Jeśli obszar analityki internetowej jest Ci znany “nie od dziś”, to z pewnością zdajesz sobie sprawę, że jedno z najpopularniejszych narzędzi (dla przypomnienia: Google Analytics) – nakłada na swoich użytkowników pewne ograniczenia. Do kluczowych możemy zaliczyć między innymi: próbkowanie, kardynalność i progowanie danych, a także limity trafień, konfiguracji czy zbierania danych o zdarzeniach.

Jeżeli chcesz się dowiedzieć, czym są, sprawdź, co takiego mogą oznaczać dla Twojego biznesu – najbliższa okazja na poszerzenie swojej wiedzy jest właśnie przed Tobą! Sprawdź poniższy artykuł, aby poznać ich definicje oraz sposób działania. Zapraszam!

Co znajdziesz w tym artykule?
Próbkowanie danych w Google Analytics
Po czym poznać, że Twój raport jest spróbkowany lub nie?
Różnice w próbkowaniu w Google Analytics 4 vs Universal Analytics
Eksploracje niespróbkowane – czym są i czy warto?
Kardynalność danych w Google Analytics
Dlaczego liczność danych w Google Analytics 4 może stanowić źródło problemów?
Jak pozbyć się “other” w raportach GA4?
Progowanie danych w Google Analytics
Kiedy stosowane są progi danych?
Czy możesz usunąć próg danych?
Limity w Google Analytics
Limity trafień w Google Analytics 4
Limity zbierania danych o zdarzeniach
Limity konfiguracji w GA4
Limity, kardynalność i próbkowanie w raporty Google Analytics 4 – podsumowanie

Próbkowanie danych w Google Analytics

W raportach Google Analytics próbkowanie danych nie jest żadną nowością. Wiąże się ono z nałożonymi limitami – po to, aby ograniczyć liczbę danych wykorzystywanych do raportowania.

Opiera się ono na liczbie zdarzeń i może pojawić się w raportach eksploracji. Limit dla GA4 wynosi 10 milionów zdarzeń, a im większa próbka, tym również większa dokładność samych wyników. Aby uzyskać dokładniejsze wyniki – spróbuj zmniejszyć zakres dat. Jeśli jesteś klientem GA4 360, możesz zażądać niespróbkowanych wyników (beta) w raporcie eksploracji z próbkowaniem.

W najnowszej wersji, czyli Google Analytics 4, raporty dzielą się na dwie grupy: standardowe oraz zaawansowane. Pierwsze z nich nie są próbkowane na bazie 100% danych pochodzących z wybranego zakresu dat. Natomiast raporty zaawansowane mogą być czasami próbkowane – w zależności od wybranych warunków.

Jeśli korzystasz z GA4 i jednocześnie nie chcesz, aby Twoje dane podlegały próbkowaniu – wystarczy, że do tego celu dodasz wymiar lub segment.

Po czym poznać, że Twój raport jest spróbkowany lub nie?

Na szczęście jest to bardzo proste. Mianowicie, w raporcie niespróbkowanym w Google Analytics 4 – na górze ekranu zobaczysz charakterystyczną zieloną ikonę ze znacznikiem wyboru. Jeśli zamiast niej dostrzeżesz żółtą ikonę z symbolem % – będzie to znak, że raport jest próbkowany (znajdziesz pod nią również informację o procentowym udziale danych).

Różnice w próbkowaniu w Google Analytics 4 vs Universal Analytics

Standardowe raporty w Google Universal Analytics nie są próbkowane. Jeśli jednak dodasz do nich dodatkowe wymiary bądź segmenty – zaczną już podlegać następującym ogólnym limitom próbkowania:

• Standardowa analiza: 500 tys. sesji dla używanego okresu danych
• Analytics 360: 100 mln sesji dla widoku używanego okresu danych

W przypadku Google Analytics 4 domyślne raporty zawsze są niepróbkowane. Możesz stosować porównania i niestandardowe parametry, a wszystkie raporty nadal będą niepróbkowane. W zaawansowanej zakładce Analiza, raporty mogą być próbkowane, gdy liczba wykorzystywanych danych przekracza 10 milionów i tworzony raport nie jest kopią standardowego raportu.

Eksploracje niespróbkowane – czym są i czy warto?

W Google Analytics istnieje jeszcze coś takiego, jak eksploracje niespróbkowane, które pozwalają na generowanie raportów opierających się na podstawie nawet 50 miliardów zdarzeń. Jest jednak jeden małych “haczyk” – mogą z nich korzystać tylko osoby posiadające Google Analytics 360.

Jak to zrobić? Wystarczy, że poprosisz o niespróbkowane dane! Taki krok zapewni Ci bardzo dokładne raporty i pozwoli na uzyskanie danych, które nie są dostępne w ich standardowych wersjach.

Kardynalność danych w Google Analytics

Skoro omówienie zagadnienia próbkowana mamy już za sobą – najwyższa pora przejść do kolejnego “ograniczenia”. Otóż, kardynalność to ilość unikalnych wartości w wymiarze. Jeśli to pojęcie nadal niewiele Ci wyjaśnia – spokojnie, już tłumaczę !

Musisz zdawać sobie sprawę, że niektóre wymiary mają określoną liczbę wartości. W tym obszarze możemy mówić np. o typach urządzeń, wymieniając: komputer, tablet, telefon – co da nam liczność na poziomie 3.

Inne, jak chociażby ścieżka, lokalizacja, identyfikator, a nawet nazwa elementu – mogą mieć zdecydowanie więcej. Ile? W przypadku 50 elementów na stronie liczność identyfikatora wynosi 50. Natomiast wymiar posiadający więcej niż 500 wartości – jest już uważany za wysoko kardynalny.

Raporty standardowe bez wymiaru dodatkowego lub porównania mają limit 50 000 wierszy w tabeli. Przy czym – zawierają tylko niezbędne dane. Raporty Eksploruj lub standardowe z dodatkowym wymiarem lub porównaniem oferują aż 2 miliony limitu wierszy w tabeli. Trzeba wspomnieć, że te raporty zawierają wszystkie wymiary w usłudze – i to niezależnie od tego, czy są potrzebne i czy wpływają na limit wierszy. Z kolei duża liczba wymiarów może spowodować pojawienie się wiersza “other”.

Dlaczego liczność danych w Google Analytics 4 może stanowić źródło problemów?

Pojawienie się kardynalności powoduje wzrost liczby wierszy w raporcie GA4. Każdy raport ma inną tabelę i po osiągnięciu limitu wierszy GA4 dodaje „inne” (a w zasadzie “other”) do wymiaru. W „other” znajdują się więc wszystkie dane przekraczające limit. Raporty standardowe i eksploracyjne mają różne limity, więc rezultaty również mogą być zgoła odmienne.

Uwaga: nieznane dane, które trafią do raportu, również wpływają na limit wierszy.

Jak pozbyć się “other” w raportach GA4?

Jeżeli “odkładanie” danych do “innych” nie jest Ci po drodze – możesz skorzystać z poniższej instrukcji.

• Używaj standardowych raportów, gdy to możliwe. Posiadają specjalne tabele, które umożliwiają zmniejszenie ryzyka zgrupowania danych w „other”.
• Użyj Eksploracji, jeśli widzisz „other” w swoich raportach. Eksploracje korzystają bowiem z innego limitu tabeli.
• Unikaj tworzenia niestandardowych wymiarów, a gdy to możliwe – korzystaj z tych predefiniowanych.
• Używaj wymiarów o dużej liczności tylko wtedy, gdy jest to niezbędne. Limit wierszy może dotyczyć wszystkich danych w usłudze dla określonego zakresu dat – gdy zastosujesz dodatkowy wymiar lub porównanie do raportu standardowego albo gdy użyjesz raportu niestandardowego.
• Unikaj tworzenia niestandardowego wymiaru w celu identyfikacji poszczególnych użytkowników. Zamiast tego użyj funkcji User-ID w GA4.
• Wyeksportuj swoje dane do BigQuery.

Oczywiście, można sobie z tym poradzić również w inny sposób – wykupując Google Analytics 4 w wersji 360 .
Tego rodzaju usługa pozwala bowiem na automatyczne uruchamianie rozszerzonych zbiorów danych – i to dla obu typów raportów – standardowych i eksploracyjnych. Wówczas limit wynosi 2 miliony wierszy w tabeli. I co najważniejsze – taki rozszerzony zbiór danych obejmuje tylko wymiary potrzebne do raportu, a nie wszystkie zebrane dla usługi.

Ponadto, przejście na Analytics 360 pozwoli Ci korzystać z automatycznie rozwijanych zbiorów danych, jeśli w standardowej usłudze widoczny jest wiersz „other”. Analytics 360 samoczynnie uruchomi wówczas rozwijane zbiory danych, aby unikać tego wiersza – gdy tylko osiągniesz limit powodujący jego pojawienie się.

Progowanie danych w Google Analytics

Jeśli operuje na sporych bazach danych – prędzej czy później spotkasz się z sytuacją, w której zauważysz ich częściowe braki. Będą one wynikać ze stosowania tzw. progów, które zostały zaprojektowane po to, aby chronić prywatność użytkowników witryny, a co za tym idzie – uniemożliwić osobom przeglądającym raport określenie ich tożsamości (przynajmniej na podstawie informacji o danych demograficznych czy zainteresowaniach).

Kiedy stosowane są progi danych?

Mówiąc wprost – jeżeli Twój raport zawiera dane o wieku, płci lub zainteresowaniach (zawarte w wymiarze podstawowym, dodatkowy, porównaniu danych lub segmencie) – wówczas może zostać zastosowany próg danych, a co za tym idzie – wybrane informacje zostaną ukryte.

Czy możesz usunąć próg danych?

Uprzedzając ewentualne pytania: tego rodzaju progi są ustalane przez Google i nie da się ich zmieniać. Google Analytics stosuje je po to, aby chronić prywatność użytkowników. Jest jednak jedno, małe “ale”…

Z powodzeniem można zmienić sposób raportowania, który pozwoli uniknąć progowania danych. Aby to zrobić – wystarczy, że wybierzesz opcję raportowania tylko na urządzeniu. W takiej sytuacji Analytics użyje identyfikatora klienta (lub identyfikatora instancji aplikacji), które nie podlegają już takim progom.

Musisz jednak pamiętać, że takie zmiany, dane demograficzne w raportach z niską liczbą użytkowników mogą nadal być wstrzymane.

Limity w Google Analytics

Kolejnym rodzajem ograniczeń, jakie narzuca na nas jedno z najpopularniejszych narzędzi do analityki internetowej, są limity. Zaliczamy do nich limity związane z trafieniami, zbierania danych o zdarzeniach oraz konfiguracji.

Poniżej znajdziesz kluczowe informacje na temat każdego z nich, a przy dwóch ostatnich – dodatkowe tabele z wyszczególnionymi progami.

Limity trafień w Google Analytics 4

Pierwsze “na warsztat” weźmiemy tzw. trafienia, czyli działania podejmowane przez konkretnych użytkowników Twojej witryny internetowej.

W przypadku standardowej wersji Analyticsa limit trafień wynosił 10 milion miesięcznie. W przypadku Google Analytics 4 dobra wiadomość jest taka, że został on całkowicie zniesiony !

Limity zbierania danych o zdarzeniach

Analytics posiada także limity dla rejestrowania zdarzeń, parametrów zdarzeń oraz właściwości użytkownika. A ich przekroczenie może oznaczać, że dane nie zostaną zarejestrowane.

Przykłady? GA przestanie rejestrować aktywności użytkownika z 26 lub więcej wartościami, a także nazw zdarzeń o długości większej niż 40 znaków.

Więcej informacji na temat limitów zbierania danych znajdziesz w poniższej tabeli:

Limity konfiguracji w GA4

Ostatnim, aczkolwiek wcale nie najmniej istotnym ograniczeniem, są tzw. limity konfiguracji. Mogą dotyczyć takich aspektów, jak: odbiorcy, konwersje, eksploracje i wiele innych.

Przykład? Google Analytics nie pozwoli Ci skonfigurować kolejnej listy odbiorców, jeśli w danym momencie posiadasz już 100 takich list.

A jeśli usługa zbiera więcej danych niż wynika z limitu próbkowania – narzędzie będzie korzystać z dostępnej próbki danych w swoich eksploracjach.

Więcej informacji na temat tego rodzaju limitów odczytasz z tej tabeli:

Limity, kardynalność i próbkowanie w raporty Google Analytics 4 – podsumowanie

Jak widzisz korzystanie z Google Analytics jest bardzo pomocne – o weźmiesz pod uwagę ograniczenia oraz limity tego narzędzia. Mam nadzieję, że tym artykułem przynajmniej przybliżyłem Ci tę tematykę i udzieliłem odpowiedzi na najbardziej nurtujące pytania.

A jeśli zastanawiasz jak wykorzystać te narzędzia w Twojej firmie – pogadajmy!

The post Raporty Google Analytics 4: kardynalność i próbkowanie danych oraz inne limity first appeared on Conversion.