หกวิธีในการนำข้อมูล GA4 ของคุณเข้าสู่ Looker Studio

เนื่องจากมีการใช้โควต้า GA4 API ใหม่ รายงานของ Looker Studio ที่ใช้ตัวเชื่อมต่อ GA4 ดั้งเดิมจึงมีแนวโน้มที่จะหยุดทำงานบ่อยครั้ง โชคดีที่มีทางเลือกมากมาย อ่านต่อเพื่อค้นพบว่าทางเลือกเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไร สำรวจหกเส้นทางเพื่อสร้างรายงานที่เสถียรซึ่งปรับให้เหมาะกับความต้องการในการรายงานของคุณ

คุณชอบรายงานที่โหลดเร็วมากกว่าการสำรวจข้อมูลที่ง่ายกว่าหรือไม่? คุณจัดการพร็อพเพอร์ตี้ GA4 จำนวนกี่รายการ และมีขนาดเท่าใด คุณต้องการที่จะยกระดับเกมของคุณและกระโดดขึ้นรถไฟคลังข้อมูลหรือไม่? ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดในการรายงานของคุณ เทคนิคต่างๆ จะเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดของคุณ

มีการพูดคุยกันอย่างมากในช่องทางโซเชียลมีเดียว่าปี 2023 จะเป็นจุดสิ้นสุดของข้อมูลการวิเคราะห์ฟรี ยังมีวิธีในการนำข้อมูล GA4 ของคุณเข้าสู่ Looker Studio โดยไม่ต้องเสียเงินสักบาท แต่คุณกำลังเผชิญกับปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ การเพิ่มจำนวนของบริการขนาดเล็กที่คุณต้องการติดตาม และต้องการการผสมข้อมูลในระดับที่ซับซ้อน หากคุณต้องการมีข้อมูลย้อนหลังเพียงปลายนิ้วสัมผัส ปี 2023 อาจเป็นปีที่คุณต้องการตรวจสอบไปป์ไลน์ข้อมูลปัจจุบันของคุณ

ข้ามไปก่อน >>

• โควต้า API มีอยู่ทั่วไป
• คุณควรทำการจัดการข้อมูลใน Looker Studio หรือไม่
• เหตุใดคุณจึงควรใช้ตัวเชื่อมต่อ Supermetrics GA4
• สร้างคลังข้อมูลโดยใช้สเปรดชีต
• การตั้งค่าใดที่เหมาะกับความต้องการของคุณ

ไม่ทันกับการเปลี่ยนแปลงล่าสุดของโควต้า GA4?

วิธีเอาชนะข้อจำกัดของโควต้า API ของ Google Analytics 4 ใน Looker Studio

อ่านบทความ

โควต้า API มีอยู่ทั่วไป

ก่อนที่เราจะตรวจสอบตัวเลือกต่างๆ ในการนำข้อมูลเข้าสู่ Looker Studio เรามาทบทวนวิธีที่นักการตลาดส่วนใหญ่ใช้ Looker Studio ในปัจจุบันกัน

เมื่อคุณสร้างแหล่งข้อมูลใหม่ใน Looker Studio คุณสามารถเลือกตัวเชื่อมต่อได้มากกว่า 700 รายการ ตัวเชื่อมต่อเหล่านี้ส่วนใหญ่สื่อสารโดยตรงกับ API ของบริการ และเราไม่เคยถามคำถามว่าวิธีนี้เป็นวิธีที่ฉลาดที่สุดหรือไม่

เมื่อพูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญด้านฐานข้อมูลของเรา เห็นได้ชัดว่าไม่มี API เดียวของผู้ให้บริการ SaaS ที่ไม่บังคับใช้โควต้า ดังที่วาเลอรี คูโดโบโรดอฟ ผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรมของ Supermetrics กล่าวไว้ว่า “การจัดเก็บสิ่งของจำนวนมากมีราคาถูก แต่การขนย้ายมีราคาแพงและมักจะซับซ้อน”

และเมื่อถามว่าทำไมคลังข้อมูลจึงมีประสิทธิภาพมากกว่า API มากนัก Kurre Stahlberg ให้คำอธิบายดังต่อไปนี้:

“สิ่งหนึ่งที่ต้องจำไว้คือโดยทั่วไปแล้วทรัพยากร API จะถูกแบ่งปันระหว่างผู้ใช้ API ทั้งหมด ดังนั้นจึงมีการจัดสรรสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ในทางตรงกันข้าม ฐานข้อมูลโดยทั่วไปมีไว้สำหรับคุณเท่านั้น และมักจะได้รับการจัดเตรียมมากเกินไป API จัดการกับการใช้งานมากเกินไปโดยการบังคับใช้ขีดจำกัดอัตราและโควต้า—ฐานข้อมูลจะจัดการกับการใช้งานมากเกินไปโดยการหยุดทำงาน”

Kurre Stahlberg หัวหน้าวิศวกรความปลอดภัย Supermetrics

ท้ายที่สุดแล้ว น่าจะเป็นคำถามที่ว่า 'เมื่อไร' และไม่ใช่ 'ถ้า' Google Analytics จะบังคับใช้โควต้า ณ จุดหนึ่ง

คุณควรทำการจัดการข้อมูลใน Looker Studio หรือไม่

หากคุณออกจากระบบ Google และเข้าถึงหน้าแรกของ Looker Studio คุณจะเห็นคำอธิบายผลิตภัณฑ์ต่อไปนี้

คุณอาจเคยอ่านบรรทัดเหล่านี้มาบ้างแล้ว—ไม่มีอะไรใหม่ที่นี่ แต่ให้โฟกัสไปที่คีย์เวิร์ดที่ขาดหายไป: การล้างข้อมูล การเตรียมข้อมูล การจัดการข้อมูล และการผสมข้อมูล

เราไม่ได้กล่าวถึงฟังก์ชันเหล่านี้ แต่เรากำลังใช้ฟังก์ชัน Looker Studio สำหรับการล้างและเตรียมข้อมูล และเรารู้สึกดีใจเมื่อ Looker Studio เปิดตัวความสามารถในการผสมข้อมูลขั้นสูงเพิ่มเติมในช่วงต้นปี

ฮิมันชู ชาร์มาเรียกสิ่งนี้ว่า “ข้อผิดพลาดมือใหม่ที่ผู้ใช้ Looker Studio 99% ทำ” และเขากล่าวต่อว่า “Looker Studio ไม่ได้มีไว้สำหรับจัดการข้อมูล ไม่ใช่สเปรดชีตหรือคลังข้อมูล”

แม้ว่าฉันไม่เห็นด้วยกับ Himanshu โดยสิ้นเชิง แต่ฉันเลือกข้อโต้แย้งสองข้อจากรายการของเขาซึ่งควรค่าแก่การพูดคุยเพิ่มเติม

1. เมื่อคุณจัดการข้อมูลใน Looker Studio จะทำให้รายงานช้าลง โดยเฉพาะเมื่อใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่
2. การจัดการข้อมูลใน Looker Studio ทำให้ใช้งานยากโดยไม่จำเป็น

จากประสบการณ์ของฉัน ฉันไม่สามารถพูดได้ว่าการจัดการข้อมูลทำให้รายงานช้าลง แต่ฉันอาจไม่เคยทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่พอ สิ่งที่ทำให้รายงานช้าลงคือการผสมผสานข้อมูลจากหลายแหล่ง อย่างไรก็ตาม เหตุผลก็คือการผสมน้อยกว่าการที่คุณต้องรอ API ทั้งสองเพื่อโหลดข้อมูล

หากการจัดการข้อมูลในสเปรดชีตทำได้ง่ายกว่าใน Looker Studio อาจเป็นคำถามที่ต้องการ ฉันยอมรับว่าการรับข้อมูลในรูปแบบที่กำหนดนั้นไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไป

แต่มีเหตุผลอื่นที่จะพูดถึงสเปรดชีตและคลังข้อมูล

สเปรดชีตและคลังข้อมูล

เมื่อคุณดึงข้อมูลของคุณลงในสเปรดชีตหรือคลังข้อมูลก่อน คุณสามารถแยกการจัดการข้อมูลออกจากการแสดงข้อมูลได้

ตัวอย่างเช่น Google ชีตมีชุดฟังก์ชันที่คล้ายกับ Looker Studio ให้คุณ ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถล้าง จัดการ หรือแม้แต่ผสมผสานข้อมูลก่อนที่จะนำเข้าไปยัง Looker Studio ในคลังข้อมูล คุณมักจะใช้ SQL สำหรับงานเหล่านี้ แต่ถึงกระนั้น สิ่งต่าง ๆ ก็กำลังพัฒนา และคุณสามารถเข้าถึงเครื่องมือภาพได้มากขึ้นเรื่อย ๆ

ความเร็ว

รายงานที่รวดเร็วคือผลลัพธ์ที่ชัดเจนที่สุดเมื่อนำเข้าข้อมูลที่สะอาดไปยัง Looker Studio คุณเคยพยายามผสมผสานแหล่งข้อมูลสองแหล่งจาก API ที่ช้าหรือไม่ ผลลัพธ์อาจใช้ไม่ได้ การดึงข้อมูลลงในสเปรดชีตก่อนสร้างความแตกต่างอย่างมาก

การใช้คลังข้อมูล เช่น BigQuery จะทำได้อย่างรวดเร็วด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ BigQuery ใช้ BI Engine ซึ่งเป็นบริการวิเคราะห์ในหน่วยความจำที่รวดเร็วซึ่งช่วยเร่งการสืบค้น SQL จำนวนมากด้วยการแคชข้อมูลที่คุณใช้บ่อยที่สุดอย่างชาญฉลาด

ข้อมูลทางประวัติศาสตร์

หากคุณต้องการทำการเปรียบเทียบแบบปีต่อปี (YoY) คุณต้องมีข้อมูลอย่างน้อย 2 ปี และหากปีที่แล้วเกิดโรคระบาด คุณคงอยากย้อนกลับไปให้ไกลกว่าเดิมเพื่อประเมินความก้าวหน้าของคุณอย่างเหมาะสม ข้อมูลย้อนหลังเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเปรียบเทียบประสิทธิภาพที่ผ่านมา

API จำนวนมากให้คำมั่นว่าจะเข้าถึงข้อมูลของคุณได้ตลอดอายุการใช้งาน แต่กฎมีการเปลี่ยนแปลง และในขณะที่คุณยังคงสามารถเข้าถึงข้อมูลโฆษณาบน Facebook ของคุณเป็นเวลา 37 เดือน การเก็บรักษาข้อมูลสำหรับ GA4 จะอยู่ที่ 14 เดือนเท่านั้น

ยิ่งคุณใช้ความพยายามมากขึ้นในการรายงานของคุณ และยิ่งมีคนคาดหวังรายงานของคุณมากเท่าใด คุณก็ยิ่งมีเหตุผลมากขึ้นที่จะต้องย้ายไปยังคลังข้อมูล ปกป้องทรัพย์สินของคุณด้วยการเป็นเจ้าของ

เหตุใดคุณจึงควรใช้ตัวเชื่อมต่อ Supermetrics GA4

รายงานที่รวดเร็ว แม้แต่ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และการเป็นเจ้าของข้อมูลก็เป็นข้อโต้แย้งที่ดีสำหรับการเปลี่ยนไปใช้คลังข้อมูล แต่อาจใช้ไม่ได้กับทุกกรณีการใช้งาน ยังมีเหตุผลอีกมากมายที่ควรใช้ตัวเชื่อมต่อ Looker Studio ต่อไป

การใช้ตัวเชื่อมต่อยังคงเป็นวิธีที่รวดเร็วที่สุดในการเข้าถึงข้อมูลของคุณ ภายในไม่กี่นาที คุณมีตัวเลขในรายงานของคุณที่คุณสามารถแชร์กับคนทั้งโลกได้

การเข้าถึงมิติข้อมูลและเมตริกทั้งหมดในรายงานได้ทันทีช่วยให้คุณค้นพบชุดข้อมูลได้เร็วขึ้น และช่วยให้คุณสำรวจเมตริกที่คุณอาจเคยดูแลมาก่อน ใช้สเปรดชีตหรือคลังข้อมูลเมื่อคุณทราบแน่ชัดว่าคุณต้องการรายงานเกี่ยวกับเมตริกและมิติข้อมูลใด ในระหว่างนี้ ให้ใช้ตัวเชื่อมต่อหากปริมาณข้อมูลของคุณต่ำพอ

แต่คุณต้องใช้ตัวเชื่อมต่อที่มีคุณภาพซึ่งเป็นไปตามโควต้า API โดยการจำกัดคำขอและการแคชพร้อมกันเพื่อเพิ่มทรัพยากรที่มีอยู่ของคุณให้สูงสุด

ที่ Supermetrics เราได้ตรวจสอบข้อผิดพลาดโควต้า API อย่างใกล้ชิดในช่วงสองสามสัปดาห์ที่ผ่านมา ในขณะที่เรายังคงพยายามปรับปรุงตัวเชื่อมต่อ GA4 ของเรา เราสามารถแบ่งปันได้ว่า 92% ของลูกค้าของเราไม่เคยพบข้อผิดพลาดเกี่ยวกับโควต้าเลย และ 94% พบข้อผิดพลาดใน 5% ของข้อความค้นหาของพวกเขาเท่านั้น

หากคุณเคยประสบปัญหากับตัวเชื่อมต่อแบบเนทีฟ และคิดว่าความต้องการการรายงานของคุณอยู่ในไทล์ที่ 95 ของอุตสาหกรรม คุณอาจต้องการทดสอบตัวเชื่อมต่อ Supermetrics

สเปรดชีตเทียบกับคลังข้อมูล

ทั้งสเปรดชีตและคลังข้อมูลช่วยให้คุณแยกการเตรียมข้อมูลและการแสดงภาพ มิฉะนั้น ทั้งสองวิธีนี้มีเหมือนกันเพียงเล็กน้อย

โซลูชั่นเทคโนโลยีต่ำ

Google ชีตและเครื่องมือเชื่อมต่อแยกข้อมูลเป็นตัวเลือกที่ถูกต้อง แต่ไม่มีพื้นที่เก็บข้อมูลเพียงพอ เครื่องมือแยกข้อมูลมีขนาดจำกัดที่ 100MB และแต่ละแท็บของ Google สเปรดชีตจำกัดไว้ที่ 10 ล้านเซลล์

สำหรับไซต์ที่มีการเข้าชม 1,000 ครั้งต่อเดือน การเปรียบเทียบข้อมูลแบบ YoY กับข้อมูลที่ละเอียดมาก—มิติข้อมูล 9 รายการและเมตริก 14 รายการ—จะไม่สามารถทำได้ด้วยการดึงข้อมูลหรือใช้ Google ชีต

โซลูชันคลังข้อมูล

หากความต้องการของคุณเติบโตเร็วกว่าสเปรดชีต คุณควรพิจารณาใช้คลังข้อมูล คุณจะมีพื้นที่เก็บข้อมูลเกือบไม่จำกัดในราคาที่สมเหตุสมผล และสามารถทดแทนข้อมูลของคุณโดยใช้การโอน BigQuery

ไม่มีวิธีอื่นใดในการส่งรายงานที่รวดเร็วขึ้น แต่สิ่งต่าง ๆ จะซับซ้อนกว่าเล็กน้อย

หากคุณกำลังใช้คุณลักษณะฟรีจาก GA4 เพื่อส่งออกข้อมูลไปยัง BigQuery คุณจะพบวิธีการจัดเก็บข้อมูลแบบใหม่ BigQuery จะจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่ซ้อนกัน และก่อนที่จะใช้ข้อมูลใน Looker Studio คุณต้องสร้างตารางแบบแฟลต ในทางกลับกัน สิ่งนี้ต้องการความรู้ SQL และการวางแผนมากมาย

ตัวเชื่อมต่อคลังสินค้า Supermetrics ทำให้สิ่งต่างๆ ง่ายขึ้นมาก คุณสามารถใช้สคีมามาตรฐานจาก Supermetrics เพื่อเข้าถึงข้อมูล GA4 ของคุณโดยไม่ต้องเตรียมการใดๆ คุณยังสามารถสร้างสคีมาที่กำหนดเองได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว ทุกอย่างจัดการด้วย UI แบบกราฟิก

หากต้องการล้างข้อมูลของคุณ จำเป็นต้องมีการเข้ารหัสน้อยกว่าใน Looker Studio ในไซต์ทีม Supermetrics ลูกค้าสามารถสร้างมิติข้อมูลและเมตริกที่กำหนดเองได้โดยใช้เงื่อนไข ฟังก์ชัน และการค้นหา

“ฉันเขียน SQL หรือไม่ ใช่. ฉันต้องการเขียน SQL หรือไม่ ไม่ ฉันเป็นนักการตลาด และนี่คือสิ่งที่ฉันทำได้ดีที่สุด”

JJ Reynolds หัวหน้าฝ่ายการตลาดและการวิเคราะห์ Mediaauthentic

มีกระบวนการเรียนรู้อย่างแน่นอน แต่เมื่อคุณตั้งค่าคลังสินค้าสำหรับการรายงานแล้ว คุณอาจไม่ต้องการกลับไปอีก จุดเริ่มต้นที่ดีในการเรียนรู้เกี่ยวกับคลังข้อมูลคือการสัมมนาผ่านเว็บ “ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เพื่อสร้างคลังข้อมูลทางการตลาดของคุณ” โดย Anna Shutko และ Evan Kaeding

สร้างคลังข้อมูลโดยใช้สเปรดชีต

ฉันกำลังคุยเรื่องนี้กับ Mehdi Oudjida หนึ่งในผู้เชี่ยวชาญของ Looker Studio ที่เป็นที่รู้จักมากที่สุด ซึ่งมักจะทำให้ชุมชนประหลาดใจด้วยวิธีแก้ปัญหาที่ชาญฉลาด

“เป็นไปได้ที่จะดึงข้อมูล GA4 ทุกวันลงในสเปรดชีตโดยใช้ตัวเชื่อมต่อ Supermetrics ลิงก์ Google ชีตกับ BigQuery ตั้งเวลาการสืบค้นเพื่อผนวกข้อมูลลงในตารางปลายทาง และรับคลังข้อมูลในราคาที่ถูกลง”

Mehdi Oudjida ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ดิจิทัล

วิธีนี้ต้องใช้ความรู้ SQL เล็กน้อย และคุณจะต้องวางมาตรการป้องกันบางอย่างเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลของคุณมีความสมบูรณ์ในกรณีที่ขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่งในห่วงโซ่ของคุณล้มเหลว การตั้งค่าไปป์ไลน์ดังกล่าวไม่ใช่วิทยาศาสตร์จรวด เป็นวิธีการที่มีความเสี่ยงต่ำในการสัมผัสกับข้อได้เปรียบของคลังข้อมูล

การตั้งค่าใดที่เหมาะกับความต้องการของคุณ

เราได้เห็นตัวเลือกมากมายในการนำข้อมูลการตลาดของเราเข้าสู่ Looker Studio การตั้งค่าใดที่เหมาะกับความต้องการของคุณ เพื่อให้กระบวนการตัดสินใจของคุณง่ายขึ้น เราได้สร้างแผนผังการตัดสินใจที่คุณสามารถใช้เพื่อถามคำถามที่ถูกต้อง

การตั้งค่าใดที่เหมาะกับความต้องการของคุณ

6 วิธีในการนำข้อมูล GA4 ของคุณเข้าสู่ Looker Studio

ดาวน์โหลด PDF

จำกัดโควต้า GA4 ให้เป็นเรื่องราวในอดีต

หากคุณมีปัญหาเกี่ยวกับขีดจำกัดโควต้า GA4 ใหม่ คุณอาจต้องแก้ไขวิธีนำข้อมูลการตลาดของคุณเข้าสู่ Looker Studio มีตัวเลือกมากมายตั้งแต่ตัวเชื่อมต่อที่เสถียรกว่า บนสเปรดชีตไปจนถึงคลังข้อมูล หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณเห็นภาพที่ชัดเจนเกี่ยวกับความเป็นไปได้ต่างๆ และตัดสินใจเลือกได้อย่างถูกต้อง และหากคุณยังไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน คุณสามารถจองการสาธิตกับทีมงานของเราได้ เรายินดีให้ความช่วยเหลือเสมอ

มีคำถามเพิ่มเติมหรือไม่?

พูดคุยกับวิศวกรฝ่ายขายของเราเกี่ยวกับการหาทางออกที่เหมาะกับความต้องการของคุณ

ติดต่อเรา

เกี่ยวกับผู้เขียน

Ralph หัวหน้าแผนก Data Visualization ที่ Supermetrics ทำงานในการนำไลบรารีแผนภูมิ Looker Studio เชิงพาณิชย์ชุดแรกมาใช้ ซึ่งเป็นชุดของการแสดงข้อมูลที่ช่วยให้คุณก้าวข้ามขีดจำกัดของ Looker Studio