalhamentos.
Por exemplo, usar um padrão como “.+@gmail.com” pode ajudar a identificar e-mails pessoais correspondendo a string inteira contida no campo de e-mail. Da mesma forma, um padrão como “s?” demonstra como o caractere anterior ‘s’ é tornado opcional, permitindo a correspondência de ‘http’ e ‘https’ em URLs.
Alguns exemplos de REGEXP_MATCH() com o Google Looker Studio são:
Agrupando suas postagens de mídia social por tópico
Os gerentes de mídia social podem usar funções RegEx para agrupar postagens de mídia social por tópicos, já que normalmente criam diferentes tópicos de conteúdo.
A correspondência RegEX permite que os gerentes de mídia social saibam quais tópicos específicos têm melhor desempenho, maximizando seus esforços.
Agrupando suas campanhas de anúncios por estágio do funil
A função REGEXP match permite que os profissionais de marketing agrupem campanhas de anúncios por estágio do funil. Cada campanha configurada pelos profissionais de marketing sempre tem um objetivo. O objetivo pode ser conscientização, geração de leads ou conversão.
Supondo que você execute toneladas de campanhas para seu negócio ou clientes e tenha nomeado suas campanhas adequadamente, puxar relatórios ainda pode ser estressante.
A função Regex match permite que você detalhe seus relatórios com base no nome da campanha. Isso permite que os usuários comparem facilmente várias campanhas de anúncios e identifiquem as mais lucrativas em diferentes estágios do funil.
Detalhando seus dados de marketing por campanha, produto, marca, mercado ou categoria
Vamos supor que você tenha uma loja de comércio eletrônico e queira um detalhamento de como suas categorias se desempenham entre si e quão lucrativa cada categoria é para seu negócio.
O RegEX match ajuda você a detalhar seus dados de marketing por categoria, permitindo que você veja quanto de receita cada categoria traz para o seu negócio.
Detalhando suas pesquisas de palavras-chave orgânicas por marca vs. não marca
Todo negócio, especialmente negócios bem conhecidos, é pesquisado online por palavras-chave de marca ou orgânicas. A função RegEX match permite identificar pesquisas de marca vs. não marca a partir dos dados do seu Search Console.
Identificando e-mails pessoais de e-mails comerciais no seu CRM ou software de e-mail marketing
A função RegEX match permite diferenciar entre e-mails pessoais e comerciais em seu CRM.
Depois de fazer o upload de sua lista para o Looker Studio, você pode inserir a fórmula RegEX match para identificar endereços de e-mail que começam com um nome de domínio (indicando um e-mail comercial) e endereços de e-mail que terminam com “gmail.com”, “outlook.com” ou “hotmail.com”
Detalhando seus dados para rastrear o desempenho da equipe e análise geral de marketing
Outro caso de uso do RegEX match é criar listas que permitem detalhar rapidamente seus dados para rastrear o desempenho de marketing da sua equipe.
Supondo que você tenha uma agência de marketing de conteúdo, você atribui diversos tópicos à sua equipe. Uma correspondência RegEX permite filtrar seus dados para saber qual é o redator mais eficiente e rápido na sua equipe que conclui o trabalho.
Você também pode usar o RegEX match para descobrir o número de artigos que cada funcionário escreveu em um determinado período.
Identificando anúncios de alto ou baixo desempenho
É possível identificar anúncios de baixo e alto desempenho usando o RegEX match. Cada campanha de anúncios tem um objetivo vinculado a ela. Esses podem ser rastreados, pois são métricas vinculadas a eles.
Você pode inserir rapidamente a fórmula RegEX match para classificar anúncios de alto desempenho e anúncios de baixo desempenho com base em KPIs
Limpando canais de aquisição e agrupando por regiões
O RegEX match permite agrupar seus canais de aquisição e rotulá-los como anúncios sociais, CPC, direto, orgânico ou afiliados.
Você também pode agrupar seus dados por regiões onde seus canais de aquisição produzem mais resultados.
Aqui está um exemplo de como usar REGEX e blending de dados para relatar seus esforços de marketing em vários canais.
2. RegEX Extract
RegEX Extract extrai substrings correspondentes de uma string de texto usando expressões regulares.
Em situações em que um conjunto de strings não é consistente no formato, a função REGEXP_EXTRACT é benéfica.
A função REGEXP_EXTRACT pode ser usada para os seguintes propósitos:
Para extrair diferentes partes de endereços de e-mail.
Para extrair um nome de domínio de uma URL.
Para extrair números de uma string de texto.
Para extrair links de um texto.
3. Regex Replace
Regex Replace substitui uma parte de uma string de texto por uma string de texto diferente usando expressões regulares.
Regex Replace ajuda a fazer o seguinte:
A função pode ser usada para excluir ou substituir qualquer valor numérico em uma string
Remove todas as URLs de uma string ou as substitui por novas
Ajuda a remover tags HTML de strings
Limpando UTMs e fontes de aquisição
Um caso de uso de RegEX Replace é na limpeza de UTMs e fontes de aquisição.
Quando você deseja saber a fonte de aquisição do seu tráfego, você usa códigos de texto curtos chamados UTM para consultar parâmetros.
Isso permite rastrear leads de uma campanha específica de anúncios do Facebook, uma campanha de referência ou uma campanha de influenciadores.
Vamos supor que você deseja expressar seus dados sem esses códigos, extrair apenas valores de entrada das fontes de aquisição e usar a função RegEX replace para agrupar e limpar seus dados sem erros.
Como usar RegEX no Google Looker Studio
Veremos como usar RegEX no Looker Studio, com um exemplo passo a passo usando dados do Google Search Console. Adicionaremos categorias ao conteúdo do site com base nas URLs, para que seja mais fácil entender se uma categoria está melhorando em termos de impressões e cliques na web.
Para este caso de uso, estou usando duas funções diferentes: 1. CASE STATEMENT para podermos aplicar diferentes condições e 2. REGEXP_MATCH para podermos especificar as diferentes categorias de conteúdo.
Primeiro, adicionarei uma tabela onde posso ver a URL da página de destino e métricas como impressões e cliques.
Agora vou criar um campo personalizado clicando em ‘+Adicionar dimensão’ e depois clicando em ‘+Adicionar um campo’
Agora você verá uma caixa onde pode digitar sua fórmula, mas primeiro, vamos entender a estrutura do nosso conteúdo.
Tenho 7 categorias de conteúdo diferentes e tenho uma estrutura de URL que me ajudará a categorizar o conteúdo.
Agora vou criar uma nova condição para cada uma quando a URL corresponder ao termo exato
CASE
WHEN REGEXP_MATCH(Landing Page, '.*/report-templates/.*') THEN "Report templates"
WHEN REGEXP_MATCH(Landing Page, '.*/templates/.*') THEN "Looker templates"
WHEN REGEXP_MATCH(Landing Page, '.*/tutorial/.*') THEN "Tutorials"
WHEN REGEXP_MATCH(Landing Page, '.*/connectors/.*') THEN "Connectors pages"
WHEN REGEXP_MATCH(Landing Page, '.*/compare/.*') THEN "Comparisons"
WHEN REGEXP_MATCH(Landing Page, '.*/articles/.*') THEN "Articles"
WHEN REGEXP_MATCH(Landing Page, '.*/solutions/.*') THEN "solutions"
WHEN REGEXP_MATCH(Landing Page, '.*/home/.*') THEN "Brand"
WHEN REGEXP_MATCH(Landing Page, '.*pricing.*') THEN "Brand"
ELSE "other"
ENDDevemos aplicar (*.) na fórmula para indicar ao Looker Studio que a expressão regular deve ser aplicada a qualquer caractere e que deve corresponder ao valor anterior ‘0’ ou mais vezes
É isso. Agora, você pode alterar o gráfico de uma tabela para um gráfico de linhas e ver a tendência de cada categoria.
Na verdade, eu combino gráficos de linha para entender se algo está em tendência de alta ou de baixa, e gráficos para analisar qual página específica mudou em termos de desempenho.
Exemplos e Fórmulas de RegEx
RegEX, ou expressões regulares, são uma ferramenta poderosa para manipular texto e dados.
Elas podem ser usadas para pesquisar, substituir e validar dados. Para profissionais de marketing, RegEX pode limpar dados, extrair informações de páginas da web e documentos e automatizar tarefas repetitivas.
Aqui está uma lista de fórmulas Regex que você precisará se estiver interessado em explorar mais RegEX nas propriedades do Google.
Aqui está um caso de uso simples de RegEX para profissionais de marketing:
1. Marcação de conteúdo de mídia social usando RegEX
Vamos ver como marcar e categorizar seu conteúdo de mídia social por tópicos. Para este exemplo, estou usando o conector de dados públicos do Instagram do Porter Metrics que permite analisar qualquer conta do Instagram (você também pode experimentá-lo gratuitamente)
2. Relatórios entre canais usando RegEX e blending de dados
Vou mostrar como você pode combinar diferentes canais de marketing, como Google Ads, Facebook Ads, GA4 e Google Sheets e usar expressões regulares para fazer esses diferentes canais corresponderem em um único relatório usando o ‘Nome da Campanha’
3. Limpar relatórios de aquisição GA4 com REGEX no Google Looker Studio
Aprenda a limpar seus relatórios de aquisição do Google Analytics 4 usando expressões regulares. Veja como agrupar e filtrar dados com precisão para eliminar redundâncias nas fontes.
Símbolos e Combinações RegEx
Aprendemos que RegEX é usado para correspondência de padrões ou correspondência de strings. Agora vamos aprender como os símbolos e várias combinações são usados em expressões regulares.
Ponto (.): Um ponto é usado para corresponder a qualquer caractere.
Circunflexo (៱): É usado para corresponder a caracteres que ocorrem no início de qualquer consulta.
O cifrão ($): Isso é usado para corresponder a caracteres no final de uma string—por exemplo*, bons resultados de marketing$* corresponde apenas a bons resultados de marketing, mas não a bons resultados de marketing e relatórios.
Ponto de interrogação (?): indica que você deseja corresponder a uma ou zero ocorrências desse padrão.
Colchetes []: Corresponde a qualquer caractere dentro dos colchetes
[៱abc] corresponde a qualquer caractere, exceto a, b, c.
[a-z] corresponde a caracteres incluídos de a a z em minúsculas.
[A-Z] corresponde a caracteres de A a Z em maiúsculas
[a-zA-Z] corresponde a caracteres de a a z e de A a Z em minúsculas e maiúsculas.
[0-9] corresponde a caracteres ou números de 0 a 9
Parênteses (): São usados para agrupar expressões dentro de um padrão regex, o que é particularmente útil para lidar com tipos de dados complexos, como endereços IP.
Quantificadores
Se você quiser especificar quantas vezes um único caractere deve estar presente em uma string de consulta para que uma correspondência seja encontrada, usamos quantificadores.
Aqui estão alguns exemplos: (você pode inserir qualquer caractere dentro dos colchetes vazios)
[ ]? relata caracteres que ocorrem entre 0 e 1 vez.
[ ]+ relata caracteres que ocorrem uma ou mais vezes
[ ]* relata caracteres que estão entre 0 ou mais vezes
[ ]{n} relata caracteres que ocorrem “n” vezes
[ ]{n,} relata caracteres que ocorrem “n” ou mais vezes
[ ]{x,y} relata caracteres que ocorrem pelo menos “x” vezes, mas menos de “y” vezes.
Metacaracteres RegEX
Metacaracteres são caracteres especiais usados em expressões regulares para especificar critérios de pesquisa e manipular texto. Eles são parte integrante da função regex, servindo como comandos ou instruções dentro de um padrão regex.
Aqui estão exemplos de metacaracteres e suas funções dentro do regexp.:
d corresponde a qualquer caractere de dígito [0-9]. Esta é uma classe de caracteres abreviada que torna o regex mais legível para humanos, funcionando como uma função regex para encontrar caracteres de dígitos.
w corresponde a qualquer caractere de palavra [a-z, A-Z_0-9], outro exemplo de uma função regex que utiliza classes de caracteres abreviados para simplificar padrões.
s corresponde a espaços em branco e tabulações, demonstrando como a barra invertida atua como um caractere de escape em funções regex, permitindo a identificação de caracteres de espaço em branco.
Conclusão
As expressões regulares podem limpar dados, encontrar padrões e automatizar tarefas para profissionais de marketing. Depois de limpar seus dados, você provavelmente desejará apresentá-los em um formato fácil de ler para seus relatórios.
O Porter Metrics fornece modelos de relatório bonitos e prontos para uso que permitem criar relatórios no Looker Studio em menos de 90 segundos!
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Para corresponder a uma string, use a função REGEX_MATCH.
Perguntas Frequentes
Preciso aprender linguagens de programação para usar RegEX?
Não, você não precisa aprender nenhuma linguagem de programação para usar RegEX. O conhecimento básico descrito neste post é suficiente para ajudá-lo a criar seu relatório do Data Studio usando nossos modelos.
O que significa em RegEX?
Uma única barra “” é usada para corresponder a um caractere. Digamos que você pretenda corresponder a um ponto de interrogação “?”, você usa “?” ou “?$” para corresponder ao ponto de interrogação no final da linha. Uma barra dupla “” ajuda você a verificar uma string de texto se ela possui uma barra invertida “.”
Que tipo de RegEX o Looker Studio usa?
O Google Data Looker usa quatro funções regex: REGEXP_REPLACE, REGEXP_CONTAINS, REGEX_EXTRACT, REGEX_MATCH
Regexp_contains diferencia maiúsculas de minúsculas?
Todas as funções regex no Looker Studio diferenciam maiúsculas de minúsculas. Isso permite que você filtre seus dados com precisão.
