Seis formas de llevar sus datos de GA4 a Looker Studio
Publicado: 2022-12-13Dado que las nuevas cuotas de la API de GA4 están vigentes, es probable que los informes de Looker Studio que utilizan el conector GA4 nativo no funcionen con frecuencia. Afortunadamente, hay muchas alternativas disponibles. Siga leyendo para descubrir en qué se diferencian estas alternativas, explorando seis rutas para crear informes estables adaptados a sus necesidades de informes.
¿Prefiere informes de carga rápida a una exploración de datos más sencilla? ¿Cuántas propiedades GA4 administra y qué tamaño tienen? ¿Quiere mejorar su juego y subirse al tren del almacén de datos? Según sus requisitos de informes, diferentes técnicas serán su mejor opción.
Hubo conversaciones significativas en los canales de las redes sociales de que 2023 marcará el final de los datos analíticos gratuitos. Todavía hay formas de obtener sus datos de GA4 en Looker Studio sin gastar un centavo, pero se enfrenta a un volumen de datos cada vez mayor, la multiplicación de microservicios que desea rastrear y requiere niveles sofisticados de combinación de datos. Si además de eso desea tener datos históricos al alcance de su mano, 2023 puede ser el año en el que desee revisar su tubería de datos actual.
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- Las cuotas de API están en todas partes
- ¿Deberías hacer manipulación de datos en Looker Studio?
- Por qué debería seguir usando el conector GA4 de Supermetrics
- Creación de un almacén de datos utilizando hojas de cálculo
- ¿Qué configuración se adapta a tus necesidades?
¿No se ha puesto al día con los últimos cambios en las cuotas de GA4?
Cómo superar las limitaciones de las cuotas de la API de Google Analytics 4 en Looker Studio
Las cuotas de API están en todas partes
Antes de revisar las diferentes opciones para traer datos a Looker Studio, revisemos cómo la mayoría de los especialistas en marketing usan Looker Studio en la actualidad.
Cuando crea una nueva fuente de datos en Looker Studio, puede elegir entre más de 700 conectores. La mayoría de estos conectores se comunican directamente con la API del servicio y nunca nos preguntamos si esta es la forma más inteligente de hacerlo.
Al hablar con nuestros expertos en bases de datos, quedó claro que no hay una sola API de un proveedor de SaaS que no aplique cuotas. Como dice Valery Khudoborodov, Gerente de ingeniería de Supermetrics, "almacenar un montón de cosas es barato, pero mudarse es costoso y, a menudo, complejo".
Y cuando se le preguntó por qué los almacenes de datos tienen mucho más rendimiento en comparación con las API, Kurre Stahlberg proporcionó la siguiente explicación:
“Una cosa para recordar es que los recursos de API generalmente se comparten entre todos los usuarios de API y, por lo tanto, se aprovisionan para el usuario promedio. Por el contrario, una base de datos, en general, es solo para usted y suele estar sobreaprovisionada. La API maneja el uso excesivo al hacer cumplir los límites de tasa y las cuotas; la base de datos maneja el uso excesivo al colapsar”.Kurre Stahlberg, ingeniero principal de seguridad, Supermetrics
Al final, probablemente fue más una cuestión de "cuándo" y no de "si" Google Analytics impondrá una cuota en algún momento.
¿Deberías hacer manipulación de datos en Looker Studio?
Si cierra sesión en Google y accede a la página de inicio de Looker Studio, verá la siguiente descripción del producto.
Probablemente ya hayas leído estas líneas varias veces, no hay nada nuevo aquí. Pero concéntrese en las palabras clave que faltan: limpieza de datos, preparación de datos, manipulación de datos y combinación de datos.
No se mencionan y, sin embargo, estamos usando las funciones de Looker Studio para la limpieza y preparación de datos, y nos quedamos encantados cuando Looker Studio lanzó capacidades de combinación de datos más avanzadas a principios de año.
Himanshu Sharma lo llama los "errores de principiante que comete el 99% de los usuarios de Looker Studio". Y continúa, “Looker Studio no está diseñado para la manipulación de datos. No es una hoja de cálculo o un almacén de datos”.
Si bien no estoy completamente de acuerdo con Himanshu, elegí dos argumentos de su manifiesto que vale la pena discutir más a fondo.
- Cuando manipula datos en Looker Studio, ralentiza el informe, especialmente cuando se utilizan grandes conjuntos de datos.
- La manipulación de datos en Looker Studio hace que sea innecesariamente difícil de usar.
Desde mi experiencia, no puedo decir que la manipulación de datos ralentice un informe, pero es posible que nunca haya trabajado con conjuntos de datos lo suficientemente grandes. Sin embargo, lo que ralentiza un informe es combinar datos de múltiples fuentes. Sin embargo, la razón no es tanto la combinación como el hecho de que debe esperar a que ambas API carguen los datos.
Si manipular datos en una hoja de cálculo es más fácil que en Looker Studio, podría ser una cuestión de preferencia. Acepto que no siempre es fácil obtener sus datos en el formato requerido.
Pero hay otras razones para hablar de hojas de cálculo y almacenes de datos.
Hojas de cálculo y almacenes de datos
Cuando introduce sus datos en una hoja de cálculo o en un almacén de datos primero, puede tener una manipulación de datos separada de la visualización de datos.
Google Sheets, por ejemplo, le ofrece un conjunto de funciones similar al de Looker Studio. Esto significa que puede limpiar, manipular o incluso mezclar datos antes de importarlos a Looker Studio. En un almacén de datos, generalmente usa SQL para estas tareas, pero incluso aquí, las cosas están evolucionando y tiene cada vez más acceso a herramientas visuales.
Velocidad
Los informes rápidos son el resultado más obvio al importar datos limpios a Looker Studio. ¿Alguna vez ha intentado combinar dos fuentes de datos de API lentas? El resultado puede ser inutilizable. Introducir primero los datos en una hoja de cálculo ya marca una gran diferencia.
El uso de almacenes de datos, como BigQuery, incluso será rápido con grandes conjuntos de datos. BigQuery usa su BI Engine, un servicio de análisis en memoria rápido que acelera muchas consultas SQL mediante el almacenamiento inteligente en caché de los datos que usa con más frecuencia.
Información histórica
Si desea realizar comparaciones año tras año (YoY), necesita al menos 2 años de datos. Y si el año anterior hubo una pandemia, querrá retroceder aún más para evaluar su progreso adecuadamente. Los datos históricos son cruciales para comparar rendimientos anteriores.
Muchas API han prometido acceso de por vida a sus datos. Pero las reglas cambiaron y, si bien aún tiene acceso durante 37 meses a sus datos de anuncios de Facebook, la retención de datos para GA4 es de solo 14 meses.
Cuanto más esfuerzo ponga en sus informes, y más personas cuenten con sus informes, más razones tendrá para moverse hacia un almacén de datos. Proteja sus activos tomando posesión.
Por qué debería seguir usando el conector GA4 de Supermetrics
Los informes rápidos, incluso para conjuntos de datos masivos, y la propiedad de los datos son buenos argumentos para cambiar a un almacén de datos. Pero es posible que no se apliquen a todos los casos de uso. Todavía hay muchas razones para seguir usando los conectores de Looker Studio.
El uso de conectores sigue siendo, sin duda, la forma más rápida de acceder a tus datos. En cuestión de minutos, tiene los números en su informe que puede compartir con el mundo.
Tener acceso inmediato a todas las dimensiones y métricas en su informe lo ayuda a descubrir conjuntos de datos más rápido y le permite explorar métricas que de otro modo podría haber supervisado. Utilice hojas de cálculo o almacenes de datos cuando sepa exactamente sobre qué métricas y dimensiones desea informar. Hasta entonces, use conectores si su volumen de datos es lo suficientemente bajo.
Pero debe usar conectores de calidad que respeten las cuotas de API al limitar las solicitudes simultáneas y el almacenamiento en caché para maximizar sus recursos disponibles.
En Supermetrics, hemos estado monitoreando de cerca los errores de cuota de API durante las últimas semanas. Si bien todavía estamos tratando de mejorar nuestro conector GA4, podemos compartir que el 92 % de nuestros clientes nunca se han enfrentado a ningún error de cuota y el 94 % solo ve errores en el 5 % de sus consultas.
Si ha experimentado problemas con el conector nativo y cree que sus necesidades de generación de informes se encuentran dentro del mosaico 95 de la industria, es posible que desee probar el conector Supermetrics.
Hojas de cálculo frente a almacenes de datos
Tanto las hojas de cálculo como los almacenes de datos lo ayudan a separar la preparación y visualización de datos. De lo contrario, estos dos enfoques tienen poco en común.
Las soluciones de baja tecnología
Hojas de cálculo de Google y el conector de extracción de datos son opciones válidas, pero carecen de suficiente espacio de almacenamiento. El conector Extraer datos tiene un límite de 100 MB y cada pestaña de una hoja de cálculo de Google tiene un límite de 10 millones de celdas.
Para un sitio con 1000 visitas mensuales, una comparación interanual con datos muy granulares (9 dimensiones y 14 métricas) no sería posible con Extraer datos o con Hojas de cálculo de Google.
Soluciones de almacenamiento de datos
Si sus requisitos superan las hojas de cálculo, debería considerar el uso de un almacén de datos. Tendrá almacenamiento casi ilimitado por un precio muy razonable y podrá rellenar sus datos mediante la transferencia de BigQuery.
No existe otra solución para entregar informes más rápidos, pero las cosas se vuelven un poco más complejas.
Si está utilizando la función gratuita de GA4 para exportar datos a BigQuery, se enfrentará a una nueva forma de almacenamiento de datos. BigQuery almacenará los datos en un formato anidado y, antes de usar los datos en Looker Studio, debe crear tablas planas. Por otro lado, esto requiere conocimientos de SQL y mucha planificación.
El conector de almacén de Supermetrics facilita mucho las cosas. Puede usar el esquema estándar de Supermetrics para acceder a sus datos de GA4 sin ninguna preparación. También puede crear su esquema personalizado sin escribir una sola línea de código: todo se maneja con una interfaz de usuario gráfica.
Para limpiar sus datos, se requiere incluso menos codificación que en Looker Studio. En Supermetrics Teamsite, los clientes pueden crear dimensiones y métricas personalizadas mediante condiciones, funciones y búsquedas.
“¿Escribo SQL? Sí. ¿Quiero escribir SQL? No, soy un vendedor, y esto es lo que mejor se me da”.JJ Reynolds, director de marketing y análisis, Mediauthentic
Ciertamente hay un proceso de aprendizaje, pero una vez que haya configurado su almacén para sus informes, probablemente ya no quiera volver atrás. Un buen punto de partida para aprender sobre los almacenes de datos es el seminario web "Todo lo que necesita saber para construir su almacén de datos de marketing" de Anna Shutko y Evan Kaeding.
Creación de un almacén de datos utilizando hojas de cálculo
Estaba discutiendo el tema con Mehdi Oudjida, uno de los expertos más conocidos de Looker Studio que frecuentemente sorprende a la comunidad con soluciones ingeniosas.
“Es posible extraer datos de GA4 diariamente en una hoja de cálculo usando el conector de Supermetrics. Vincule Google Sheet a BigQuery, programe una consulta para agregar los datos a su tabla de destino y obtenga un almacén de datos a un costo reducido”.Mehdi Oudjida, experto en análisis digital
Este método requiere un poco de conocimiento de SQL, y deberá implementar algunas medidas de seguridad para garantizar la integridad de sus datos en caso de que falle uno de los pasos de su cadena. La creación de una tubería de este tipo no es ciencia espacial. Es un enfoque de bajo riesgo para experimentar las ventajas de un almacén de datos.
¿Qué configuración se adapta a tus necesidades?
Hemos visto muchas opciones para llevar nuestros datos de marketing a Looker Studio. ¿Qué configuración se adapta a tus necesidades? Para que su proceso de decisión sea un poco más fácil, hemos creado un árbol de decisiones que puede usar para hacer las preguntas correctas.
Qué configuración se adapta a sus necesidades
6 formas de llevar sus datos de GA4 a Looker Studio
Haga que los límites de cuotas de GA4 sean una historia del pasado
Si tuvo problemas con los nuevos límites de cuota de GA4, es posible que deba revisar la forma en que trae sus datos de marketing a Looker Studio. Hay muchas opciones, desde conectores más estables, hojas de cálculo hasta almacenes de datos. Con suerte, este artículo lo ayudará a obtener una imagen clara de las diferentes posibilidades y tomar la decisión correcta. Y si todavía no está seguro de por dónde empezar, puede reservar una demostración con nuestro equipo, siempre estaremos encantados de ayudarle.
¿Alguna pregunta más?
Hable con nuestros ingenieros de ventas para encontrar la solución que se adapte a sus necesidades.
Sobre el Autor
Ralph, jefe de visualización de datos en Supermetrics, trabaja en la implementación de la primera biblioteca comercial de gráficos de Looker Studio: una colección de visualizaciones de datos que le permiten superar los límites de Looker Studio.