BigQueryでキーワード分析などをする場合、文字列をまず正規化したい。
String.prototype.normalizeが使えるので使う。
半角全角はchromeのように考慮してないので自前でマッピングを作る。

CREATE TEMPORARY FUNCTION normalize(str STRING)
RETURNS STRING
LANGUAGE js AS """
if (str === null)
  return;

var kanaMap = {
  'ｶﾞ': 'ガ', 'ｷﾞ': 'ギ', 'ｸﾞ': 'グ', 'ｹﾞ': 'ゲ', 'ｺﾞ': 'ゴ',
  'ｻﾞ': 'ザ', 'ｼﾞ': 'ジ', 'ｽﾞ': 'ズ', 'ｾﾞ': 'ゼ', 'ｿﾞ': 'ゾ',
  'ﾀﾞ': 'ダ', 'ﾁﾞ': 'ヂ', 'ﾂﾞ': 'ヅ', 'ﾃﾞ': 'デ', 'ﾄﾞ': 'ド',
  'ﾊﾞ': 'バ', 'ﾋﾞ': 'ビ', 'ﾌﾞ': 'ブ', 'ﾍﾞ': 'ベ', 'ﾎﾞ': 'ボ',
  'ﾊﾟ': 'パ', 'ﾋﾟ': 'ピ', 'ﾌﾟ': 'プ', 'ﾍﾟ': 'ペ', 'ﾎﾟ': 'ポ',
  'ｳﾞ': 'ヴ', 'ﾜﾞ': 'ヷ', 'ｦﾞ': 'ヺ',
  'ｱ': 'ア', 'ｲ': 'イ', 'ｳ': 'ウ', 'ｴ': 'エ', 'ｵ': 'オ',
  'ｶ': 'カ', 'ｷ': 'キ', 'ｸ': 'ク', 'ｹ': 'ケ', 'ｺ': 'コ',
  'ｻ': 'サ', 'ｼ': 'シ', 'ｽ': 'ス', 'ｾ': 'セ', 'ｿ': 'ソ',
  'ﾀ': 'タ', 'ﾁ': 'チ', 'ﾂ': 'ツ', 'ﾃ': 'テ', 'ﾄ': 'ト',
  'ﾅ': 'ナ', 'ﾆ': 'ニ', 'ﾇ': 'ヌ', 'ﾈ': 'ネ', 'ﾉ': 'ノ',
  'ﾊ': 'ハ', 'ﾋ': 'ヒ', 'ﾌ': 'フ', 'ﾍ': 'ヘ', 'ﾎ': 'ホ',
  'ﾏ': 'マ', 'ﾐ': 'ミ', 'ﾑ': 'ム', 'ﾒ': 'メ', 'ﾓ': 'モ',
  'ﾔ': 'ヤ', 'ﾕ': 'ユ', 'ﾖ': 'ヨ',
  'ﾗ': 'ラ', 'ﾘ': 'リ', 'ﾙ': 'ル', 'ﾚ': 'レ', 'ﾛ': 'ロ',
  'ﾜ': 'ワ', 'ｦ': 'ヲ', 'ﾝ': 'ン',
  'ｧ': 'ァ', 'ｨ': 'ィ', 'ｩ': 'ゥ', 'ｪ': 'ェ', 'ｫ': 'ォ',
  'ｯ': 'ッ', 'ｬ': 'ャ', 'ｭ': 'ュ', 'ｮ': 'ョ',
  '｡': '。', '､': '、', 'ｰ': 'ー', '｢': '「', '｣': '」', '･': '・'
};

var reg = new RegExp('[' + Object.keys(kanaMap).join('') + ']', 'g');

return str.normalize('NFKC').toLowerCase()
  .replace(/[ａ-ｚ０-９]/g, function(s) {
    return String.fromCharCode(s.charCodeAt(0) - 0xFEE0);
  })
  .replace(reg, function (s) {
    return kanaMap[s];
  })
  .replace(/[\\s\\u3000]+/g, ' ')
  .trim();
"""
;


SELECT normalize('　　Ａ　　　ＩＵ ＥＯ１２３４５ｱｲ') -- "a iu eo12345アイ"
;

この関数を使って、

normalize -> split -> unnest -> aggregate

で単語ごとの集計をする。


SELECT
  term
  , SUM(impressions)
FROM
  `hogehoge.keyword_log`
  JOIN UNNEST(SPLIT(normalize(`keyword`), ' ')) as term -- 配列に分割してexplodeする
GROUP BY term
;