Si exporta datos de Analytics a BigQuery, puede que de vez en cuando detecte algunas diferencias entre los informes de Google Analytics 4 (GA4) y BigQuery. Debe resolver las causas habituales de las discrepancias y corregirlas para poder comparar sus datos con precisión.
Secciones de este artículo:Comprobar la vinculación entre Analytics y BigQuery
Si quiere comprobar que está consultando los datos correctos, verifique que Analytics y BigQuery estén vinculados y que el proyecto de BigQuery sea el adecuado.
- En Administrar, vaya a Vinculaciones con otros productos y haga clic en Vinculaciones con BigQuery.
- Busque la fila de la vinculación y compruebe que el ID del proyecto coincida con el del proyecto de BigQuery en el cual quiere comparar los datos.
Si no ve ninguna fila de vinculación, siga las instrucciones para configurar BigQuery Export.
Verificar que los ajustes coinciden
Es normal encontrar algunas discrepancias entre los datos de Analytics y BigQuery. Estas se deben a diferencias entre los datos de los que dispone cada sistema. Para saber si las discrepancias indican un posible problema, compruebe estos ajustes antes de comparar los datos.
Definir el ID de dispositivo como la identidad para los informes
GA4 tiene cuatro espacios de identidad para los informes. Sin embargo, GA4 solo exporta a BigQuery datos basados en el ID de dispositivo. Si ha definido otra identidad para los informes en GA4, la comparación con BigQuery no será precisa.
Cambie su identidad para los informes al ID de dispositivo cuando compare los datos y, una vez que haya terminado, vuelva a cambiar a otra identidad. La opción que elija no influirá en la recogida ni en el tratamiento de los datos. Puede cambiar de opción en cualquier momento sin que ello influya de forma permanente en los datos.
Defina la identidad para los informes de su propiedad.
Comprobar que las zonas horarias coinciden
Si BigQuery y Analytics tienen zonas horarias diferentes, es posible que, sin darse cuenta, esté comparando datos de periodos distintos. Asegúrese de que la zona horaria de los datos exportados de BigQuery sea la misma que la de la propiedad de Google Analytics.
Consultar la zona horaria en Analytics- En Administrar, vaya a Propiedad y haga clic en Detalles de la propiedad.
- Busque Zona horaria de informes.
- Abra el proyecto de BigQuery que esté conectado a su cuenta de Analytics.
- Seleccione el conjunto de datos analytics.
- Seleccione la tabla events_.
- Vaya a la pestaña Detalles.
- En Información de la tabla, busque la marca de tiempo de cuándo se creó. La zona horaria aparece al final de la marca de tiempo. Por ejemplo, en la marca de tiempo
23 de abril del 2023, 12:44:54 UTC-7, "UTC-7" representa la zona horaria.
Verificar si se han excluido flujos de datos o eventos de la exportación
- En Administrar, vaya a Vinculaciones con otros productos y haga clic en Vinculaciones con BigQuery.
- Haga clic en la fila del proyecto de BigQuery vinculado.
- En Configuraciones de datos, seleccione Configurar flujos de datos y eventos.
- En Flujos de datos para exportar, compruebe si se están exportando todos los flujos de datos de la propiedad. Si no es así, fíjese en cuáles faltan.
- En Eventos que se van a excluir, compruebe si se van a excluir eventos de la exportación. Si es así, fíjese en cuáles son.
Si se excluyen flujos de datos o eventos, debe crear una exploración con un filtro que coincida con esa exclusión en GA4 para comparar los datos.
Comparar datos de Analytics y BigQuery
Contraste el número total de filas de eventos exportadas a BigQuery en un día concreto con el número total de eventos de GA4 en la misma fecha.
Consultar el número total de eventos en Analytics
- Inicie sesión en Google Analytics.
- En el menú de la izquierda, seleccione Informes
.
- En la parte izquierda, haga clic en Interacción > Eventos.
- Ajuste el periodo del informe al día que quiera usar en la comparación.
- En la columna Número de eventos, consulte el recuento total de eventos, situado encima de la primera fila.
.Si se excluyen flujos de datos o eventos del informe, debe crear una exploración con un filtro que coincida con esa exclusión para averiguar el número de eventos.
Cree una exploración con filtros para dar con el número de eventos en Analytics.- Inicie sesión en Google Analytics.
- En la parte izquierda, haga clic en
Explorar.
Explorar.- En la parte superior de la pantalla, seleccione la plantilla Formato libre.
- Ajuste el periodo de la exploración al día que quiera usar en la comparación.
- En Dimensiones, seleccione Nombre del evento y Nombre del flujo.
- En Métricas, añada Número de eventos.
- Arrastre Nombre del evento a Filas.
- Arrastre Número de eventos a Valores.
- En Configuración de la pestaña, busque Filtros y haga clic en Suelte o seleccione una dimensión o una métrica.
- Si solo quiere incluir un flujo de datos concreto, siga estos pasos:
- Seleccione Nombre del flujo.
- Asigne al tipo de concordancia del filtro el valor contiene.
- Introduzca el nombre del flujo y haga clic en Aplicar.
- Si quiere excluir eventos, siga estos pasos:
- Seleccione Nombre del evento.
- Asigne al tipo de concordancia del filtro el valor no coincide exactamente con.
- Introduzca el nombre del evento y haga clic en Aplicar.
- Si solo quiere incluir un flujo de datos concreto, siga estos pasos:
- En la columna Número de eventos, consulte el recuento total de eventos, situado encima de la primera fila.
Consultar el número total de eventos en BigQuery
- Abra el proyecto de BigQuery que esté conectado a su cuenta de Analytics.
- Seleccione el conjunto de datos analytics.
- Seleccione la tabla events_.
- Vaya a la pestaña Detalles.
- En Información del almacenamiento, busque Número de filas.
Si el número total de filas de BigQuery es igual al recuento total de eventos de GA4 después de haber seguido los pasos detallados en esta página para verificar la vinculación y comprobar que los ajustes coinciden, significa que los datos exportados son precisos.
Si sigue habiendo discrepancias entre los datos al ejecutar una consulta y compararla con los informes de GA4, compruebe que en la consulta se hayan utilizado las columnas correctas para comparar los datos.