Ämne: Löser GA4-kvotproblem i Looker Studio
Eftersom du är en kunnig digital marknadsförare har du verkligen gjort övergången till Google Analytics 4 vid det här laget. Men om du använder Looker Studio för att visualisera dina data har du troligen stött på ett problem med en datakvotgräns.
Ställ det fruktade “datakonfigurationsfelet” i kö.
Men oroa dig inte! Vi har fyra enkla lösningar som hjälper dig att lösa det här felet, kringgå kvotgränserna och återgå till att extrahera värdefulla insikter från Looker Studio.
En kort resa tillbaka i tiden
Den 10 november 2022 meddelade Google (via Looker Studio) att alla rapporter som visualiserar data från GA4 kommer att omfattas av Analytics Data API-kvoter framöver.
Denna till synes lilla uppdatering var lätt att missa för de icke-örnögda användare. Lite som den där slumpmässiga uppdateringen av en “användarvillkor” som vi alla aldrig läser.
Den här uppdateringen orsakade dock ett ganska stort uppståndelse i Looker Studio-communityt. Många användare blev chockade över att de upplevde problem med sina GA4-rapporter. För vissa var det ett mysterium.
Digitala marknadsförare började undra, “Vad är dessa kvoter, och varför bråkar de med min rapportering?”
Vilka är Analytics Data API-kvoterna?
I grund och botten är dessa kvoter gränser för mängden data som en användare får komma åt eller överföra under en viss tidsperiod.
Till exempel kan ett visualiseringsverktyg sätta en kvot som begränsar din import till 100 terabyte data per månad. De kan göra detta för att minska efterfrågan på sina molnservrar eller digitala infrastruktur för att säkerställa konsekvent prestanda för användarna.
En plattform kan till och med valfritt begränsa bandbredden för användare på lägre (se: billigare) produktnivåer för att skapa ett uppgraderingsincitament.
Varför införde Google kvoterna?
I Googles fall säger de att de “sätter gränser och kvoter på API-förfrågningar för att skydda systemet från att ta emot mer data än det kan hantera, och för att säkerställa en rättvis fördelning av systemresurserna.”
Det är lite vagt (förmodligen avsiktligt), men det låter som att de försöker begränsa den belastning som den stora basen av Looker Studio-användare kan utsätta systemet för. Looker Studio är trots allt en free verktyg, så det kommer naturligtvis att finnas fler användare på denna nivå än den mer premium Looker.
Googles uttalande verkar också referera till ett slags uppgraderingsincitament när de nämner en “rättvis fördelning av systemresurser.” En sorts “du får vad du betalar för”-strategi kanske?
Vad betyder detta för dig som marknadsförare?
Förmodligen inte mycket, bortsett från dina Looker Studio-rapporter som visar det underbara meddelandet om “datasetkonfigurationsfel”.
I ett nötskal, kvoterna räknar antalet och komplexiteten av visualiseringar i din instrumentpanel. Om du har en instrumentpanel som är full av 20 eller fler visualiseringar på flera sidor (eller om dina visualiseringar återspeglar många blandningar), kommer du sannolikt att börja nå kvoten.
En annan bidragande faktor är antalet personer som använder en given instrumentpanel. Ju fler användare på en instrumentpanel, desto fler “poäng” räknas in i kvoten.
Det hela kokar ner till antalet API-anrop (eller API-tokens som används), som äter upp resurser på Looker Studio-sidan och som nu är begränsade.
Vilken effekt har kvottillsynen?
När användare började uppleva problem med sina rapporter med hjälp av GA4-data började de skriva om det i Looker Studio-communityt. Och du vet hur kommentarsavsnitt kan vara.
Det fick Brian Stark, produktledningsansvarig för Google Analytics 360 att svara på Twitter: “Varje kund som helst måste följa dessa gränser. Vi tillhandahåller inte andra kvoter för Looker Studio än för en icke-Google-klient. Alla spelar enligt samma regler.”
Cue kollektivet, “va?”
I huvudsak tillämpas kvoterna uppenbarligen jämnt på vilken visualiseringsplattform som helst. Ändå lämnar det marknadsförare utan en lösning eller lösning.
Tills nu.
Hur man löser GA4-kvotproblem
Den bästa långsiktiga lösningen för att komma runt kvoten är att skapa någon form av mellanhand mellan GA4 och Looker Studio. Enligt vår uppfattning finns det tre tillvägagångssätt:
- Använd en marknadsföringsdatahub
- Google Kalkylark
- BigQuery
Använd en marknadsföringsdatahub
Marknadsdatahubbar, (ahem) som Funnel (ahem), låter dig ansluta och lagra all din Google Analytics 4-data – tillsammans med all annan marknadsföringsdata – och dela den med Looker Studio. Det lagringselementet är en del av magin för den här lösningen.
Istället för att begära ny data direkt från GA4 API varje gång du vill skapa eller uppdatera en rapport eller utföra ad-hoc-analys, lagras denna data säkert i marknadsföringsdatahubben. Ny data laddas ner i små partier, vilket kringgår kvotfrågan.
Dessutom, eftersom dina rapporter inte hämtar historisk data direkt från plattformarna hela tiden, kommer de att bli snabbare och mer stabila. Du kommer bara att hämta den information du behöver i den specifika rapporten.
Google Kalkylark
Här kommer vår gamla vän Google Sheets. För den här lösningen måste du ladda ner din GA4-data till Google Sheets innan du skickar den till Looker Studio. På så sätt fungerar Google Sheets som ett slags mellanrum för din data.
Fördelen med denna metod är att vi använder ett nästan allmänt känt verktyg, och det är det free.
Det är dock inte utan några nackdelar. Eftersom detta är mer av ett manuellt tillvägagångssätt, introducerar det mycket större potential för mänskliga fel. Data kanske inte laddas ned eller kopieras/klistras in ordentligt, vilket leder till trasiga rapporter i Looker Studio.
Dessutom, om du arbetar med en stor mängd data, kommer du att hitta begränsningen för Google Sheets ganska snabbt. Den är helt enkelt inte byggd för att hantera volym i skala.
BigQuery
Googles molnbaserade datalager, BigQuery, kan vara ett annat alternativ för marknadsföring som vill slå datakvoterna. Trots allt är BigQuery specialbyggd för att lagra och hantera stora mängder data. Det är också inbyggt i Googles produkters universum med en inbyggd GA4-kontakt. Detta låter dig importera rå data på händelsenivå som kan efterfrågas med en SQL-liknande syntax innan de skickas vidare till Looker Studio.
Du kan förmodligen redan se nackdelen med denna lösning: SQL. Japp. Du måste antingen koda SQL-koden själv eller ha tillgång till någon som kan. Men om du är en marknadsförare som vi vill du inte ens tänka på kodning. Det betyder att du är beroende av en utvecklare, som kan översvämmas av en miljon andra förfrågningar. Inte idealiskt.
Och om du kombinerar GA4-data med andra datamängder, ökar komplexitetsnivån bara, vilket ytterligare kräver mycket tekniska experter för att hjälpa dig.
Det bästa sättet att lösa GA4-kvotproblem i Looker Studio
Även om vi naturligtvis skulle rekommendera användningen av en marknadsföringsdatahub, kommer den bästa lösningen för ditt företag att vara specifik för, ja, ditt företag. Vi hoppas dock att detta stycke gav dig en tankeställare.
Om du vill ha mer information, kolla in vårt senaste tratttipseller läs den här artikeln om ämnet.
