GA4 データを Looker Studio に取り込む 6 つの方法
公開: 2022-12-13新しい GA4 API クォータが設定されているため、ネイティブ GA4 コネクタを使用する Looker Studio レポートは頻繁に壊れる可能性があります。 幸いなことに、利用可能な多くの代替手段があります。 読み続けて、これらの代替手段がどのように異なるかを発見し、レポートのニーズに合わせた安定したレポートを作成するための 6 つのルートを調べてください。
簡単なデータ探索よりも、読み込みの速いレポートを好みますか? 管理している GA4 プロパティの数とその規模は? ゲームを進めて、データ ウェアハウスの列車に飛び乗りたいですか? レポートの要件に基づいて、さまざまな手法が最適な選択となります。
ソーシャル メディア チャネルでは、2023 年に無料の分析データが終了するという大きな話題がありました。 1 セント硬貨を使わずに GA4 データを Looker Studio に取り込む方法はまだありますが、増え続けるデータ量、追跡するマイクロ サービスの増加、高度なレベルのデータ ブレンディングに直面しています。 それに加えて、過去のデータをすぐに利用できるようにしたい場合、2023 年は現在のデータ パイプラインを見直したい年かもしれません。
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- API クォータはどこにでもあります
- Looker Studio でデータ操作を行う必要がありますか?
- Supermetrics GA4 コネクタを引き続き使用する理由
- スプレッドシートを使用してデータ ウェアハウスを構築する
- どのセットアップがあなたのニーズに合っていますか?
GA4 クォータの最新の変更を把握していませんか?
Looker Studio で Google アナリティクス 4 API クォータの制限を克服する方法
API クォータはどこにでもあります
データを Looker Studio に取り込むためのさまざまなオプションを確認する前に、ほとんどのマーケターが現在 Looker Studio をどのように使用しているかを確認しましょう。
Looker Studio で新しいデータ ソースを作成する場合、700 を超えるコネクタから選択できます。 これらのコネクタのほとんどは、サービスの API と直接通信しますが、これが最もスマートな方法であるかどうかについて質問したことはありません。
データベースの専門家と話をしたところ、クォータを強制しない SaaS プロバイダーの API は 1 つもないことが明らかになりました。 Supermetrics のエンジニアリング マネージャーである Valery Khudoborodov 氏は次のように述べています。
API に比べてデータ ウェアハウスのパフォーマンスがはるかに優れている理由を尋ねられたとき、Kurre Stahlberg 氏は次のように説明しました。
「覚えておくべきことの 1 つは、API リソースは通常、すべての API ユーザー間で共有されるため、平均的なユーザー向けにプロビジョニングされることです。 対照的に、一般に、データベースは自分だけのものであり、通常は過剰にプロビジョニングされています。 API はレート制限とクォータを適用することで過剰使用を処理しますが、データベースはクラッシュすることで過剰使用を処理します。」Kurre Stahlberg 氏、リード セキュリティ エンジニア、Supermetrics
最終的には、Google アナリティクスがある時点でクォータを適用するかどうかではなく、おそらく「いつ」の問題でした。
Looker Studio でデータ操作を行う必要がありますか?
Google からログアウトして Looker Studio ホームページにアクセスすると、次の製品説明が表示されます。
おそらく、これらの行はすでに数回読んだことがあるでしょう。新しいものは何もありません。 ただし、不足しているキーワードに注目してください: データ クレンジング、データ準備、データ操作、データ ブレンド。
それらについて言及することはありませんが、データのクリーニングと準備に Looker Studio の機能を使用しています。今年の初めに Looker Studio がより高度なデータ ブレンディング機能をリリースしたとき、私たちは感激しました。
Himanshu Sharma 氏は、これを「Looker Studio ユーザーの 99% が犯す初歩的なミス」と呼んでいます。 そして彼は続けます。「Looker Studio はデータ操作を目的としたものではありません。 スプレッドシートやデータ ウェアハウスではありません。」
Himanshu に完全に同意するわけではありませんが、彼のマニフェストから、さらに議論する価値のある 2 つの議論を取り上げました。
- Looker Studio でデータを操作すると、特に大規模なデータセットを使用する場合に、レポートの速度が低下します。
- Looker Studio でデータを操作すると、不必要に使いにくくなります。
私の経験から、データ操作がレポートの速度を低下させるとは言えませんが、十分な大きさのデータセットを扱ったことがないかもしれません。 ただし、レポートの速度を低下させるのは、複数のソースからのデータをブレンドすることです。 ただし、その理由は混合ではなく、両方の API がデータをロードするのを待たなければならないという事実です。
スプレッドシートでのデータ操作が Looker Studio でのデータ操作よりも簡単かどうかは、好みの問題かもしれません。 データを必要な形式で取得するのは必ずしも簡単ではないことに同意します。
しかし、スプレッドシートとデータ ウェアハウスについて話す理由は他にもあります。
スプレッドシートとデータ ウェアハウス
最初にデータをスプレッドシートまたはデータ ウェアハウスにプルすると、データの視覚化とは別にデータ操作を行うことができます。
たとえば、Google スプレッドシートは、Looker Studio と同様の一連の機能を提供します。 つまり、データを Looker Studio にインポートする前に、データをクリーニング、操作、さらにはブレンドすることができます。 データ ウェアハウスでは通常、これらのタスクに SQL を使用しますが、ここでも物事が進化しており、ビジュアル ツールへのアクセスがますます増えています。
スピード
クリーンなデータを Looker Studio にインポートすると、迅速なレポートが得られることが最も明白です。 遅い API から 2 つのデータ ソースをブレンドしようとしたことがありますか? その結果、使用できなくなる可能性があります。 最初にデータをスプレッドシートに取り込むことで、すでに大きな違いが生まれています。
BigQuery などのデータ ウェアハウスを使用すると、巨大なデータセットでも高速になります。 BigQuery は、最も頻繁に使用するデータをインテリジェントにキャッシュすることで、多くの SQL クエリを高速化する高速なインメモリ分析サービスである BI Engine を使用します。
歴史的なデータ
前年比 (YoY) で比較する場合は、少なくとも 2 年分のデータが必要です。 また、前年にパンデミックが発生した場合は、さらに遡って進捗状況を適切に評価する必要があります。 履歴データは、以前のパフォーマンスをベンチマークするために重要です。
多くの API は、データへの生涯アクセスを約束しています。 ただし、ルールが変更され、Facebook 広告データには引き続き 37 か月間アクセスできますが、GA4 のデータ保持期間はわずか 14 か月です。
レポート作成に力を入れ、レポートを頼りにする人が増えれば増えるほど、データ ウェアハウスに移行しなければならない理由が増えます。 所有権を取得して資産を保護します。
Supermetrics GA4 コネクタを引き続き使用する理由
大規模なデータセットであっても迅速なレポートを作成し、データを所有していることは、データ ウェアハウスに切り替える良い理由です。 ただし、すべてのユースケースに適用できるわけではありません。 Looker Studio コネクタを使い続ける理由はまだたくさんあります。
コネクタを使用することは、間違いなく、データにアクセスするための最も迅速な方法です。 数分以内に、世界と共有できるレポートの数値が得られます。
レポート内のすべてのディメンションと指標にすぐにアクセスできるため、データセットをより迅速に発見し、他の方法では見落としていた可能性がある指標を調査できます。 レポートする指標とディメンションが正確にわかっている場合は、スプレッドシートまたはデータ ウェアハウスを使用します。 それまでは、データ量が十分に少ない場合はコネクタを使用してください。
ただし、同時リクエストとキャッシュを制限して使用可能なリソースを最大化することで、API クォータを尊重する高品質のコネクタを使用する必要があります。
Supermetrics では、過去数週間にわたって API 割り当てエラーを注意深く監視してきました。 私たちはまだ GA4 コネクタの改善に取り組んでいますが、顧客の 92% はクォータ エラーに直面したことがなく、94% はクエリの 5% でしかエラーを表示していないことを共有できます。
ネイティブ コネクタで問題が発生し、レポートのニーズが業界の 95 番目のタイル内にあると思われる場合は、Supermetrics コネクタをテストすることをお勧めします。
スプレッドシートとデータ ウェアハウス
スプレッドシートとデータ ウェアハウスはどちらも、データの準備と視覚化を分離するのに役立ちます。 それ以外の場合、これら 2 つのアプローチに共通点はほとんどありません。
ローテクソリューション
Google スプレッドシートと Extract Data コネクタは有効なオプションですが、十分なストレージ容量がありません。 Extract Data コネクタには 100MB の制限があり、Google スプレッドシートの各タブは 1,000 万セルに制限されています。
月間訪問数が 1,000 のサイトの場合、Extract Data や Google スプレッドシートを使用しても、非常に詳細なデータ (9 つのディメンションと 14 の指標) による前年比の比較は不可能です。
データ ウェアハウス ソリューション
要件がスプレッドシートを超える場合は、データ ウェアハウスの使用を検討する必要があります。 非常にリーズナブルな価格でほぼ無制限のストレージを利用でき、BigQuery 転送を使用してデータをバックフィルできます。
より高速なレポートを提供するソリューションは他にありませんが、状況は少し複雑になります。
GA4 の無料機能を使用してデータを BigQuery にエクスポートしている場合、データ ストレージの新しい方法に直面することになります。 BigQuery はデータをネストされた形式で保存します。Looker Studio でデータを使用する前に、フラット テーブルを作成する必要があります。 一方、これには SQL の知識と多くの計画が必要です。
Supermetrics ウェアハウス コネクタを使用すると、作業がはるかに簡単になります。 Supermetrics の標準スキーマを使用して、準備なしで GA4 データにアクセスできます。 コードを 1 行も書かずにカスタム スキーマを作成することもできます。すべてがグラフィカル UI で処理されます。
データをきれいにするために必要なコーディングは、Looker Studio よりもさらに少なくて済みます。 Supermetrics チームサイトでは、顧客は条件、関数、ルックアップを使用してカスタム ディメンションとメトリックを作成できます。
「私は SQL を書きますか? はい。 SQLを書きたいですか？ いいえ、私はマーケティング担当者であり、これが私の得意分野です。」JJ Reynolds 氏、Mediaauthentic、マーケティング + 分析責任者
確かに学習プロセスはありますが、レポート用にウェアハウスをセットアップすると、おそらくもう戻りたくないでしょう。 データ ウェアハウスについて学ぶための良い出発点は、Anna Shutko と Evan Kaeding によるウェビナー「マーケティング データ ウェアハウスを構築するために知っておくべきことすべて」です。
スプレッドシートを使用してデータ ウェアハウスを構築する
このトピックについて、最も有名な Looker Studio エキスパートの 1 人である Mehdi Oudjida と話し合っていました。彼は、巧妙な回避策でコミュニティを驚かせることがよくあります。
「Supermetrics コネクタを使用して、毎日の GA4 データをスプレッドシートに取り込むことができます。 Google スプレッドシートを BigQuery にリンクし、データを目的のテーブルに追加するクエリをスケジュールして、低コストでデータ ウェアハウスを取得します。」Mehdi Oudjida、デジタル分析エキスパート
この方法には多少の SQL の知識が必要であり、チェーンのステップの 1 つが失敗した場合に備えてデータの整合性を確保するために、いくつかの安全策を講じる必要があります。 そのようなパイプラインを設定することはロケット科学ではありません。 これは、データ ウェアハウスの利点を体験するための低リスクのアプローチです。
どのセットアップがあなたのニーズに合っていますか?
マーケティング データを Looker Studio に取り込むための多くのオプションを見てきました。 どのセットアップがあなたのニーズに合っていますか? 意思決定プロセスを少し簡単にするために、適切な質問をするために使用できる意思決定ツリーを作成しました。
ニーズに合ったセットアップ
GA4 データを Looker Studio に取り込む 6 つの方法
GA4 の割り当て制限を過去のものにする
新しい GA4 割り当て制限に問題がある場合は、マーケティング データを Looker Studio に取り込む方法を修正する必要がある場合があります。 より安定したコネクタから、スプレッドシートを介したデータ ウェアハウスまで、多くのオプションがあります。 この記事が、さまざまな可能性を明確に把握し、正しい選択をするのに役立つことを願っています。 また、どこから始めればよいかわからない場合は、当社のチームでデモを予約できます。いつでも喜んでお手伝いいたします。
他に質問は？
お客様のニーズに合ったソリューションを見つけるには、セールス エンジニアにご相談ください。
著者について
Supermetrics のデータ ビジュアライゼーション責任者である Ralph は、最初の商用 Looker Studio チャート ライブラリの実装に取り組んでいます。これは、Looker Studio の限界を押し広げることができるデータ ビジュアライゼーションのコレクションです。