Bu kılavuzda, Google Analytics Data API kullanılarak oluşturulan raporlarda gördüğünüz verilerle ilgili önemli bilgiler açıklanmaktadır. Kullanıcılar genellikle API tarafından döndürülen veriler (özellikle runReport yöntemi) ile Google Analytics kullanıcı arayüzünde gösterilen veriler arasında tutarsızlıklarla karşılaşır.
Örnekleme ve toplama
Google Analytics Data API runReport yöntemi, özellikle büyük veri kümeleri veya karmaşık sorgular için örneklenmiş veriler döndürebilir. Google Analytics kullanıcı arayüzü de örnekleme uygulasa da belirli eşikler ve algoritmalar farklılık gösterebilir. Bu da raporlanan değerlerde küçük farklılıklara neden olabilir.
Rapor sonuçlarının mevcut verilerin bir alt kümesine dayalı olup olmadığını anlamak için ResponseMetaData nesnesinin samplingMetadatas alanını inceleyin. Rapor sonuçları örneklenmişse bu alan, raporda kullanılan etkinliklerin yüzdesini açıklar.
Google Analytics Data API'nin belirli raporlama yöntemleri, istediğiniz örnekleme düzeyini belirtmenize olanak tanır. Raporun örnekleme düzeyini kontrol etmek için properties.reportTasks.create yönteminin samplingLevel alanını kullanabilirsiniz.
Bu özellik, Google Analytics 360 mülklerinin 1 milyar etkinliklik daha yüksek örnekleme sınırlarına erişmesini sağlar. Ayrıca, büyük etkinlik sayıları için örneklenmemiş sonuçları kullanmak üzere örnekleme sınırları UNSAMPLED olarak ayarlanabilir.
Daha fazla bilgi için Veri örnekleme hakkında başlıklı makaleyi inceleyin.
Benzersiz sayı tahmini
Google Analytics Data API, Etkin Kullanıcı Sayısı ve Oturum Sayısı gibi metriklerin tekil sayılarını tahmin etmek için HyperLogLog++ (HLL++) algoritmasını kullanır. Bu yaklaşım, performansı artırmak ve büyük veri kümelerini verimli bir şekilde yönetmek için API'de ve Google Analytics kullanıcı arayüzünde kullanılır. Bu nedenle, sonuçlar tam sayılar değil, yaklaşık değerlerdir.
Daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara bakın: Google Analytics'te benzersiz sayı tahmini ve Kullanıcı sayılarındaki farklılıklar.
Veri eşiği
Google Analytics, demografik özelliklere, ilgi alanlarına veya verilerde bulunan diğer sinyallere göre kullanıcıların kimliklerinin belirlenmesini önlemek için raporlara veri eşiği uygulayabilir.
Bir rapor satırında az sayıda kullanıcı varsa bu satır sonuçlardan hariç tutulabilir. Bu durum, yüksek kardinaliteli boyutlar veya özel boyutlar içeren raporlarda daha yaygındır.
Bu raporun eşik değerine tabi olup olmadığını anlamak için ResponseMetaData nesnesinin subjectToThresholding alanını inceleyin.
Daha fazla bilgi için Veri eşikleri başlıklı makaleyi inceleyin.
(other) satırı
Bir boyutun kardinalitesi yüksekse Google Analytics, daha az yaygın olan değerleri (other) etiketli bir satırda gruplandırabilir. Bu durum, günde 500'den fazla benzersiz değere sahip boyutlar içeren raporlarda daha yaygındır.
Data API ile filtre kullanırken filtrelerin (other) satırının içine bakmadığını ve veriler toplandıktan ve (other) satırı oluşturulduktan sonra uygulandığını unutmayın.
Bir raporun (other) satırına eklenen veriler içerip içermediğini anlamak için ResponseMetaData nesnesinin dataLossFromOtherRow alanını inceleyin.
Daha fazla bilgi için Google Analytics'teki (diğer) satırı başlıklı makaleyi inceleyin.
Raporlama kimliği
Raporlama kimliği, raporlarda kullanıcıların nasıl tekilleştirileceğini belirler. Farklı kimlik ayarları (ör. "Karma" veya "Cihaz tabanlı"), aynı tarih aralığı için farklı kullanıcı sayılarına neden olabilir.
Hem Google Analytics kullanıcı arayüzü hem de Data API, mülkünüz için aynı raporlama kimliği ayarını kullanır. Bu ayar değiştirilirse hem kullanıcı arayüzündeki hem de API'deki raporlar etkilenir. Kullanıcı arayüzünde rapor çalıştırma ve API üzerinden raporlama verilerini alma işlemleri arasında ayar değiştirilirse aynı tarih aralığı için iki rapor arasında kullanıcı sayıları farklı olabilir.
Sorgu özgüllüğü
Tutarsızlıkları en aza indirmek için API isteğinizdeki aşağıdaki parametrelerin Google Analytics kullanıcı arayüzü raporundaki ayarlarla tam olarak eşleştiğinden emin olun:
- Tarih aralıkları: Başlangıç ve bitiş tarihlerinin aynı olduğunu doğrulayın.
- Boyutlar ve metrikler: API isteğinizdeki boyut ve metriklerin, Google Analytics kullanıcı arayüzü raporundaki boyut ve metriklerle aynı olduğundan emin olun.
- Filtreler: API isteğinde uygulanan boyut veya metrik filtrelerinin, kullanıcı arayüzünde kullanılanlarla eşleştiğinden emin olun.
Bir rapora boyut eklemek, hesaplamalarda daha az etkinliğin kullanılmasına neden olabilir. Yalnızca istenen boyutlarla ilgili verileri içeren etkinlikler rapora dahil edilir. Bu nedenle, bir sorguya boyut eklemek, rapordaki metriklerin toplu değerlerini değiştirebilir.
Veri güncelliği
Google Analytics'in etkinlik verilerini işlemesi ve birleştirmesi zaman alır. Çok yeni verilerle çalışırken, veri alma işlemleri arasında zaman gecikmesi varsa raporlar arasında küçük farklılıklar görebilirsiniz. Örneğin, kullanıcı arayüzünde bir raporu görüntüledikten sonra birkaç dakika içinde API'yi aynı rapor için sorgularsanız devam eden işleme ve toplama nedeniyle veriler değişmiş olabilir.
Daha fazla bilgi için Veri güncelliği başlıklı makaleyi inceleyin.
Örneklenmemiş veri alternatifleri
Kullanım alanınız tam, örneklenmemiş, etkinlik düzeyinde veriler gerektiriyorsa aşağıdaki alternatifleri kullanabilirsiniz:
BigQuery Export: Google Analytics için BigQuery Export
Ham etkinlik verilerinin gelişmiş analizi için önerilen yöntemdir.
Analytics 360: Analytics 360 lisansına sahip mülklerde örnekleme sınırları daha yüksektir ve daha ayrıntılı raporlama özelliklerine erişim sağlanır.