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 arayüzünde de örnekleme uygulanır ancak belirli eşikler ve algoritmalar farklılık gösterebilir. Bu da raporlanan değerlerde küçük farklılıklara yol açar.
Raporun 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 mülklerine 1 milyar etkinliklik daha yüksek örnekleme sınırlarına erişim imkanı sunar. 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 Oturumlar 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 yerine yaklaşık değerlerdir.
Ek bağlam bilgisi 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 satırı az sayıda kullanıcı içeriyorsa bu satır sonuçlardan hariç tutulabilir. Bu durum, yüksek kardinaliteli boyutlar veya özel boyutlar içeren raporlarda daha yaygındır.
Bu raporun eşik uygulamasına 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) olarak etiketlenen bir satırda gruplandırabilir. Bu durum, günde 500'den fazla benzersiz değere sahip boyutların yer aldığı raporlarda daha yaygındır.
Filtreleri Veri API'si ile kullanırken filtrelerin (other) satırının içine bakmadığını ve veriler toplandıktan ve (other) satırı oluşturulduktan sonra uygulandığını unutmayın.
Bir raporda (other) satırına aktarılan veriler olup olmadığını anlamak için ResponseMetaData nesnesinin dataLossFromOtherRow alanını inceleyin.
Daha fazla bilgi için Google Analytics 4'teki(diğer) satırı başlıklı makaleyi inceleyin.
Raporlama kimliği
Raporlama kimliği, raporlarda kullanıcıların nasıl tekilleştirileceğini belirler. Farklı kimlik ayarları ("Karışık" veya "Cihaza dayalı" gibi) 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. Arayüzde bir rapor çalıştırmak ile rapor verilerini API aracılığıyla almak arasında ayar değiştirilirse aynı tarih aralığı için iki rapordaki kullanıcı sayıları farklı olabilir.
Sorgu özgünlüğü
Tutarsızlıkları en aza indirmek için API isteğinizdeki aşağıdaki parametrelerin Google Analytics kullanıcı arayüzü raporundaki ayarlar ile 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 tüm boyut veya metrik filtrelerinin kullanıcı arayüzünde kullanılanlarla eşleştiğinden emin olun.
Bir rapora boyut eklemek, hesaplamalarda kullanılan etkinlik sayısının azalmasına neden olabilir. Bir rapora yalnızca istenen boyutlarla ilgili verileri içeren etkinlikler dahil edilir. Sonuç olarak, bir sorguya boyut eklemek rapordaki metriklerin toplu değerlerini değiştirebilir.
Veri güncelliği
Google Analytics'in etkinlik verilerini işlemesi ve toplaması zaman alır. Çok yeni verilerle çalışırken, veri alma işlemleri arasında zaman gecikmesi varsa raporlar arasında küçük farklılıklar görebilirsiniz. Örneğin, kullanıcı arayüzünde bir raporu görüntüleyip birkaç dakika sonra aynı rapor için API'yi 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 ve 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 lisansı olan mülklerde daha yüksek örnekleme sınırları ve daha ayrıntılı raporlama özelliklerine erişim bulunur.