Cómo superar las limitaciones de las cuotas de la API de Google Analytics 4 en Looker Studio (anteriormente Google Data Studio)
Publicado: 2022-11-26Durante la semana pasada, es posible que haya escuchado sobre "el apocalipsis de cuotas" o la "debacle del conector GA4" que creó una actualización de Google Analytics 4 para aquellos que informan sobre las propiedades GA4 en Looker Studio (anteriormente Google Data Studio).
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- ¿Qué pasó con las cuotas de la API de GA4?
- ¿Qué son las cuotas de la API de GA4?
- ¿A donde vas desde aquí?
- Cómo superar las limitaciones de la API de GA4 con Supermetrics
- Limite las solicitudes simultáneas
- almacenamiento en caché
- Reintentos automáticos
- 3 formas sencillas de obtener sus datos de GA4 y evitar la API
- Conector de extracción de datos de Google
- Hojas de cálculo de Google
- BigQuery
¿Qué pasó con las cuotas de la API de GA4?
En pocas palabras, Google cambió sus límites de API para solicitudes simultáneas o "cuotas".
Looker Studio anunció el cambio de cuota el 10 de noviembre de 2022.
Lo que inicialmente parecía ser una falla significativa pero temporal en Looker Studio resultó ser el resultado de los cambios de Google Analytics 4, que posteriormente impactaron a casi todos los usuarios y tomaron a la industria por sorpresa.
Este cambio crítico significa que los editores de Looker Studio que usan el conector GA4 nativo no pueden visualizar sus datos. A menudo, el problema parece intermitente y los gráficos solo muestran un mensaje de error.
Looker Studio muestra el mensaje de error una vez que se alcanzan las cuotas para una propiedad específica. Una vez que esto sucede, Google Analytics no devuelve ningún dato a Looker Studio.
¿Qué son las cuotas de la API de GA4?
Las cuotas de la API de GA4 encajan en tres categorías de solicitudes: Core, Realtime y Funnel. “Las solicitudes de API a los métodos Core cobran cuotas Core. Las solicitudes de API a los métodos en tiempo real cobran cuotas en tiempo real. Una solicitud no consumirá las cuotas de Core y Realtime”. Las cuotas se utilizan para garantizar la equidad y la paridad entre los clientes de Google.
La documentación oficial de Google Analytics arroja un poco de luz sobre estas cuotas. La página presenta una larga lista de números, que probablemente tengan poco significado para la mayoría de los usuarios de Looker Studio.
Dos cuotas de esta larga lista que tienen el mayor impacto en los informes de Looker Studio fueron las solicitudes simultáneas y los tokens por hora.
Las solicitudes simultáneas son más fáciles de entender: cuantos más espectadores accedan a sus informes simultáneamente, más rápido alcanzará la cuota.
El segundo factor es la cantidad de visualizaciones que usa en sus informes, así como la complejidad de los datos que consume. Los filtros, las grandes cantidades de datos y la interacción frecuente con su informe cuentan para sus cuotas.
Con múltiples visores y páginas de informes complejas, "quemará las cuotas de API como niños que toman dulces en Halloween después de una pandemia de dos años".Stephane Hamel, experto en privacidad de datos y marketing digital
¿A donde vas desde aquí?
Actualmente, no ha habido ningún reconocimiento oficial por parte de Google de que este es un problema crítico para el negocio. Han proporcionado pasos para ayudar a mitigar el problema, tales como:
- Reduzca el tráfico al informe: comparta el informe con menos personas
- Reducir el número de gráficos en cada página
Sin embargo, estas soluciones pueden afectar a los usuarios de Looker Studio, especialmente a aquellos que tienen necesidades de generación de informes bastante complejas. Por ejemplo, a las agencias de marketing les puede resultar difícil limitar el tráfico a un informe o usar menos gráficos en cada página, especialmente durante la temporada alta, ya que necesitan compartir los resultados de la campaña con sus clientes.
Entonces, como sabemos que esto es realmente crítico para el negocio, ahora veremos los pasos exactos sobre cómo superar estas limitaciones.
Cómo superar las limitaciones de la API de GA4 con Supermetrics
Los usuarios de Looker Studio que informan con el conector Supermetrics GA4 se han visto significativamente menos afectados por este cambio.
En Supermetrics, estamos acostumbrados a todo tipo de restricciones de API impuestas por muchos de los servicios a los que nos conectamos. Limitar las solicitudes simultáneas y el almacenamiento en caché son solo dos de las mejores prácticas que implementamos para garantizar una comunicación perfecta entre Looker Studio y la API.
Aquí hay algunas maneras de minimizar estos problemas:
- Limite las solicitudes simultáneas
- almacenamiento en caché
- Reintentos automáticos
1. Limite las solicitudes simultáneas
Supermetrics maneja las solicitudes en lotes, retrasando deliberadamente algunas solicitudes para evitar demasiadas solicitudes simultáneas. En la práctica, si su consulta utiliza quince solicitudes simultáneas, Supermetrics primero ejecuta diez consultas y luego las cinco siguientes. Esto puede tomar un poco más de tiempo, pero al menos la consulta se procesará.
2. Almacenamiento en caché
Supermetrics almacena en caché algunos datos para evitar llamadas innecesarias. Esto significa que cuando actualiza un informe con varias consultas, Supermetrics solo obtiene datos para los que tienen parámetros actualizados.
3. Reintentos automáticos
A pesar de la lógica que tenemos para evitar sobrepasar las cuotas, a veces vemos errores de cuota. En estos casos, nuestro sistema automáticamente esperará un momento, volverá a ejecutar la solicitud y lo hará varias veces si es necesario. Entonces, incluso en estos casos, el único impacto que el usuario normalmente ve es que el informe se ejecuta un poco más lento.
Las 3 formas más fáciles de obtener sus datos de GA4 y evitar las limitaciones de la API
Muchos usuarios de Looker Studio utilizan tres formas diferentes de introducir sus datos en Looker Studio sin acceder directamente a la API. Tus opciones son:
- Conector de extracción de datos de Google
- Hojas de cálculo de Google
- BigQuery
Estas alternativas extraen sus datos de Google Analytics 4 en un contenedor de almacenamiento casi sin límites de cuota. Los datos se actualizan una vez al día o incluso con más frecuencia.
Cada una de estas tres opciones tiene ventajas y desventajas. Es posible que no esté listo para BigQuery o que el conector de extracción de datos le resulte demasiado limitado. Debe analizar sus necesidades de informes antes de cambiar a una de estas alternativas.
Conector de extracción de datos de Google
Esta es una opción gratuita para usar. El extractor de datos le permite elegir métricas y dimensiones específicas para su informe. Básicamente, toma una instantánea de sus datos. Después de eso, puede programar la actualización diaria, semanal o mensual.
Una ventaja real del conector es que acelera enormemente la generación de informes en Looker Studio. Sus datos se cargan más rápido y responden a los filtros y otros cambios con mayor rapidez. Por otro lado, no puede editar los campos una vez que los haya seleccionado en el informe. También está limitado por 100 MB de almacenamiento que puede servirle durante mucho tiempo, pero probablemente no para siempre.
También puede usar el conector de extracción de datos de Google con Supermetrics. Vincúlelo con sus fuentes de datos existentes, elija las métricas que desea informar y extraiga los datos. De esta manera, su informe de Looker Studio utiliza los datos almacenados en lugar de los datos en vivo, y hace que sus informes sean mucho más rápidos.
¿Cómo lidiar con los informes lentos de Looker Studio?
El conector de extracción de datos de Google al rescate
Google Sheets y los conectores de Supermetrics
También puede usar Hojas de cálculo de Google como almacenamiento de datos. A partir de ahí, alimente sus datos de Hojas de cálculo de Google a Looker Studio para visualizarlos y generar informes.
Pero también está limitado a 1 millón de filas. Por eso, si se trata de una gran cantidad de datos, es mejor utilizar un almacén de datos como BigQuery.
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BigQuery
Con los cambios recientes en la industria, la solución más estable y duradera para proteger sus datos es usar un almacén de datos. Si ya usa Looker Studio para generar informes, considere usar BigQuery. El almacenamiento de datos en un almacén de datos lo ayuda a deshacerse de los silos de datos, tener más capacidades de análisis, tomar posesión de sus datos y reducir las necesidades de mantenimiento.
Almacenamiento de datos de marketing
La guía definitiva para especialistas en marketing y analistas
Deshazte de los silos de datos
Es imposible tomar decisiones con datos dispersos y aislados. Si dedica demasiado tiempo a la recopilación manual de datos de diferentes fuentes, tiene poco para analizar los resultados y optimizar sus campañas. En su lugar, puede consolidar todos sus datos de marketing en su almacén de datos para crear una única fuente de información.
Tener más capacidades de análisis
Un almacén de datos puede procesar muchos más datos que una hoja de cálculo. Además, tiene más flexibilidad para jugar con sus datos, ya sea que desee agregar, unir o introducir sus datos en una herramienta de BI.
Tome posesión total de los datos históricos
Las plataformas de publicidad siguen cambiando cuánto tiempo conservarán sus datos. En lugar de depender de sus políticas de retención de datos, debe guardar todos sus datos en un almacén de datos. De esta manera, tiene una mejor oportunidad de hacer un análisis histórico.
Menor mantenimiento
No tiene que preocuparse por el mantenimiento con una solución de datos basada en la nube como BigQuery. El proveedor lo hará por usted. Su equipo puede concentrarse en administrar y analizar sus datos.
Empezar con BigQuery
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Esperamos que esta publicación le brinde algunas opciones para resolver las limitaciones de la API de GA4. Si está buscando una manera fácil y estable de obtener datos en Looker Studio, inicie una prueba gratuita de Supermetrics de 14 días.
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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.