Looker Studio (以前の Google データスタジオ) 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
公開: 2022-11-26この 1 週間で、Looker Studio (以前の Google Data Studio) で GA4 プロパティに関するレポートを作成するために Google アナリティクス 4 の更新によって作成された「クォータの黙示録」または「GA4 コネクタの大失敗」について聞いたことがあるかもしれません。
スキップしてください >>
- GA4 API 割り当てはどうなりましたか?
- GA4 API 割り当てとは何ですか?
- ここからどこへ行く？
- Supermetrics で GA4 API の制限を克服する方法
- 同時リクエストを制限する
- キャッシング
- 自動再試行
- API を使用せずに GA4 データを取得する 3 つの簡単な方法
- Google の抽出データ コネクタ
- Google スプレッドシート
- BigQuery
GA4 API 割り当てはどうなりましたか?
簡単に言えば、Google は同時リクエストまたは「クォータ」の API 制限を変更しました。
Looker Studio は、2022 年 11 月 10 日に割り当ての変更を発表しました。
当初、Looker Studio の重大で一時的な不具合のように見えたものは、代わりに Google アナリティクス 4 からの変更の結果であることが判明しました。これはその後、ほぼすべてのユーザーに影響を与え、業界を完全に驚かせました。
この重要な変更は、ネイティブ GA4 コネクタを使用する Looker Studio 編集者がデータを視覚化できないことを意味します。 多くの場合、問題は断続的に発生し、グラフにはエラー メッセージのみが表示されます。
特定のプロパティのクォータに達すると、Looker Studio にエラー メッセージが表示されます。 これが発生すると、Google アナリティクスは Looker Studio にデータを返しません。
GA4 API 割り当てとは何ですか?
GA4 API の割り当ては、コア、リアルタイム、ファネルの 3 つのリクエスト カテゴリに分類されます。 「コア メソッドへの API リクエストは、コア クォータを請求します。 リアルタイム メソッドへの API リクエストは、リアルタイム クォータを請求します。 1 つのリクエストで、コア クォータとリアルタイム クォータの両方が消費されることはありません。」 割り当ては、Google のお客様間の公平性と同等性を確保するために使用されます。
Google アナリティクスの公式ドキュメントでは、これらのクォータについて少し説明しています。 このページには、ほとんどの Looker Studio ユーザーにとってほとんど意味のない数字の長いリストが掲載されています。
この長いリストの中で、Looker Studio レポートに最も大きな影響を与えた 2 つの割り当ては、同時リクエストと時間単位のトークンでした。
同時リクエストは理解しやすく、より多くの閲覧者が同時にレポートにアクセスするほど、クォータに早く到達します。
2 つ目の要因は、レポートで使用する視覚化の数と、使用するデータの複雑さです。 フィルター、大量のデータ、レポートとの頻繁なやり取りはすべて、クォータに対してカウントされます。
複数のビューアーと複雑なレポート ページを使用すると、「2 年間のパンデミックの後、ハロウィーンで子供たちがキャンディーをつかむように、API クォータを使い果たす」ことになります。Stephane Hamel、データ プライバシーおよびデジタル マーケティング エキスパート
ここからどこへ行く？
現在のところ、これがビジネス上重要な問題であることを Google が公式に認めているわけではありません。 彼らは、次のような問題を軽減するための手順を提供しています。
- レポートへのトラフィックを減らす - レポートをより少ない人数で共有する
- 各ページのグラフの数を減らす
ただし、これらのソリューションは、Looker Studio ユーザー、特に非常に複雑なレポートが必要なユーザーに影響を与える可能性があります。 たとえば、マーケティング エージェンシーは、キャンペーンの結果をクライアントと共有する必要があるため、レポートへのトラフィックを制限したり、各ページで使用するグラフを減らしたりするのが難しい場合があります (特にピーク シーズン中)。
これは実際にビジネス上重要であることがわかっているので、これらの制限を克服するための正確な手順を次に示します。
Supermetrics で GA4 API の制限を克服する方法
Supermetrics GA4 コネクタを使用してレポートを作成する Looker Studio ユーザーは、この変更による影響を大幅に軽減しています。
Supermetrics では、接続先の多くのサービスによって適用されるあらゆる種類の API 制限に慣れています。 同時リクエストとキャッシングを制限することは、Looker Studio と API 間の完璧な通信を保証するために導入した 2 つのベスト プラクティスにすぎません。
これらの問題を最小限に抑える方法を次に示します。
- 同時リクエストを制限する
- キャッシング
- 自動再試行
1. 同時リクエストを制限する
Supermetrics はリクエストをバッチで処理し、同時リクエストが多すぎるのを避けるために意図的に一部のリクエストを遅らせます。 実際には、クエリが 15 個の同時リクエストを使用する場合、Supermetrics は最初に 10 個のクエリを実行し、次に次の 5 個を実行します。 これには少し時間がかかる場合がありますが、少なくともクエリは実行されます。
2.キャッシング
Supermetrics は、不要な呼び出しを避けるために一部のデータをキャッシュします。 これは、複数のクエリでレポートを更新すると、Supermetrics は更新されたパラメータを持つレポートのデータのみをフェッチすることを意味します。
3. 自動リトライ
割り当てを超えないようにロジックを設定しているにもかかわらず、割り当てエラーが発生することがあります。 このような場合、システムは自動的にしばらく待ってリクエストを再実行し、必要に応じてこれを数回実行します。 したがって、これらの場合でも、ユーザーが通常目にする唯一の影響は、レポートの実行が少し遅くなることです。
GA4 データを取得し、API の制限を回避する 3 つの最も簡単な方法
多くの Looker Studio ユーザーは、3 つの異なる方法を使用して、API に直接アクセスせずにデータを Looker Studio に取り込みます。 オプションは次のとおりです。
- Google の抽出データ コネクタ
- Google スプレッドシート
- BigQuery
これらの代替手段は、割り当て制限がほとんどないストレージ コンテナに Google アナリティクス 4 データをプルします。 データは 1 日 1 回、またはそれ以上の頻度で更新されます。
これら 3 つのオプションには、それぞれ長所と短所があります。 BigQuery の準備ができていないか、Extract Data コネクタがあまりにも限定的であると感じるかもしれません。 これらの代替手段のいずれかに切り替える前に、レポートのニーズを分析する必要があります。
Google の抽出データ コネクタ
これは無料で使用できるオプションです。 データ エクストラクタを使用すると、レポートに特定の指標とディメンションを選択できます。 基本的に、データのスナップショットを作成します。 その後、毎日、毎週、または毎月の更新をスケジュールできます。
コネクタの本当の利点は、Looker Studio でのレポート作成が大幅に高速化されることです。 データの読み込みが速くなり、フィルターやその他の変更により迅速に対応できます。 一方、レポートでフィールドを選択すると、フィールドを編集することはできません。 また、100MB のストレージに制限されています。これは、長期間使用できる可能性がありますが、おそらく永久に使用できるわけではありません。
Supermetrics で Google の Data Extract コネクタを使用することもできます。 それを既存のデータ ソースにリンクし、レポートする指標を選択して、データを抽出します。 このように、Looker Studio レポートはライブではなく保存されたデータを使用するため、レポートが大幅に高速化されます。
遅い Looker Studio レポートに対処するにはどうすればよいですか?
Google の Extract Data コネクタが助けになります
Google スプレッドシートと Supermetrics コネクタ
Google スプレッドシートをデータ ストレージとして使用することもできます。 そこから、データを Google スプレッドシートから Looker Studio にフィードして、視覚化とレポート作成を行います。
ただし、100 万行に制限されています。 そのため、大量のデータを扱う場合は、BigQuery のようなデータ ウェアハウスを使用することをお勧めします。
Google スプレッドシートを使ってみる
マーケティング データを Google スプレッドシートに移行したいと考えていますか?
BigQuery
業界の最近の変化により、データを保護するための最も安定した長期的なソリューションは、データ ウェアハウスを使用することです。 レポートにすでに Looker Studio を使用している場合は、BigQuery の使用を検討してください。 データ ウェアハウスにデータを格納すると、データ サイロを取り除き、分析機能を強化し、データの所有権を取得し、メンテナンスの必要性を減らすことができます。
マーケティング データ ウェアハウス
マーケターとアナリストのための究極のガイド
データサイロを取り除く
分散したサイロ化されたデータで意思決定を行うことは不可能です。 さまざまなソースから手動でデータを収集するのに多くの時間を費やしていると、結果を分析してキャンペーンを最適化する時間がほとんどなくなります。 代わりに、すべてのマーケティング データをデータ ウェアハウスに統合して、信頼できる唯一の情報源を作成できます。
より多くの分析機能を持つ
データ ウェアハウスは、スプレッドシートよりもはるかに多くのデータを処理できます。 さらに、データを集計、結合、または BI ツールにフィードするかどうかに関係なく、データをより柔軟に操作できます。
履歴データの完全な所有権を取得
広告プラットフォームは、データを保持する期間を変更し続けています。 データ保持ポリシーに依存するのではなく、すべてのデータをデータ ウェアハウスに保存する必要があります。 このようにして、履歴分析を行う機会が増えます。
低メンテナンス
BigQuery のようなクラウドベースのデータ ソリューションを使用すれば、メンテナンスについて心配する必要はありません。 プロバイダーがあなたに代わってそれを行います。 チームはデータの管理と分析に集中できます。
BigQuery を使ってみる
マーケティング データを BigQuery に移行するのにサポートが必要ですか?
この投稿が、GA4 API の制限を解決するためのいくつかのオプションを提供することを願っています。 データを Looker Studio に取り込むための簡単で安定した方法をお探しの場合は、Supermetrics の 14 日間の無料トライアルを開始してください。
Looker Studio を使ってみる
マーケティング データを Looker Studio に取り込む最も簡単な方法
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。