הנתונים מוצגים בדרכים מעט שונות בדוחות, בניתוחים, ב-Google Analytics Data API וב-BigQuery Export. בעזרת הטבלה הבאה תוכלו להשוות ולבדוק אילו נתונים זמינים בכל אחת מהפלטפורמות, ולהבין את המגבלות של כל אחת מהשיטות לצפייה בנתונים.
| זמינות הנתונים והגבלות | דוחות, תובנות וניתוחים | Google Analytics Data API | BigQuery |
|---|---|---|---|
| מתודולוגיית הגישה | הממשק של Google Analytics | כל אפליקציית צד שלישי שיכולה לגשת לנתוני Google Analytics בשם המשתמש | מסוף GCP או כל אפליקציית דיווח שיכולה לשלוח שאילתות על נתוני BigQuery |
| היקף הנתונים |
נתונים נצברים או נתונים ברמת המשתמש או ברמת האירוע. בכל בקשה, Google בוחרת את הטבלה שמספקת את התוצאות הכי מדויקות על סמך הגדרות ברירת המחדל של הדגימה. |
נתונים נצברים או נתונים ברמת המשתמש או ברמת האירוע. בכל בקשה, Google בוחרת את הטבלה שמספקת את התוצאות הכי מדויקות על סמך הגדרות ברירת המחדל של הדגימה. |
נתונים ברמת האירוע וברמת המשתמש (לא כולל ערכים שמערכת Google Analytics מוסיפה לנתונים שמופיעים בדוחות ובניתוחים הרגילים) |
| עוצמה (cardinality) גבוהה1 |
אפשרית. אם Google משתמשת בנתונים נצברים, ובדוח או בניתוח מוצגות יותר שורות ממגבלת השורות בטבלה, יכול להיות שתופיע השורה '(אחר)'. |
אפשרית. אם Google משתמשת בנתונים נצברים, ובדוח או בניתוח מוצגות יותר שורות ממגבלת השורות בטבלה, יכול להיות שתופיע השורה '(אחר)'. |
לא |
| דגימה2 | אפשרית. אם Google משתמשת בנתונים מפורטים יותר ברמת האירוע וברמת המשתמש, וכמות האירועים שהמערכת צריכה לעבד בדוח או בניתוח גבוהה מהמכסה, מערכת Analytics משתמשת בדגימה מייצגת של הנתונים הזמינים. | אפשרית. אם Google משתמשת בנתונים מפורטים יותר ברמת האירוע וברמת המשתמש, וכמות האירועים שהמערכת צריכה לעבד בדוח או בניתוח גבוהה מהמכסה, מערכת Analytics משתמשת בדגימה מייצגת של הנתונים הזמינים. | לא |
| שיוך מבוסס-נתונים (DDA)4 | כן | כן | לא |
| בניית מודל המרות5 | כלולה | כלולה | לא כלולה |
| בניית מודל התנהגותי6 |
כלולה במודול הדיווח, כולל בדוח 'פעילות בזמן אמת' כלולה חלקית במודול הניתוח (רק בטבלאות נתיבים, בטבלאות משפכים ובטבלאות בפריסה גמישה) |
כלולה | לא כלולה. כשסטטוס ההסכמה מופעל, מערכת Google Analytics אוספת פינגים ללא קובצי cookie. נתוני BigQuery מכילים את הפינגים האלה, ולכל סשן יש ערך user_pseudo_id שונה. בניית מודלים עלולה להוביל להבדלים בין הדוחות הרגילים לבין הנתונים המפורטים ב-BigQuery. למשל, פחות משתמשים פעילים בדוחות בהשוואה ל-BigQuery. זאת מכיוון שהמודלים מנסים לחזות מספר סשנים ממשתמש ספציפי שדחה את בקשת השימוש בקובצי cookie. |
| הגבלות |
150 דוחות בהתאמה אישית לכל נכס אפשר ליצור 200 ניתוחים נפרדים לכל משתמש בכל נכס ועד 500 ניתוחים משותפים לכל נכס. אפשר לייבא עד 10 פלחים לכל ניתוח. |
ממשקי ה-API של Analytics כפופים למכסות ה-API. המגבלות בנכסי Analytics 360 גבוהות יותר ביחס לאיסוף נתונים, לדיווח, לשמירת נתונים ולמכסות. | לנכסים רגילים יש מגבלת ייצוא יומית של מיליון אירועים ביום. לנכסי Analytics 360 יש אפשרות ייצוא כמעט בלתי מוגבלת. |
1 עוצמה (cardinality) גבוהה: מאפיינים בעלי עוצמה גבוהה הם מאפיינים שיש להם יותר מ-500 ערכים ייחודיים ביום. מאפיינים בעלי עוצמה גבוהה מגדילים את מספר השורות בדוח או בניתוח, וכך מגבירים את הסיכוי שהדוח או הניתוח יגיעו למגבלת השורות ושכל הנתונים שחורגים מהמגבלה ירוכזו בשורה '(אחר)'. מידע נוסף על עוצמה (cardinality) גבוהה ועל השורה '(אחר)'
2 דגימה: המערכת משתמשת בדגימת נתונים כאשר מספר האירועים שהניתוח מחזיר חורג מהמגבלה שחלה על סוג הנכס. כך תוכלו לחקור את הנתונים שלכם ברמת פירוט גבוהה באמצעות דגימה מייצגת של הנתונים. מידע נוסף על דגימה
3 שיוך מבוסס-נתונים (DDA): בשיוך מבוסס-נתונים, חלוקת הקרדיט על ההמרה מבוססת על הנתונים של כל אירוע המרה. מידע נוסף על שיוך מבוסס-נתונים
4 בניית מודל המרות: באמצעות בניית מודלים של המרות אפשר לבצע שיוך מדויק של ההמרות ללא זיהוי של המשתמשים (למשל, מסיבות שקשורות לפרטיות המשתמשים, עקב מגבלות טכניות או במצבים שבהם המשתמשים עוברים בין מכשירים). מידע נוסף על בניית מודל המרות
5 בניית מודל התנהגותי: במסגרת הבנייה של מודל התנהגותי לסטטוס הסכמה, המערכת משתמשת בלמידת מכונה כדי ליצור מודל של התנהגות המשתמשים שסירבו להביע הסכמה לשימוש בקובצי cookie של Analytics. המודל הזה מבוסס על התנהגות של משתמשים דומים שהביעו הסכמה לשימוש בקובצי cookie כאלה. מידע נוסף על בניית מודל התנהגותי