Come superare i limiti delle quote API di Google Analytics 4 in Looker Studio (ex Google Data Studio)
Pubblicato: 2022-11-26Nell'ultima settimana, potresti aver sentito parlare dell'"apocalisse delle quote" o della "debacle del connettore GA4" che un aggiornamento di Google Analytics 4 ha creato per coloro che effettuano rapporti sulle proprietà GA4 in Looker Studio (precedentemente Google Data Studio).
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- Che cosa è successo con le quote API GA4?
- Cosa sono le quote API GA4?
- Dove vai da qui?
- Come superare le limitazioni dell'API GA4 con Supermetrics
- Limita le richieste simultanee
- Cache
- Tentativi automatici
- 3 semplici modi per ottenere i tuoi dati GA4 ed evitare l'API
- Connettore di estrazione dei dati di Google
- Fogli Google
- BigQuery
Che cosa è successo con le quote API GA4?
In poche parole, Google ha modificato i suoi limiti API per le richieste simultanee o "quote".
Looker Studio ha annunciato il cambio di quota il 10 novembre 2022.
Quello che inizialmente sembrava essere un problema tecnico significativo ma temporaneo in Looker Studio si è invece rivelato essere il risultato delle modifiche di Google Analytics 4, che successivamente hanno avuto un impatto su quasi tutti gli utenti e hanno colto di sorpresa il settore.
Questo cambiamento critico significa che gli editor di Looker Studio che utilizzano il connettore GA4 nativo non possono visualizzare i propri dati. Spesso il problema sembra intermittente e i grafici mostrano solo un messaggio di errore.
Looker Studio visualizza il messaggio di errore una volta raggiunte le quote per una proprietà specifica. Una volta che ciò accade, Google Analytics non restituisce alcun dato a Looker Studio.
Cosa sono le quote API GA4?
Le quote API GA4 rientrano in tre categorie di richieste: Core, Realtime e Funnel. “Le richieste API ai metodi Core addebitano quote Core. Le richieste API ai metodi in tempo reale addebitano quote in tempo reale. Una richiesta non consumerà entrambe le quote Core e Realtime." Le quote vengono utilizzate per garantire equità e parità tra i clienti di Google.
La documentazione ufficiale di Google Analytics fa un po' di luce su queste quote. La pagina presenta un lungo elenco di numeri, che probabilmente hanno poco significato per la maggior parte degli utenti di Looker Studio.
Due quote di questo lungo elenco che hanno il maggiore impatto sui report di Looker Studio sono state le richieste simultanee e i token orari.
Le richieste simultanee sono più facili da comprendere: più visualizzatori accedono contemporaneamente ai tuoi rapporti, più velocemente raggiungi la quota.
Il secondo fattore è il numero di visualizzazioni utilizzate nei rapporti, nonché la complessità dei dati che stai consumando. Filtri, grandi quantità di dati e frequenti interazioni con il tuo rapporto sono tutti fattori che contano per le tue quote.
Con più visualizzatori e pagine di report complesse, "brucerai le quote API come i bambini che afferrano caramelle ad Halloween dopo una pandemia di due anni".Stephane Hamel, esperto di privacy dei dati e marketing digitale
Dove vai da qui?
Al momento, non c'è stato alcun riconoscimento ufficiale da parte di Google che si tratti di un problema critico per l'azienda. Hanno fornito passaggi per aiutare a mitigare il problema, come ad esempio:
- Riduci il traffico verso il rapporto: condividi il rapporto con meno persone
- Ridurre il numero di grafici su ogni pagina
Tuttavia, queste soluzioni possono interessare gli utenti di Looker Studio, in particolare coloro che hanno esigenze di report piuttosto complesse. Ad esempio, le agenzie di marketing potrebbero avere difficoltà a limitare il traffico a un rapporto o utilizzare meno grafici su ogni pagina, soprattutto durante l'alta stagione, poiché devono condividere i risultati della campagna con i propri clienti.
Quindi, poiché sappiamo che questo è davvero fondamentale per l'azienda, ora esamineremo i passaggi esatti su come superare queste limitazioni.
Come superare le limitazioni dell'API GA4 con Supermetrics
Gli utenti di Looker Studio che segnalano con il connettore Supermetrics GA4 sono stati significativamente meno interessati da questa modifica.
In Supermetrics siamo abituati a tutti i tipi di restrizioni API applicate da molti dei servizi a cui ci connettiamo. La limitazione delle richieste simultanee e la memorizzazione nella cache sono solo due best practice che mettiamo in atto per garantire una comunicazione impeccabile tra Looker Studio e l'API.
Ecco alcuni modi per ridurre al minimo questi problemi:
- Limita le richieste simultanee
- Cache
- Tentativi automatici
1. Limita le richieste simultanee
Supermetrics gestisce le richieste in batch, ritardando di proposito alcune richieste per evitare troppe richieste simultanee. In pratica, se la tua query utilizza quindici richieste simultanee, Supermetrics esegue prima dieci query, quindi le successive cinque. Questo potrebbe richiedere un po' più di tempo, ma almeno la query andrà a buon fine.
2. Cache
Supermetrics memorizza nella cache alcuni dati per evitare chiamate non necessarie. Ciò significa che quando aggiorni un rapporto con più query, Supermetrics recupera solo i dati per quelli con parametri aggiornati.
3. Tentativi automatici
Nonostante la logica che abbiamo in atto per evitare di superare le quote, a volte vediamo errori di quota. In questi casi, il nostro sistema attenderà automaticamente un momento, rieseguirà la richiesta e lo farà alcune volte se necessario. Pertanto, anche in questi casi, l'unico impatto che l'utente vede normalmente è che il rapporto viene eseguito un po' più lentamente.
I 3 modi più semplici per ottenere i tuoi dati GA4 ed evitare le limitazioni dell'API
Molti utenti di Looker Studio utilizzano tre modi diversi per inserire i propri dati in Looker Studio senza accedere direttamente all'API. Le tue opzioni sono:
- Connettore di estrazione dei dati di Google
- Fogli Google
- BigQuery
Queste alternative estraggono i dati di Google Analytics 4 in un contenitore di archiviazione quasi senza limiti di quota. I dati vengono aggiornati una volta al giorno o forse anche più frequentemente.
Ognuna di queste tre opzioni presenta vantaggi e svantaggi. Potresti non essere pronto per BigQuery o trovare il connettore Estrai dati troppo limitante. Dovresti analizzare le tue esigenze di segnalazione prima di passare a una di queste alternative.
Connettore di estrazione dei dati di Google
Questa è un'opzione gratuita da utilizzare. L'estrattore di dati ti consente di scegliere metriche e dimensioni specifiche per il tuo rapporto. Fondamentalmente fai un'istantanea dei tuoi dati. Successivamente, puoi programmare l'aggiornamento giornaliero, settimanale o mensile.
Un vero vantaggio del connettore è che accelera notevolmente la creazione di report in Looker Studio. I tuoi dati vengono caricati più velocemente e rispondono più rapidamente ai filtri e ad altre modifiche. D'altra parte, non puoi modificare i campi dopo averli selezionati nel rapporto. Sei anche limitato da 100 MB di spazio di archiviazione che potrebbe servirti per molto tempo ma probabilmente non per sempre.
Puoi anche utilizzare il connettore di estrazione dei dati di Google con Supermetrics. Collegalo alle origini dati esistenti, scegli le metriche che desideri segnalare ed estrai i dati. In questo modo, il tuo report di Looker Studio utilizza i dati memorizzati anziché quelli in tempo reale e rende i tuoi report molto più veloci.
Come gestire i rapporti lenti di Looker Studio?
Il connettore Extract Data di Google in soccorso
Fogli Google e connettori Supermetrics
Puoi anche utilizzare Fogli Google come archivio dati. Da lì, invia i tuoi dati da Fogli Google a Looker Studio per la visualizzazione e i rapporti.
Ma sei anche limitato a 1 milione di righe. Ecco perché se hai a che fare con molti dati, è meglio utilizzare un data warehouse come BigQuery.
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BigQuery
Con i recenti cambiamenti nel settore, la soluzione più stabile ea lungo termine per proteggere i dati è l'utilizzo di un data warehouse. Se utilizzi già Looker Studio per i rapporti, prendi in considerazione l'utilizzo di BigQuery. L'archiviazione dei dati in un data warehouse ti aiuta a eliminare i silos di dati, avere più capacità di analisi, assumere la proprietà dei tuoi dati e ridurre le esigenze di manutenzione.
Data warehousing di marketing
La guida definitiva per esperti di marketing e analisti
Sbarazzati dei silos di dati
È impossibile prendere decisioni con dati sparsi e isolati. Se passi troppo tempo a raccogliere manualmente dati da diverse fonti, hai poco per analizzare i risultati e ottimizzare le tue campagne. Invece, puoi consolidare tutti i tuoi dati di marketing nel tuo data warehouse per creare un'unica fonte di verità.
Avere più capacità di analisi
Un data warehouse può elaborare molti più dati di un foglio di calcolo. Inoltre, hai una maggiore flessibilità per giocare con i tuoi dati, sia che tu voglia aggregare, unire o inserire i tuoi dati in uno strumento di BI.
Assumi la piena proprietà dei dati storici
Le piattaforme pubblicitarie continuano a cambiare per quanto tempo conserveranno i tuoi dati. Invece di dipendere dalle loro politiche di conservazione dei dati, dovresti salvare tutti i tuoi dati in un data warehouse. In questo modo, hai maggiori possibilità di fare analisi storiche.
Minore manutenzione
Non devi preoccuparti della manutenzione con una soluzione di dati basata su cloud come BigQuery. Il fornitore lo farà per te. Il tuo team può concentrarsi sulla gestione e l'analisi dei tuoi dati.
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Speriamo che questo post ti offra alcune opzioni per risolvere i limiti dell'API GA4. Se stai cercando un modo semplice e stabile per inserire i dati in Looker Studio, avvia una prova gratuita di Supermetrics di 14 giorni.
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Circa l'autore
Ralph, Head of Data Visualization presso Supermetrics, lavora all'implementazione della prima libreria di grafici commerciale di Looker Studio, una raccolta di visualizzazioni di dati che ti consentono di spingere i limiti di Looker Studio.