Os relatórios, as explorações, a API Google Analytics Data e o BigQuery Export apresentam dados de formas ligeiramente diferentes. Use a tabela para comparar os dados disponíveis e para compreender as limitações de cada método de visualização.
| Disponibilidade e limitações de dados | Relatórios, Estatísticas e Explorações | API Google Analytics Data | BigQuery |
|---|---|---|---|
| Metodologia de acesso | Interface do Google Analytics | Qualquer aplicação de terceiros que consiga aceder aos dados do Google Analytics em nome do utilizador | GCP Console ou qualquer aplicação de relatórios que consiga consultar dados do BigQuery |
| Âmbito dos dados |
Dados agregados ou ao nível do evento e do utilizador. Para cada pedido, a Google escolhe a tabela que faculta os resultados mais precisos com as predefinições de amostragem. |
Dados agregados ou ao nível do evento e do utilizador. Para cada pedido, a Google escolhe a tabela que faculta os resultados mais precisos com as predefinições de amostragem. |
Dados ao nível do evento e do utilizador (excluindo adições de valores que o Google Analytics faz aos dados encontrados em explorações e relatórios padrão) |
| Elevada cardinalidade1 |
Possível. Quando a Google usa dados agregados e um relatório ou uma exploração apresenta mais linhas do que o limite de linhas da tabela, pode aparecer uma linha (other). |
Possível. Quando a Google usa dados agregados e um relatório ou uma exploração apresenta mais linhas do que o limite de linhas da tabela, pode aparecer uma linha (other). |
Não |
| Amostragem2 | Possível. Quando a Google usa dados mais detalhados ao nível do evento e do utilizador, e um relatório ou uma exploração tem de processar mais eventos do que o limite da quota, o Analytics usa uma amostra representativa dos dados disponíveis. | Possível. Quando a Google usa dados mais detalhados ao nível do evento e do utilizador, e um relatório ou uma exploração tem de processar mais eventos do que o limite da quota, o Analytics usa uma amostra representativa dos dados disponíveis. | Não |
| Atribuição com orientação por dados3 | Sim | Sim | Não |
| Modelagem de eventos principais4 | Incluído | Incluído | Não incluído |
| Modelagem comportamental5 |
Incluído no módulo de relatórios, incluindo o relatório Tempo Real Parcialmente incluído no módulo de exploração (apenas em tabelas de caminho, funil, sobreposição de segmentos e forma livre) |
Incluído | Não incluído. Os dados do BigQuery contém pings sem cookies recolhidos pelo Google Analytics quando o modo de consentimento está ativado e cada sessão tem um user_pseudo_id diferente. A modelagem pode originar diferenças entre os relatórios padrão e os dados detalhados no BigQuery, como menos utilizadores ativos em relatórios do que no BigQuery, uma vez que a modelagem tenta prever várias sessões de um utilizador individual que recusou cookies. |
| Limitações |
150 relatórios personalizados por propriedade É possível criar 200 explorações individuais por utilizador e por propriedade e até 500 explorações partilhadas. É possível importar até 10 segmentos por exploração. |
As APIs do Analytics estão sujeitas às quotas da API. As propriedades do Analytics 360 têm limites mais elevados para recolha de dados, relatórios, retenção e quotas. | As propriedades padrão têm um limite de exportação diário de 1 milhão de eventos por dia. As propriedades do Analytics 360 têm uma exportação praticamente ilimitada. |
1 Elevada cardinalidade: as dimensões de elevada cardinalidade são dimensões com mais de 500 valores únicos num dia. As dimensões de elevada cardinalidade aumentam o número de linhas num relatório ou numa exploração, tornando mais provável que um relatório ou uma exploração atinja o respetivo limite de linhas, o que faz com que todos os dados além do limite sejam condensados na linha (other). Saiba mais acerca da elevada cardinalidade e da linha (other).
2 Amostragem: a amostragem de dados é usada quando o número de eventos devolvidos por uma exploração excede o limite do tipo de propriedade. Isto permite-lhe usar uma amostra representativa dos seus dados para explorar os dados com um elevado nível de detalhe. Saiba mais acerca da amostragem.
3 Atribuição com orientação por dados: a atribuição com orientação por dados distribui o crédito do evento principal com base nos dados de cada evento principal. Saiba mais acerca da atribuição com orientação por dados.
4 Modelagem de eventos principais: a modelagem de eventos principais permite uma atribuição precisa sem identificar os utilizadores (por exemplo, devido à privacidade do utilizador, a limitações técnicas ou quando utilizadores alternam entre dispositivos). Saiba mais acerca da modelagem de eventos principais.
5 Modelagem comportamental: a modelagem comportamental do modo de consentimento usa a aprendizagem automática para modelar o comportamento de utilizadores que recusam cookies do Analytics com base no comportamento de utilizadores semelhantes que os aceitam. Saiba mais acerca da modelagem comportamental.