Panduan ini menjelaskan informasi penting tentang data yang Anda lihat dalam laporan yang dibuat menggunakan Google Analytics Data API. Pengguna sering kali menemukan perbedaan antara data yang ditampilkan oleh API (khususnya metode runReport) dan data yang ditampilkan di UI Google Analytics.
Sampling dan agregasi
Metode runReport Google Analytics Data API dapat menampilkan data yang diambil sampelnya, terutama untuk set data besar atau kueri kompleks. Meskipun UI Google Analytics juga menerapkan sampling, algoritma dan nilai minimum tertentu dapat berbeda, sehingga menyebabkan sedikit perbedaan dalam nilai yang dilaporkan.
Untuk memahami apakah hasil laporan didasarkan pada subset data yang
tersedia, periksa
samplingMetadatas
kolom dari objek ResponseMetaData. Jika hasil laporan diambil sampelnya, kolom ini akan menjelaskan persentase peristiwa yang digunakan dalam laporan ini.
Metode pelaporan tertentu dari Google Analytics Data API memungkinkan Anda menentukan tingkat sampling yang diinginkan. Anda dapat menggunakan
samplingLevel
kolom dari metode properties.reportTasks.create
untuk mengontrol tingkat sampling laporan.
Fitur ini memberi properti Google Analytics 360 akses ke batas sampling yang lebih tinggi, yaitu 1 miliar peristiwa. Selain itu, batas sampling dapat ditetapkan ke UNSAMPLED untuk menggunakan hasil tanpa sampel untuk jumlah peristiwa yang besar.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Tentang sampling data.
Perkiraan jumlah unik
Google Analytics Data API menggunakan algoritma HyperLogLog++ (HLL++) untuk memperkirakan jumlah unik untuk metrik seperti Pengguna Aktif dan Sesi. Pendekatan ini digunakan di API dan UI Google Analytics untuk meningkatkan performa dan mengelola set data besar secara efisien, yang berarti hasilnya adalah perkiraan, bukan jumlah yang tepat.
Untuk konteks tambahan, lihat referensi berikut: Perkiraan jumlah unik di Google Analytics dan Perbedaan dalam jumlah pengguna.
Volume minimum data
Google Analytics dapat menerapkan volume minimum data ke laporan untuk mencegah identifikasi setiap pengguna berdasarkan demografi, minat, atau sinyal lain yang ada dalam data.
Jika baris laporan berisi sejumlah kecil pengguna, baris tersebut mungkin dikecualikan dari hasil. Hal ini lebih umum terjadi dalam laporan yang menyertakan dimensi berkardinalitas tinggi atau dimensi kustom.
Untuk memahami apakah laporan ini tunduk pada volume minimum data, periksa
subjectToThresholding
kolom ResponseMetaData objek.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Volume minimum data.
Baris (other)
Jika dimensi memiliki kardinalitas tinggi, Google Analytics dapat mengelompokkan nilai yang kurang umum ke dalam baris yang diberi label (other). Hal ini lebih umum terjadi dalam laporan yang menyertakan dimensi dengan lebih dari 500 nilai unik per hari.
Saat menggunakan filter dengan Data API, perhatikan bahwa filter tidak melihat ke dalam baris (other), dan diterapkan setelah data diagregasi dan baris (other) dibuat.
Untuk memahami apakah laporan berisi data yang digabungkan ke dalam baris (other),
periksa
dataLossFromOtherRow
kolom dari objek ResponseMetaData.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat baris(other) di Google Analytics.
Identitas pelaporan
Identitas pelaporan menentukan cara pengguna dideduplikasi dalam laporan. Setelan identitas yang berbeda (seperti "Gabungan" atau "Berdasarkan perangkat") dapat menghasilkan jumlah pengguna yang berbeda untuk rentang tanggal yang sama.
UI Google Analytics dan Data API menggunakan setelan identitas pelaporan yang sama untuk properti Anda. Jika setelan ini diubah, laporan di UI dan API akan terpengaruh. Jika setelan diubah antara menjalankan laporan di UI dan mendapatkan data laporan melalui API, jumlah pengguna mungkin berbeda antara kedua laporan untuk rentang tanggal yang sama.
Spesifisitas kueri
Untuk meminimalkan perbedaan, pastikan parameter berikut dalam permintaan API Anda cocok dengan setelan dalam laporan UI Google Analytics:
- Rentang tanggal: Pastikan tanggal mulai dan tanggal akhir sama.
- Dimensi dan metrik: Pastikan dimensi dan metrik dalam permintaan API Anda sama dengan dimensi dan metrik dalam laporan UI Google Analytics report.
- Filter: Pastikan filter dimensi atau metrik yang diterapkan dalam permintaan API cocok dengan filter yang digunakan di UI.
Menambahkan dimensi ke laporan dapat menyebabkan lebih sedikit peristiwa yang digunakan dalam perhitungan. Hanya peristiwa yang berisi data untuk dimensi yang diminta yang disertakan dalam laporan. Akibatnya, menambahkan dimensi ke kueri dapat mengubah nilai gabungan untuk metrik dalam laporan.
Keaktualan data
Google Analytics memerlukan waktu untuk memproses dan menggabungkan data peristiwa. Saat menggunakan data yang sangat baru, Anda mungkin melihat sedikit perbedaan antara laporan jika ada penundaan waktu antara pengambilan data. Misalnya, jika Anda melihat laporan di UI, lalu melakukan kueri API untuk laporan yang sama beberapa menit kemudian, data mungkin telah berubah karena pemrosesan dan agregasi yang sedang berlangsung.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Keaktualan Data.
Alternatif data tanpa sampel
Jika kasus penggunaan Anda memerlukan data tingkat peristiwa yang lengkap dan tanpa sampel, pertimbangkan untuk menggunakan alternatif berikut:
BigQuery Export: BigQuery Export untuk Google Analytics
adalah metode yang direkomendasikan untuk analisis lanjutan data peristiwa mentah.
Analytics 360: Properti dengan lisensi Analytics 360 memiliki batas sampling yang lebih tinggi dan akses ke fitur pelaporan yang lebih mendetail.