Warum Sie GA4-Connector-Fehler in Ihren Looker Studio-Berichten haben

Sind Sie einer der vielen Benutzer von GA4, die Fehler mit Ihrem Konnektor (wie diesem hier) finden, Ihre Daten laden und ihre Präsentation in Looker Studio verschönern?

Wenn ja, dann haben Sie wahrscheinlich viele Probleme mit der Darstellung von Daten in Ihren Dashboards gehabt.

Vor ein paar Wochen bemerkte unser Team einige GA4-Probleme beim Laden von Daten in Looker Studio.

Und mit Problemen meinen wir, dass keine der Daten geladen wurden.

Anstatt Ihre hübschen Berichte in Looker Studio zu sehen, wechseln Sie zwischen Ihren Dashboards und erhalten Fehlermeldungen wie diese?

• Das zugrunde liegende Datenkontingentlimit wurde überschritten. Bitte versuchen Sie es später erneut.
• Fehler beim Abrufen der Daten aus dem zugrunde liegenden Dataset.
• Quotenfehler: Auf den Datensatz wurde zu oft zugegriffen.
• Kontingent für gleichzeitige Anfragen erschöpft, bitte senden Sie weniger Anfragen gleichzeitig.
• Es tut uns leid, dass ein Fehler aufgetreten ist und wir Ihre Anfrage nicht abschließen konnten.

Wenn ja, dann haben Sie Fehler in Ihrem Dashboard, weil Looker Studio keine Daten laden konnte, weil Ihre GA4-API ihr Kontingentlimit erreicht hat.

Erfahren Sie unten alles, was Sie über diese Probleme mit Looker Studio und GA4 wissen möchten und welche Optionen wir als potenzielle langfristige und kurzfristige Lösungen für Sie sehen.

Was also hat diese Looker Studio/GA4-Fehler verursacht?

Wir kennen die wahrscheinlich größte Frage, die Sie derzeit haben – wie können Sie Ihre Looker Studio-Berichte, die GA4-Daten verwenden, wieder zum Laufen bringen?

Leider ist die Antwort nicht so einfach wie „Ändern Sie dies in das und Sie erhalten Ihre Berichte zurück.“

In der Woche vom 14. bis 18. November 2022 bemerkten Benutzer von Looker Studio, dass sie Fehlermeldungen in ihren Berichten erhielten, die GA4-Daten verwenden. Insbesondere begannen Benutzer, Datensatz-Konfigurationsfehler zu erhalten, die darauf hindeuteten, dass Benutzer von Looker Studio keine Verbindung zu ihren Datensätzen herstellen konnten.

In Verbindung mit der bevorstehenden Umstellung von Websites auf die Verwendung von GA4 als Standardplattform für Google Analytics hat dies dazu geführt, dass viele von Ihnen (und im Grunde alle von uns in der Analysebranche) nach Lösungen suchen, da diese harte Frist im Juli 2023 bevorsteht.

Warum treten diese GA4-Fehler auf?

Viele Analysten dachten zunächst, die Fehler würden von Looker Studio verursacht. Mit etwas mehr Zeit, um darüber nachzudenken, bezieht sich die Quelle jedoch tatsächlich auf die GA4-API.

Genauer gesagt liegt die Ursache dieser Fehler darin, dass Google ohne vorherige Ankündigung damit begonnen hat, seine Kontingentlimits für die Google Analytics Data API (GA4) durchzusetzen. Das bedeutet, dass die Fehler nicht nur für Looker Studio gelten, sondern für jedes Produkt gelten, das die GA4-API verwendet – sogar Google Sheets.

Die Probleme gelten zwar für andere Tools, sie werden jedoch dadurch verschärft, wie Looker Studio Anforderungen verarbeitet.

Jedes Element (das ist richtig – jedes einzelne Diagramm, jede Tabelle und jede Scorecard) im Bericht stellt eine separate API-Anforderung dar. Diese Anfragen kommen jedes Mal, wenn die Daten aktualisiert werden müssen.

Wenn Sie (oder jemand mit Zugriff auf die Dashboards in Ihrem Team) normales Benutzerverhalten zeigen, wie z.

• Berichtsdatumsbereiche ändern
• Filter ein- und ausschalten
• Aktualisieren Sie Ihren Bericht im Laufe des Tages

Es ist sehr wahrscheinlich, dass Sie Ihre zugewiesenen API-Aufrufe in kurzer Zeit durchbrennen.

GA4-Quotenlimits

Um die Fehler zu beheben, auf die Sie wahrscheinlich bei Ihren Berichten stoßen, decken wir nur Kontingentgrenzen für Standard-GA4-Properties ab. Die GA4-API-Kontingentdokumentation von Google finden Sie hier.

Das Kontingentlimit kann in zwei Hauptkategorien unterteilt werden:

• Gleichzeitige Anfragen
• Verwendete Token pro Zeitraum (Stunde / Tag).

GA4 Kontingentfehler bei gleichzeitigen Anfragen

Fehler im Zusammenhang mit gleichzeitigen Anforderungen sind die häufigsten Kontingentfehler. Sie werden anhand der Anzahl der gleichzeitig ausgeführten Anforderungen gemessen, die auf 10 begrenzt ist. Da jedes Element in Looker Studio eine separate API-Anforderung darstellt, können 10 verschiedene Elemente auf einer Berichtsseite ausreichen, um einen gleichzeitigen Anforderungsfehler auszulösen.

GA4-Tokens, die pro Zeitraum verwendet werden, Fehler

Die andere Kategorie von Kontingentfehlern basiert auf der Anzahl der pro Stunde oder pro Tag verwendeten Token.

Jede API-Abfrage kostet eine bestimmte Anzahl von Token, basierend auf Faktoren wie der Komplexität der Abfragen oder der Größe der Quelldatentabelle. Je mehr Daten Google in Ihrer Abfrage verarbeiten muss, desto höher ist der Aufwand für Ihr API-Kontingent.

Es gibt Token-Limits auf Property- und Projektebene und sowohl stündliche als auch tägliche Limits. Diese Beschränkungen werden durch die Tatsache verstärkt, dass API-Anforderungen jedes Mal verarbeitet werden, wenn Daten aktualisiert werden müssen .

Wenn Sie also mehrere robuste Looker Studio-Berichte haben, die von vielen Benutzern verwendet werden, können Sie diese Grenzen sehr schnell erreichen.

Was Google zu diesen GA4-Fehlern sagt

Am 23.11. hat Google in seinem Looker Studio-Community-Forum ein Update bereitgestellt, um Probleme im Zusammenhang mit den Kontingentgrenzen zu lösen.

Ihr Plan besteht aus zwei Komponenten, die sich darauf beziehen, wie Looker Studio Abfragen wiederholt, um die Auswirkungen gleichzeitiger Anforderungen auf die Kontingentgrenzen zu mindern, und den Benutzern die Menge der Kontingent-Token anzeigt, die von verschiedenen Berichtskomponenten verbraucht werden.

Sie haben auch eine Anleitung zur Fehlerbehebung bereitgestellt.

Kurzfristige Lösung für Ihre GA4-Fehler: Zwischenspeicherung

Leider sind Analysten derzeit nur eingeschränkt in der Lage, Fehler im Zusammenhang mit Kontingentgrenzen zu beseitigen, da Looker Studio derzeit konfiguriert ist. Die oben beschriebenen Schritte von Google können möglicherweise dazu beitragen, die Auswirkungen der Abfragebeschränkungen auf Ihre Berichte zu mindern, aber das zugrunde liegende Problem – die große Anzahl von Abfragen, die Looker Studio an die GA4-API stellt – bleibt bestehen.

Wenn Sie die GA4-API weiterhin für Ihre Berichterstellung verwenden möchten, besteht die beste skalierbare Möglichkeit zur Umgehung des Kontingentproblems darin, eine zwischengeschaltete Speicherlösung zu nutzen, um die Anzahl der API-Abfragen zu begrenzen. Diese Methode reduziert die Anzahl der Abfragen, indem sie im Wesentlichen eine statische Momentaufnahme der Daten erstellt, die Sie dann als Datenquelle für Ihre Berichte verwenden.

Dies kann mit Google Sheets oder dem nativen Konnektor von Looker Studio zum Extrahieren von Daten erfolgen.

Diese Lösung hat zwei große Nachteile: Datumsbereichsbeschränkungen und Benutzerduplizierung.

Einschränkungen des Datumsbereichs

Sowohl Google Sheets als auch der Datenextraktionskonnektor haben Beschränkungen in Bezug auf die Größe der Daten (Google Sheets ist auf 10 Millionen Zellen begrenzt, Daten extrahieren kann nur 100 MB Daten enthalten).

Während diese Limits für grundlegende Berichte überschaubar sind, reichen sie für die robusten Berichte, die Benutzer von GA4 erwarten, nicht aus.

Benutzerduplizierung

Der andere, wohl problematischere Nachteil bei der Verwendung einer Zwischenspeicherlösung besteht darin, dass statische Datenquellen Benutzer nicht über Tage hinweg deduplizieren.

Wenn Sie beispielsweise eine Website drei Tage in einem Berichtszeitraum besuchen (von demselben Gerät und Browser, vorausgesetzt, dass Cookies bestehen bleiben), sollten Sie als ein (1) Benutzer gezählt werden. Aber in einer statischen Datenquelle werden Sie als drei (3) Benutzer gezählt.

Der einzige Weg, dies zu lösen? Zählen Sie die eindeutige Anzahl von Benutzer-IDs an diesen Tagen. Dies verschlimmert jedoch die zuvor erwähnten Probleme im Zusammenhang mit der Größe der Datenquelle und führt auch zu Problemen mit der Kardinalität.

Wenn Sie eine zwischengeschaltete Speicherlösung verwenden möchten, empfehlen wir Ihnen aufgrund dieser Einschränkungen, robustere Lösungen von Drittanbietern wie Analytics Canvas zu prüfen.

Langfristige Lösung: Verzichten Sie auf die API und integrieren Sie GA4 in BigQuery

Diese Änderung an der GA4-API signalisiert einem breiteren Publikum, was viele Analysten bereits erkannt haben:

Google BigQuery muss genutzt werden, um das Beste aus Ihrer GA4-Implementierung herauszuholen.

Während sich die Landschaft der Digital Analytics schnell verändert, ist es klar, dass Analysten, Agenturen und Unternehmen insgesamt eine praktikable Lösung für die Datenspeicherung und Datenanalyse finden müssen, die nicht nur von GA4 abhängig ist.

Wie können Sie Ihre Berichte wieder zum Laufen bringen?

Wie oben dokumentiert, haben Sie eigentlich nur zwei Möglichkeiten, diese GA4-Fehler in Ihren Looker Studio-Berichten zu vermeiden.

1. Zwischenlagerung
2. BigQuery-Integration

Wenn Sie bereits GA4 eingerichtet haben – haben Sie keine Angst, es sammelt immer noch Daten und kann Ihnen Erkenntnisse liefern. Die Herausforderung, vor der Sie gerade stehen, bezieht sich auf die Extraktion der Daten und die Visualisierung der Daten in Looker Studio.

Abgesehen davon, wenn Sie in einem Unternehmen, das mit GA4 und Looker Studio umsetzbare, datengesteuerte Entscheidungen treffen möchte, in irgendein Element der Webanalyse involviert sind, haben Sie wahrscheinlich im Moment nur Fehler in Ihren Berichten.

Um granulare Einblicke aus Ihren großen, komplexen Datasets zu erhalten, läuft Ihre Liste der Optionen wirklich auf eine Option hinaus: Ihre Daten in BigQuery zu importieren.

Während die kurzfristigen Lösungen vorerst funktionieren mögen, ist es wahrscheinlich am besten, sich mit einem Analyseteam in Verbindung zu setzen, das weiß, wie man mit den Herausforderungen umgeht, denen Sie derzeit gegenüberstehen.

Erfahren Sie hier mehr über unsere Support-Services für die Migration von UA ​​zu GA4.