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.
| 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 данных3 | Да | Да | Нет |
| Моделирование ключевых событий4 | Включено | Включено | Не включено |
| Моделирование поведения5 |
Включено в модуль отчетов, в том числе в реальном времени. Частично включено в модуль исследования (исследование пути, воронки, наложения сегментов, 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. В ресурсах Аналитики 360 установлены 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. |
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 ключевого события распределяется с учетом полученной информации о каждом таком событии. Подробнее об атрибуции на основе данных…
4 Моделирование ключевых событий обеспечивает точную атрибуцию без идентификации пользователей (например, из-за настроек конфиденциальности, технических ограничений или при переходе пользователей с одного устройства на другое). Подробнее о моделировании ключевых событий…
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…