В этом руководстве приводится важная информация о данных, которые вы видите в отчетах, созданных с помощью Google Analytics Data API. Пользователи часто сталкиваются с расхождениями между данными, возвращаемыми API (в частности, методом runReport), и данными, отображаемыми в интерфейсе Google Аналитики.
Выборка и агрегирование
Метод runReport Google Analytics Data API может возвращать выборку данных, особенно для больших наборов данных или сложных запросов. В интерфейсе Google Аналитики также применяется выборка, но пороговые значения и алгоритмы могут отличаться, что приводит к небольшим расхождениям в значениях.
Чтобы узнать, основаны ли результаты отчета на подмножестве доступных данных, проверьте поле samplingMetadatas объекта ResponseMetaData. Если результаты отчета основаны на выборке, в этом поле указывается процент событий, использованных в отчете.
Некоторые методы создания отчетов в Google Analytics Data API позволяют указать нужный уровень выборки. Чтобы задать уровень выборки, используйте поле samplingLevel метода properties.reportTasks.create.
Эта функция позволяет ресурсам Google Аналитики 360 использовать выборку увеличенных размеров – до 1 млрд событий. Кроме того, можно задать лимит выборки UNSAMPLED, чтобы использовать полные результаты для большого количества событий.
Подробнее о выборке данных…
Приблизительный расчет уникальных значений
Google Analytics Data API использует алгоритм HyperLogLog++ (HLL++), чтобы оценивать количество уникальных значений для таких показателей, как "Активные пользователи" и "Сеансы". Этот подход используется в API и интерфейсе Google Аналитики для повышения производительности и эффективного управления большими наборами данных. Это означает, что результаты являются приблизительными, а не точными.
Дополнительную информацию вы найдете в статьях Приблизительный расчет уникальных значений в Google Аналитике и Различия в количестве пользователей.
Пороговые объемы данных
Google Аналитика может применять пороговые объемы данных к отчетам, чтобы предотвратить идентификацию отдельных пользователей на основе демографических данных, интересов и других сигналов.
Если в строке отчета содержится небольшое количество пользователей, эта строка может быть исключена из результатов. Чаще всего это происходит в отчетах, которые содержат параметры с большим количеством уникальных значений или специальные параметры.
Чтобы узнать, применяются ли к отчету пороговые значения, проверьте поле subjectToThresholding объекта ResponseMetaData.
Подробнее о пороговом объеме данных…
Строка (other)
Если у параметра много уникальных значений, Google Аналитика может сгруппировать менее распространенные значения в строку (other). Чаще всего это происходит в отчетах, которые включают параметры с более чем 500 уникальными значениями в день.
При использовании фильтров с Data API обратите внимание, что фильтры не заглядывают внутрь строки (other) и применяются после агрегирования данных и создания строки (other).
Чтобы узнать, содержит ли отчет данные, объединенные в строке (other), проверьте поле dataLossFromOtherRow объекта ResponseMetaData.
Подробнее о строке "(Прочие)" в Google Аналитике…
Способы идентификации
Способы идентификации определяют, как в отчетах удаляются повторяющиеся данные о пользователях. Разные настройки идентификации (например, "Смешанная" или "По типу устройства") могут привести к разным результатам подсчета пользователей за один и тот же диапазон дат.
В интерфейсе Google Аналитики и Data API для ресурса используются одни и те же способы идентификации. Если вы измените эту настройку, это повлияет на отчеты как в интерфейсе, так и в API. Если вы измените настройки между созданием отчета в интерфейсе и получением данных отчета через API, количество пользователей в двух отчетах за один и тот же диапазон дат может различаться.
Специфика запроса
Чтобы свести расхождения к минимуму, убедитесь, что следующие параметры в запросе к API точно соответствуют настройкам в отчете интерфейса Google Аналитики:
- Диапазоны дат. Убедитесь, что даты начала и окончания совпадают.
- Параметры и показатели. Убедитесь, что параметры и показатели в запросе к API совпадают с параметрами и показателями в отчете интерфейса Google Аналитики.
- Фильтры. Убедитесь, что фильтры параметров и показателей, примененные в запросе к API, совпадают с фильтрами, используемыми в интерфейсе.
Если добавить в отчет параметры, то в расчетах может использоваться меньше событий. В отчет включаются только события, содержащие данные для запрошенных параметров. В результате добавление параметров в запрос может изменить агрегированные значения показателей в отчете.
Актуальность данных
Google Аналитике требуется время, чтобы обработать и агрегировать данные о событиях. Если вы работаете с самыми последними данными, то можете заметить небольшие различия между отчетами, если между извлечениями данных есть задержка по времени. Например, если вы посмотрите отчет в интерфейсе, а затем через несколько минут запросите его через API, данные могут различаться из-за продолжающейся обработки и агрегирования.
Подробнее об актуальности данных…
Альтернативы полным данным
Если вам нужны полные данные на уровне событий без выборки, воспользуйтесь следующими альтернативными вариантами:
BigQuery Export: BigQuery Export для Google Аналитики
– рекомендуемый способ расширенного анализа необработанных данных о событиях.
Аналитика 360. Ресурсы с лицензией Аналитики 360 имеют более высокие лимиты выборки и доступ к более подробным отчетам.