[GA4] Сравнение платформ отчетов

Отчеты, исследования, Data API для Google Аналитики и BigQuery Export отображают данные разными способами. В таблице ниже показаны различия между доступными сведениями и ограничениями каждого из методов, которые вы можете использовать.

Таблица шире страницы. Чтобы посмотреть таблицу целиком, прокрутите страницу вправо.
Доступность данных и ограничения Отчеты, подсказки и исследования Google Analytics Data API BigQuery
Методика доступа Интерфейс Google Аналитики Любое стороннее приложение, которое может обращаться к данным Google Аналитики от имени пользователя. GCP Console или любое приложение отчетов, которое умеет запрашивать данные BigQuery.
Область действия данных

Агрегированные данные или данные на уровне событий и пользователей.

Для каждого запроса система Google выбирает таблицу, которая обеспечит наиболее точные результаты, учитывая настройки выборки по умолчанию.

Подробнее о том, как Аналитика хранит и показывает данные

Агрегированные данные или данные на уровне событий и пользователей.

Для каждого запроса система Google выбирает таблицу, которая обеспечит наиболее точные результаты, учитывая настройки выборки по умолчанию.

Подробнее о том, как Аналитика хранит и показывает данные

Данные о событиях и данные на уровне пользователей, за исключением того, что Google Аналитика добавляет в данные стандартных отчетов и исследований.

Большое количество уникальных значений1

Возможно. Когда Google использует агрегированные данные, в отчете или исследовании может образоваться больше строк, чем допустимо. Тогда создается строка (other).

Возможно. Когда Google использует агрегированные данные, в отчете или исследовании может образоваться больше строк, чем допустимо. Тогда создается строка (other).

Нет
Выборка2 Возможно. Иногда Google использует более детальные данные на уровне событий и пользователей, и в отчете или исследовании необходимо превысить квоту. Тогда Аналитика применяет репрезентативную выборку из доступных данных. Возможно. Иногда Google использует более детальные данные на уровне событий и пользователей, и в отчете или исследовании необходимо превысить квоту. Тогда Аналитика применяет репрезентативную выборку из доступных данных. Нет
Атрибуция на основе данных4 Да Да Нет
Моделирование конверсий5 Включено Включено Не включено
Моделирование поведения6

Включено в модуль отчетов, в том числе реального времени.

Частично включено в модуль исследования (исследование воронки, пути покупателя, а также исследование в свободной форме).

Включено Не включено Данные BigQuery содержат сведения о проверках связи без использования файлов cookie, которые собирает Google Аналитика, если включен режим согласия и каждый сеанс использует новое значение user_pseudo_id. Моделирование может привести к различиям между стандартными отчетами и детализированными данными в BigQuery, например меньшему числу активных пользователей в отчетах по сравнению с показателями из BigQuery, поскольку при моделировании прогнозируется наличие нескольких сеансов от одного пользователя, который отклонил файлы cookie.
Ограничения

150 специальных отчетов на один ресурс

Можно создать до 200 отдельных исследований на одного пользователя и один ресурс, и до 500 совместных исследований на один ресурс. Можно импортировать до 10 сегментов на одно исследование.

Для API Аналитики применяются квоты API. Ресурсы Аналитики 360 используют более высокие ограничения по сбору данных, отчетам, хранению и квотам. Для стандартных ресурсов используется ограничение на экспорт в размере 1 млн событий в день. Для ресурсов Аналитики 360 экспорт практически не ограничен.
Нижние колонтитулы таблиц

1 Большое количество уникальных значений.Параметры, в которых количество уникальных значений превышает 500, называют параметрами с большим количеством уникальных значений. При наличии таких параметров с большей вероятностью может быть достигнуто максимальное количество строк в отчете или исследовании, из-за чего данные будут агрегироваться в строке (other). Подробнее о большом количестве уникальных значений и строке (other)

2 Выборка данных. Выборка данных используется, если количество событий, возвращаемых исследованием, превышает ограничение для используемого типа ресурса. Это позволяет детально изучать данные с помощью репрезентативной выборки, Подробнее о выборке данных

3 Атрибуция на основе данных. Ценность конверсии распределяется с учетом полученной информации о каждом событии-конверсии. Подробнее об атрибуции на основе данных

4 Моделирование конверсий. Моделирование делает возможной точную атрибуцию конверсий без идентификации пользователей (например, если это технически невозможно или запрещено настройками конфиденциальности, а также если один и тот же пользователь совершает действия на разных устройствах). Подробнее о моделировании конверсий

5 Моделирование поведения. Системы машинного обучения будут моделировать поведение таких пользователей исходя из того, какие действия совершают другие пользователи – те, кто согласился включить файлы cookie Аналитики. Подробнее о моделировании поведения

Эта информация оказалась полезной?

Как можно улучшить эту статью?
Поиск
Очистить поле поиска
Закрыть поиск
Главное меню
5830298430115766773
true
Поиск по Справочному центру
true
true
true
true
true
69256
false
false