Rapoartele, explorările, API-ul Google Data Google Analytics și BigQuery Export afișează datele în moduri oarecum diferite. Folosiți acest tabel pentru a compara ce date sunt disponibile în funcție de locație și pentru a înțelege limitările fiecărei metode de afișare a acestora.
| Limitările și disponibilitatea datelor | Rapoarte, statistici și explorări | API-ul Google Data Google Analytics | BigQuery |
|---|---|---|---|
| Metodologia de acces | Interfața Google Analytics | Orice aplicație terță parte care poate accesa datele Google Analytics în numele utilizatorului | GCP Console sau orice aplicație de raportare care poate interoga date BigQuery |
| Aria de acoperire a datelor |
Date agregate sau la nivel de eveniment și de utilizator. Pentru fiecare solicitare, Google alege tabelul care oferă cele mai precise rezultate folosind setările de eșantionare prestabilite. |
Date agregate sau la nivel de eveniment și de utilizator. Pentru fiecare solicitare, Google alege tabelul care oferă cele mai precise rezultate folosind setările de eșantionare prestabilite. |
Date la nivel de eveniment și de utilizator (excluzând orice adăugiri de valoare pe care Google Analytics le face la datele găsite în rapoartele și explorările standard) |
| Cardinalitate mare1 |
Este posibilă. Atunci când Google folosește date agregate, iar un raport sau o explorare afișează mai multe rânduri decât limita de rânduri a tabelului, poate apărea un rând (other). |
Este posibilă. Atunci când Google folosește date agregate, iar un raport sau o explorare afișează mai multe rânduri decât limita de rânduri a tabelului, poate apărea un rând (other). |
Nu |
| Eșantionarea2 | Este posibilă. Atunci când Google folosește date mai detaliate la nivel de eveniment și de utilizator, iar un raport sau o explorare trebuie să proceseze mai multe evenimente decât limita cotei, Analytics folosește un eșantion reprezentativ de date disponibile. | Este posibilă. Atunci când Google folosește date mai detaliate la nivel de eveniment și de utilizator, iar un raport sau o explorare trebuie să proceseze mai multe evenimente decât limita cotei, Analytics folosește un eșantion reprezentativ de date disponibile. | Nu |
| Atribuire bazată pe date4 | Da | Da | Nu |
| Modele de conversie5 | Inclus | Inclus | Nu este inclus |
| Modelare comportamentală6 |
Inclusă în modulul de raportare, inclusiv în timp real Inclusă parțial în modulul de explorare (numai în tabelele pentru cale, pentru canal și cu formă liberă) |
Inclus | Nu este inclusă. Datele BigQuery conțin pinguri fără cookie-uri colectate de Google Analytics atunci când este activat modul de consimțământ, iar fiecare sesiune are un cod user_pseudo_id diferit. Modelele pot duce la diferențe între rapoartele standard și datele detaliate din BigQuery, cum ar fi un număr mai mic de utilizatori activi în rapoarte decât BigQuery, deoarece modelarea încearcă să facă predicții pentru mai multe sesiuni de la un utilizator individual care a refuzat cookie-urile. |
| Limitări |
150 de rapoarte personalizate pentru fiecare proprietate Se pot crea 200 de explorări individuale per utilizator pentru fiecare proprietate și până la 500 de explorări comune pentru fiecare proprietate. Pot fi importate maximum 10 segmente pentru fiecare explorare. |
API-urile Analytics trebuie să respecte cotele pentru API-uri. Proprietățile Analytics 360 au limite mai ridicate pentru colectarea datelor, raportare, păstrare și cote. | Proprietățile standard au o limită zilnică de export de un milion de evenimente/zi. Pentru proprietățile Analytics 360, aproape că nu există limite legate de export. |
1 Cardinalitate mare: parametrii cu o cardinalitate mare sunt parametrii cu peste 500 de valori unice într-o zi. Parametrii cu o cardinalitate mare cresc numărul de rânduri dintr-un raport sau dintr-o explorare, mărind astfel probabilitatea ca un raport sau o explorare să atingă limita de rânduri, iar datele care depășesc limita vor fi incluse pe rândul (other). Aflați mai multe despre cardinalitatea mare și rândul (other).
2 Eșantionarea: eșantionarea datelor se folosește atunci când numărul de evenimente returnate de o explorare depășește limita pentru tipul dvs. de proprietate. Astfel, puteți să explorați datele la un nivel ridicat de detaliere, folosind un eșantion reprezentativ de date. Aflați mai multe despre eșantionare.
3 Atribuirea bazată pe date: atribuirea bazată pe date distribuie meritul pentru conversie în funcție de datele pentru fiecare eveniment de conversie. Aflați mai multe despre atribuirea bazată pe date.
4 Modele de conversie: modelele de conversie ajută la atribuirea corectă a conversiilor, fără a identifica utilizatorii (de exemplu, din cauza confidențialității utilizatorilor, a limitărilor tehnice sau a trecerii utilizatorilor de la un dispozitiv la altul). Aflați mai multe despre modelele de conversie.
5 Modelarea comportamentală: modelarea comportamentală pentru modul de consimțământ folosește învățarea automată pentru a modela comportamentul utilizatorilor care refuză cookie-urile de analiză în funcție de comportamentul utilizatorilor similari care acceptă cookie-uri de analiză. Aflați mai multe despre modelarea comportamentală.