[GA4] Porovnání platforem pro přehledy

Způsoby zobrazení dat v přehledech, průzkumech, pomocí rozhraní Google Analytics Data API a ve službě BigQuery Export se vzájemně poněkud liší. V tabulce můžete porovnat, jaká data jsou ve které službě dostupná, a zjistit, jaká omezení jednotlivé způsoby prohlížení dat mají.

Tabulka je širší než tato stránka. Když chcete vidět celou tabulku, posuňte zobrazení doprava.
Dostupnost dat a omezení Přehledy, statistiky a průzkumy Rozhraní Google Analytics Data API BigQuery
Metodika přístupu Rozhraní Google Analytics Přístup k datům Google Analytics může jménem uživatele získat jakákoli aplikace třetí strany. K datům lze přistupovat prostřednictvím nástroje GCP Console nebo jakékoli aplikace pro přehledy, která dokáže zasílat dotazy na data ve službě BigQuery.
Rozsah dat

Souhrnná data neboli data na úrovni událostí a uživatelů.

U každé žádosti vybere Google tabulku s nejpřesnějšími výsledky, přičemž používá výchozí nastavení vzorkování.

Další informace o tom, jak služba Analytics ukládá a zobrazuje data

Souhrnná data neboli data na úrovni událostí a uživatelů.

U každé žádosti vybere Google tabulku s nejpřesnějšími výsledky, přičemž používá výchozí nastavení vzorkování.

Další informace o tom, jak služba Analytics ukládá a zobrazuje data

Data na úrovni událostí a uživatelů (vyjma případného přičítání hodnot, které Google Analytics provádí u dat uvedených ve standardních přehledech a průzkumech).

Vysoká mohutnost1

Možné. Pokud Google použije souhrnná data a v přehledu nebo průzkumu se zobrazí více řádků, než je limit řádků v tabulce, může se zobrazit řádek (další).

Možné. Pokud Google použije souhrnná data a v přehledu nebo průzkumu se zobrazí více řádků, než je limit řádků v tabulce, může se zobrazit řádek (další).

Ne
Vzorkování2 Možné. Pokud Google použije podrobnější data na úrovni událostí a uživatelů a přehled nebo průzkum musí zpracovat více událostí, než je limit kvóty, použije Analytics reprezentativní vzorek dostupných dat. Možné. Pokud Google použije podrobnější data na úrovni událostí a uživatelů a přehled nebo průzkum musí zpracovat více událostí, než je limit kvóty, použije Analytics reprezentativní vzorek dostupných dat. Ne
Atribuce založená na datech3 Ano Ano Ne
Modelování klíčových událostí4 Zahrnuto Zahrnuto Není zahrnuto
Modelování chování5

Je využíváno v modulu přehledů, včetně těch v reálném čase.

Je částečně zahrnuto v modulu průzkumu (pouze v tabulkách tras, konverzních cest, překryvech segmentů a volných tabulkách).

Zahrnuto Není zahrnuto Data BigQuery obsahuje pingy bez souborů cookie, které shromažďuje služba Google Analytics, když je aktivován režim souhlasu a každá relace má jinou hodnotu parametru user_pseudo_id. Modelování může vést k rozdílům mezi standardními přehledy a podrobnými daty v BigQuery. Například k tomu, že v přehledech bude méně aktivních uživatelů, než se snaží předvídat BigQuery při modelování více návštěv stejného uživatele, který odmítl soubory cookies.
Omezení

150 vlastních přehledů v jedné službě

V jedné službě lze vytvořit 200 samostatných průzkumů na jednoho uživatele. Pro každou službu dále můžete vytvořit až 500 sdílených průzkumů. Do jednoho průzkumu lze importovat až 10 segmentů.

Na rozhraní API Analytics se vztahují kvóty rozhraní API. Služby v Analytics 360 mají vyšší limity na shromažďování dat, přehledy, uchovávání a kvóty. Standardní služby mají denní limit exportu 1 000 000 událostí. Služby Analytics 360 export téměř neomezují.
Poznámky pod čarou pro tabulku

1 Vysoká mohutnost: Dimenze s vysokou mohutností mají více než 500 jedinečných hodnot za den. Dimenze s vysokou mohutností zvětšují počet řádků v přehledu nebo průzkumu a zvyšují pravděpodobnost, že přehled nebo průzkum dosáhne limitu řádků. Data, která tento limit překročí, jsou pak shrnuta do řádku (other). Další informace o vysoké mohutnosti a řádku (other)

2 Vzorkování: Vzorkování dat se používá, když počet událostí vrácených průzkumem překročí limit pro váš typ služby. Díky použití reprezentativního vzorku můžete data i nadále zkoumat na vysoce detailní úrovni. Další informace o vzorkování

3 Atribuce založená na datech: Tato atribuce rozděluje kredit za klíčovou událost podle údajů zaznamenaných u jednotlivých klíčových událostí. Další informace o atribuci založené na datech

4 Modelování klíčových událostí: Modelování klíčových událostí umožňuje přesnou atribuci bez identifikace uživatelů (například z důvodu ochrany soukromí uživatele, technických omezení nebo v případě, kdy uživatelé používají různá zařízení). Další informace o modelování klíčových událostí

5 Modelování chování: Modelování chování pro režim souhlasu používá strojové učení k modelování chování uživatelů, kteří odmítají soubory cookie Analytics, na základě chování podobných uživatelů, kteří soubory cookie Analytics přijmou. Další informace o modelování chování

Pomohly vám tyto informace?

Jak bychom článek mohli vylepšit?
Vyhledávání
Vymazat vyhledávání
Zavřít vyhledávání
Aplikace Google
Hlavní nabídka