So überwinden Sie die Beschränkungen der Google Analytics 4 API-Kontingente in Looker Studio (ehemals Google Data Studio)

In der vergangenen Woche haben Sie vielleicht von der „Quoten-Apokalypse“ oder dem „GA4-Connector-Debakel“ gehört, das ein Google Analytics 4-Update für diejenigen erstellt hat, die Berichte über GA4-Eigenschaften in Looker Studio (ehemals Google Data Studio) erstellen.

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• Was ist mit den GA4-API-Kontingenten passiert?
• Was sind GA4-API-Kontingente?
• Wohin gehst du von hier aus?
• So überwinden Sie die Einschränkungen der GA4-API mit Supermetrics
  • Beschränken Sie gleichzeitige Anfragen
  • Caching
  • Automatische Wiederholungen
• 3 einfache Möglichkeiten, um Ihre GA4-Daten zu erhalten und die API zu umgehen
  • Konnektor für Daten extrahieren von Google
  • Google Tabellen
  • BigQuery

Was ist mit den GA4-API-Kontingenten passiert?

Kurz gesagt, Google hat seine API-Limits für gleichzeitige Anfragen oder „Kontingente“ geändert.

Looker Studio gab die Quotenänderung am 10. November 2022 bekannt.

Was zunächst wie ein erheblicher, aber vorübergehender Fehler in Looker Studio aussah, stellte sich stattdessen als Ergebnis von Änderungen von Google Analytics 4 heraus, die sich in der Folge auf fast jeden Benutzer auswirkten und die Branche völlig überraschten.

Diese kritische Änderung bedeutet, dass Editoren von Looker Studio, die den nativen GA4-Konnektor verwenden, ihre Daten nicht visualisieren können. Oft scheint das Problem sporadisch aufzutreten und Diagramme zeigen nur eine Fehlermeldung an.

Looker Studio zeigt die Fehlermeldung an, sobald die Kontingente für eine bestimmte Eigenschaft erreicht sind. Sobald dies geschieht, gibt Google Analytics keine Daten an Looker Studio zurück.

Was sind GA4-API-Kontingente?

GA4-API-Kontingente lassen sich in drei Anforderungskategorien einteilen: Core, Realtime und Funnel. „API-Anforderungen an Core-Methoden berechnen Core-Kontingente. API-Anforderungen an Echtzeitmethoden berechnen Echtzeitkontingente. Eine Anfrage verbraucht nicht sowohl Core- als auch Realtime-Kontingente.“ Die Kontingente werden verwendet, um Fairness und Parität zwischen Google-Kunden sicherzustellen.

Die offizielle Dokumentation von Google Analytics wirft ein wenig Licht auf diese Quoten. Die Seite enthält eine lange Liste von Zahlen, die für die meisten Benutzer von Looker Studio wahrscheinlich wenig Bedeutung haben.

Zwei Kontingente aus dieser langen Liste, die die größten Auswirkungen auf Looker Studio-Berichte haben, waren gleichzeitige Anfragen und stündliche Token.

Gleichzeitige Anfragen sind einfacher zu verstehen – je mehr Betrachter gleichzeitig auf Ihre Berichte zugreifen, desto schneller erreichen Sie das Kontingent.

Der zweite Faktor ist die Anzahl der Visualisierungen, die Sie in Ihren Berichten verwenden, sowie die Komplexität der Daten, die Sie verwenden. Filter, große Datenmengen und häufige Interaktionen mit Ihrem Bericht werden alle auf Ihre Quoten angerechnet.

Mit mehreren Viewern und komplexen Berichtsseiten werden Sie „API-Kontingente durchbrennen, als würden Kinder nach einer zweijährigen Pandemie an Halloween Süßigkeiten schnappen“.

Stephane Hamel, Experte für Datenschutz und digitales Marketing

Wohin gehst du von hier aus?

Derzeit gibt es keine offizielle Anerkennung von Google, dass dies ein geschäftskritisches Problem ist. Sie haben Schritte bereitgestellt, um das Problem zu beheben, z. B.:

• Reduzieren Sie den Datenverkehr zum Bericht – teilen Sie den Bericht mit weniger Personen
• Reduzieren Sie die Anzahl der Diagramme auf jeder Seite

Diese Lösungen können jedoch Benutzer von Looker Studio betreffen, insbesondere diejenigen, die recht komplexe Anforderungen an die Berichterstellung haben. Beispielsweise fällt es Marketingagenturen möglicherweise schwer, den Datenverkehr auf einen Bericht zu beschränken oder weniger Diagramme auf jeder Seite zu verwenden – insbesondere in der Hochsaison – da sie Kampagnenergebnisse mit ihren Kunden teilen müssen.

Da wir wissen, dass dies tatsächlich geschäftskritisch ist, werden wir nun die genauen Schritte zur Überwindung dieser Einschränkungen durchgehen.

So überwinden Sie die Einschränkungen der GA4-API mit Supermetrics

Benutzer von Looker Studio, die mit dem Supermetrics GA4-Konnektor berichten, sind von dieser Änderung deutlich weniger betroffen.

Bei Supermetrics sind wir an alle Arten von API-Einschränkungen gewöhnt, die von vielen Diensten erzwungen werden, mit denen wir uns verbinden. Die Begrenzung gleichzeitiger Anfragen und das Caching sind nur zwei bewährte Verfahren, die wir eingeführt haben, um eine einwandfreie Kommunikation zwischen Looker Studio und der API sicherzustellen.

Hier sind einige Möglichkeiten, diese Probleme zu minimieren:

1. Beschränken Sie gleichzeitige Anfragen
2. Caching
3. Automatische Wiederholungen

1. Gleichzeitige Anfragen begrenzen

Supermetrics verarbeitet Anforderungen in Stapeln und verzögert einige Anforderungen absichtlich, um zu viele gleichzeitige Anforderungen zu vermeiden. Wenn Ihre Abfrage fünfzehn gleichzeitige Anforderungen verwendet, führt Supermetrics in der Praxis zuerst zehn Abfragen aus, dann die nächsten fünf. Dies kann etwas länger dauern, aber zumindest wird die Abfrage durchgehen.

2. Caching

Supermetrics speichert einige Daten zwischen, um unnötige Aufrufe zu vermeiden. Das bedeutet, wenn Sie einen Bericht mit mehreren Abfragen aktualisieren, ruft Supermetrics nur Daten für diejenigen mit aktualisierten Parametern ab.

3. Automatische Wiederholungen

Trotz der Logik, die wir haben, um ein Überschreiten der Quoten zu vermeiden, sehen wir manchmal Quotenfehler. In diesen Fällen wartet unser System automatisch einen Moment, führt die Anfrage erneut aus und wiederholt dies bei Bedarf einige Male. Selbst in diesen Fällen ist die einzige Auswirkung, die der Benutzer normalerweise sieht, dass der Bericht etwas langsamer ausgeführt wird.

Die 3 einfachsten Möglichkeiten, Ihre GA4-Daten zu erhalten und die API-Beschränkungen zu umgehen

Viele Benutzer von Looker Studio verwenden drei verschiedene Möglichkeiten, um ihre Daten in Looker Studio zu übertragen, ohne direkt auf die API zuzugreifen. Ihre Optionen sind:

• Konnektor für Daten extrahieren von Google
• Google Tabellen
• BigQuery

Diese Alternativen ziehen Ihre Google Analytics 4-Daten in einen Speichercontainer mit nahezu unbegrenzten Kontingenten. Die Daten werden einmal täglich oder vielleicht sogar noch häufiger aktualisiert.

Jede dieser drei Optionen hat Vor- und Nachteile. Möglicherweise sind Sie noch nicht bereit für BigQuery oder finden den Connector zum Extrahieren von Daten zu einschränkend. Sie sollten Ihren Berichtsbedarf analysieren, bevor Sie zu einer dieser Alternativen wechseln.

Konnektor für Daten extrahieren von Google

Dies ist eine kostenlose Option. Mit dem Datenextraktor können Sie bestimmte Messwerte und Dimensionen für Ihren Bericht auswählen. Sie machen im Grunde eine Momentaufnahme Ihrer Daten. Danach können Sie das Update täglich, wöchentlich oder monatlich planen.

Ein echter Vorteil des Connectors ist, dass er die Berichterstellung in Looker Studio erheblich beschleunigt. Ihre Daten werden schneller geladen und reagieren schneller auf Filter und andere Änderungen. Andererseits können Sie die Felder nicht mehr bearbeiten, sobald Sie diese im Bericht ausgewählt haben. Sie sind auch durch 100 MB Speicherplatz begrenzt, der Ihnen vielleicht lange Zeit dient, aber wahrscheinlich nicht für immer.

Sie können auch den Data Extract Connector von Google mit Supermetrics verwenden. Verknüpfen Sie es mit Ihren vorhandenen Datenquellen, wählen Sie die Metriken aus, die Sie melden möchten, und extrahieren Sie die Daten. Auf diese Weise verwendet Ihr Looker Studio-Bericht die gespeicherten Daten und nicht live, und Ihre Berichte werden viel schneller.

Wie gehe ich mit langsamen Looker Studio-Berichten um?

Googles Extract Data Connector zur Rettung

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Google Sheets und die Supermetrics-Konnektoren

Sie können auch Google Sheets als Datenspeicher verwenden. Geben Sie von dort aus Ihre Daten aus Google Sheets an Looker Studio zur Visualisierung und Berichterstellung weiter.

Aber Sie sind auch auf 1 Million Zeilen beschränkt. Wenn Sie mit vielen Daten zu tun haben, verwenden Sie daher am besten ein Data Warehouse wie BigQuery.

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BigQuery

Angesichts der jüngsten Veränderungen in der Branche ist die Verwendung eines Data Warehouse die stabilste und langfristigste Lösung zur Sicherung Ihrer Daten. Wenn Sie Looker Studio bereits für die Berichterstellung verwenden, sollten Sie die Verwendung von BigQuery in Betracht ziehen. Das Speichern von Daten in einem Data Warehouse hilft Ihnen, Datensilos loszuwerden, mehr Analysefunktionen zu haben, die Kontrolle über Ihre Daten zu übernehmen und den Wartungsbedarf zu senken.

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Befreien Sie sich von Datensilos

Es ist unmöglich, Entscheidungen mit verstreuten und isolierten Daten zu treffen. Wenn Sie zu viel Zeit damit verbringen, Daten aus verschiedenen Quellen manuell zu sammeln, haben Sie wenig Zeit, um die Ergebnisse zu analysieren und Ihre Kampagnen zu optimieren. Stattdessen können Sie alle Ihre Marketingdaten in Ihrem Data Warehouse konsolidieren, um eine Single Source of Truth zu schaffen.

Haben Sie mehr Analysefunktionen

Ein Data Warehouse kann viel mehr Daten verarbeiten als eine Tabellenkalkulation. Darüber hinaus haben Sie mehr Flexibilität beim Spielen mit Ihren Daten, unabhängig davon, ob Sie Ihre Daten aggregieren, zusammenführen oder in ein BI-Tool einspeisen möchten.

Übernehmen Sie die volle Verantwortung für historische Daten

Werbeplattformen ändern ständig, wie lange sie Ihre Daten aufbewahren. Anstatt sich auf ihre Datenaufbewahrungsrichtlinien zu verlassen, sollten Sie alle Ihre Daten in einem Data Warehouse speichern. Auf diese Weise haben Sie eine bessere Chance, historische Analysen durchzuführen.

Geringere Wartung

Mit einer cloudbasierten Datenlösung wie BigQuery müssen Sie sich keine Sorgen um die Wartung machen. Das erledigt der Anbieter für Sie. Ihr Team kann sich auf die Verwaltung und Analyse Ihrer Daten konzentrieren.

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Wir hoffen, dass dieser Beitrag Ihnen einige Möglichkeiten bietet, die Einschränkungen der GA4-API zu lösen. Wenn Sie nach einer einfachen und stabilen Möglichkeit suchen, Daten in Looker Studio zu importieren, starten Sie eine kostenlose 14-tägige Testversion von Supermetrics.

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Über den Autor

Ralph, Head of Data Visualization bei Supermetrics, arbeitet an der Implementierung der ersten kommerziellen Looker Studio-Diagrammbibliothek – einer Sammlung von Datenvisualisierungen, mit denen Sie die Grenzen von Looker Studio erweitern können.