Báo cáo, dữ liệu khám phá, Google Analytics Data API và BigQuery Export trình bày dữ liệu theo những cách khác nhau. Hãy sử dụng bảng này để so sánh xem dữ liệu nào có sẵn ở đâu, đồng thời tìm hiểu hạn mức của mỗi phương pháp xem dữ liệu.
| Phạm vi cung cấp dữ liệu và hạn mức | Báo cáo, Thông tin chi tiết và Dữ liệu khám phá | Google Analytics Data API | BigQuery |
|---|---|---|---|
| Phương pháp truy cập | Giao diện Google Analytics | Bất kỳ ứng dụng bên thứ ba nào có thể truy cập vào dữ liệu Google Analytics thay mặt người dùng | Bảng điều khiển Google Cloud Platform hoặc bất kỳ ứng dụng báo cáo nào có thể truy vấn dữ liệu BigQuery |
| Phạm vi dữ liệu |
Dữ liệu tổng hợp hoặc dữ liệu ở cấp sự kiện và cấp người dùng. Đối với mỗi yêu cầu, Google sẽ chọn bảng cung cấp kết quả chính xác nhất bằng cách sử dụng các chế độ cài đặt mặc định cho hoạt động lấy mẫu. |
Dữ liệu tổng hợp hoặc dữ liệu ở cấp sự kiện và cấp người dùng. Đối với mỗi yêu cầu, Google sẽ chọn bảng cung cấp kết quả chính xác nhất bằng cách sử dụng các chế độ cài đặt mặc định cho hoạt động lấy mẫu. |
Dữ liệu cấp sự kiện và cấp người dùng (không bao gồm bất kỳ giá trị nào do Google Analytics thêm vào dữ liệu trong báo cáo chuẩn và dữ liệu khám phá) |
| Số lượng giá trị riêng biệt cao1 |
Có thể. Khi Google sử dụng dữ liệu tổng hợp, và một báo cáo hoặc dữ liệu khám phá hiển thị nhiều hàng hơn giới hạn số hàng của bảng, thì hàng (other) có thể xuất hiện. |
Có thể. Khi Google sử dụng dữ liệu tổng hợp, và một báo cáo hoặc dữ liệu khám phá hiển thị nhiều hàng hơn giới hạn số hàng của bảng, thì hàng (other) có thể xuất hiện. |
Không |
| Hoạt động lấy mẫu2 | Có thể. Khi Google sử dụng dữ liệu chi tiết hơn ở cấp người dùng và cấp sự kiện, đồng thời một báo cáo hoặc dữ liệu khám phá phải xử lý nhiều sự kiện hơn hạn mức, thì Analytics sẽ sử dụng mẫu đại diện của dữ liệu có sẵn. | Có thể. Khi Google sử dụng dữ liệu chi tiết hơn ở cấp người dùng và cấp sự kiện, đồng thời một báo cáo hoặc dữ liệu khám phá phải xử lý nhiều sự kiện hơn hạn mức, thì Analytics sẽ sử dụng mẫu đại diện của dữ liệu có sẵn. | Không |
| Mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu4 | Có | Có | Không |
| Lập mô hình lượt chuyển đổi5 | Có bao gồm | Có bao gồm | Không bao gồm |
| Lập mô hình hành vi6 |
Được thêm vào mô-đun báo cáo, bao gồm cả báo cáo theo thời gian thực Một phần được thêm vào mô-đun khám phá (chỉ có trong các lộ trình, phễu và bảng biểu mẫu tuỳ ý) |
Có bao gồm | Không bao gồm. Dữ liệu BigQuery chứa các ping không có cookie do Google Analytics thu thập khi chế độ đồng ý được bật và mỗi phiên có một user_pseudo_id khác nhau. Việc lập mô hình có thể dẫn đến sự khác biệt giữa dữ liệu chi tiết và báo cáo chuẩn trong BigQuery, chẳng hạn như số người dùng đang hoạt động trong báo cáo sẽ ít hơn so với BigQuery vì tính năng lập mô hình sẽ cố gắng dự đoán nhiều phiên từ từng người dùng riêng lẻ đã từ chối sử dụng cookie. |
| Giới hạn |
150 báo cáo tuỳ chỉnh cho mỗi tài sản Có thể tạo 200 bản dữ liệu khám phá riêng trên mỗi người dùng cho mỗi tài sản và có thể tạo tối đa 500 bản dữ liệu khám phá được chia sẻ cho mỗi tài sản. Có thể nhập tối đa 10 phân đoạn cho mỗi bản dữ liệu khám phá. |
Các API Analytics phải tuân theo các hạn mức API. Tài sản Analytics 360 có các giới hạn cao hơn đối với việc thu thập, báo cáo, giữ lại dữ liệu cũng như hạn mức dữ liệu. | Tài sản chuẩn có hạn mức xuất hằng ngày là 1 triệu sự kiện/ngày. Tài sản Analytics 360 gần như không có hạn mức xuất. |
1 Số lượng giá trị riêng biệt cao: Phương diện có số lượng giá trị riêng biệt cao là những phương diện có hơn 500 giá trị riêng biệt trong một ngày. Phương diện có số lượng giá trị riêng biệt cao làm tăng số hàng trong báo cáo hoặc dữ liệu khám phá, có thể khiến báo cáo hoặc dữ liệu khám phá đạt đến giới hạn đối với hàng. Khi đó, mọi dữ liệu vượt quá giới hạn sẽ được tập hợp vào hàng (other). Tìm hiểu thêm về số lượng giá trị riêng biệt cao và hàng (other).
2 Lấy mẫu: Phương pháp lấy mẫu dữ liệu được sử dụng khi số lượng sự kiện mà dữ liệu khám phá trả về vượt quá hạn mức cho loại tài sản của bạn. Nhờ đó, bạn vẫn có thể khám phá dữ liệu với mức độ chi tiết cao bằng cách sử dụng mẫu đại diện cho dữ liệu của bạn. Tìm hiểu thêm về việc lấy mẫu.
3 Mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu: Mô hình này phân bổ giá trị đóng góp cho lượt chuyển đổi dựa trên dữ liệu cho từng sự kiện chuyển đổi. Tìm hiểu thêm về mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu.
4Lập mô hình lượt chuyển đổi: Quy trình lập mô hình lượt chuyển đổi giúp xác định chính xác nguồn của lượt chuyển đổi mà không cần nhận dạng người dùng (ví dụ: do tôn trọng quyền riêng tư của người dùng, do các giới hạn về mặt kỹ thuật hoặc do người dùng chuyển đổi giữa các thiết bị). Tìm hiểu thêm về quy trình lập mô hình lượt chuyển đổi.
5 Lập mô hình hành vi: Tính năng lập mô hình hành vi cho chế độ đồng ý sử dụng công nghệ học máy để lập mô hình hành vi của những người dùng từ chối sử dụng cookie Analytics dựa trên hành vi của những người dùng tương tự chấp nhận sử dụng cookie Analytics. Tìm hiểu thêm về tính năng lập mô hình hành vi.