Por qué tiene errores del conector GA4 en sus informes de Looker Studio

¿Es usted uno de los muchos usuarios de GA4 que encuentra errores con su conector (como este) cargando sus datos y embelleciendo su presentación en Looker Studio?

En caso afirmativo, es probable que haya tenido muchos problemas con los datos que se presentan en sus paneles.

Hace unas semanas, nuestro equipo notó algunos problemas de GA4 con la carga de datos en Looker Studio.

Y por problemas, bueno, queremos decir que ninguno de los datos se estaba cargando.

En lugar de ver sus bonitos informes en Looker Studio, ¿alterna entre sus paneles y recibe mensajes de error como estos?

• Se superó el límite de cuota de datos subyacente. Por favor, inténtelo de nuevo más tarde.
• No se pudieron obtener los datos del conjunto de datos subyacente.
• Error de cuota: se ha accedido al conjunto de datos demasiadas veces.
• Cuota de solicitudes concurrentes agotada, envíe menos solicitudes al mismo tiempo.
• Lo sentimos, hemos encontrado un error y no hemos podido completar su solicitud.

Si es así, tiene errores en su tablero debido a que Looker Studio no pudo cargar datos porque su API GA4 alcanzó su límite de cuota.

Aprenda todo lo que desea saber sobre estos problemas de Looker Studio y GA4 y qué opciones vemos como posibles soluciones a largo y corto plazo para usted a continuación.

Entonces, ¿qué causó estos errores de Looker Studio/GA4?

Conocemos la pregunta más importante que probablemente tenga en este momento: ¿cómo puede hacer que sus informes de Looker Studio que usan datos de GA4 vuelvan a funcionar?

Lamentablemente, la respuesta no es tan simple como "cambiar esto por aquello y recuperará sus informes".

La semana del 14 al 18 de noviembre de 2022, los usuarios de Looker Studio notaron que recibían mensajes de error en sus informes que usan datos de GA4. Específicamente, los usuarios comenzaron a recibir errores de configuración del conjunto de datos que indicaban que los usuarios de Looker Studio no podían conectarse a sus conjuntos de datos.

Junto con la próxima transición de los sitios web para usar GA4 como la plataforma predeterminada de Google Analytics, esto ha dejado a muchos de ustedes (y básicamente a todos nosotros en la industria de análisis) buscando soluciones con esa fecha límite que se avecina en julio de 2023.

¿Por qué ocurren estos errores de GA4?

Muchos analistas primero pensaron que los errores fueron causados ​​por Looker Studio. Sin embargo, con algo más de tiempo para reflexionar sobre esto, la fuente en realidad está relacionada con la API de GA4.

Más específicamente, la causa de estos errores es que Google comenzó a aplicar sus límites de cuota de Google Analytics Data API (GA4) sin previo aviso. Esto significa que los errores no son exclusivos de Looker Studio, sino que se aplican a cualquier producto que utilice la API de GA4, incluso Hojas de cálculo de Google.

Si bien los problemas se aplican a otras herramientas, se ven exacerbados por la forma en que Looker Studio procesa las solicitudes.

Cada elemento (así es, cada gráfico, tabla y cuadro de mando) del informe representa una solicitud de API independiente. Estas solicitudes se realizan cada vez que se deben actualizar los datos.

Si usted (o cualquier persona con acceso a los paneles de su equipo) se involucra en comportamientos de usuario normales, como:

• Cambio de intervalos de fechas de informes
• Activar y desactivar filtros
• Actualizar su informe a lo largo del día

Es muy probable que consuma las llamadas API asignadas en un orden rápido.

Límites de cuota de GA4

A los efectos de abordar los errores que probablemente encuentre con sus informes, solo cubriremos los límites de cuota para las propiedades estándar de GA4. La documentación de la cuota de la API GA4 de Google se puede encontrar aquí.

El límite de la cuota se puede dividir en dos categorías principales:

• Solicitudes concurrentes
• Tokens utilizados por periodo de tiempo (hora/día).

Errores de cuota de solicitudes simultáneas de GA4

Los errores relacionados con solicitudes simultáneas son los errores de cuota más comunes. Se miden por la cantidad de solicitudes que se ejecutan simultáneamente, que está limitada a 10. Dado que cada elemento en Looker Studio representa una solicitud de API separada, tener 10 elementos diferentes en una página de informe puede ser suficiente para desencadenar un error de solicitud concurrente.

Tokens GA4 utilizados por errores de período de tiempo

La otra categoría de errores de cuota se basa en la cantidad de tokens utilizados por hora o por día.

Cada consulta de API cuesta una cierta cantidad de tokens en función de factores como la complejidad de las consultas o el tamaño de la tabla de datos de origen. Cuantos más datos tenga que procesar Google en su consulta, mayor será el gasto para su cuota de API.

Hay límites de tokens a nivel de propiedad y proyecto y tienen límites tanto por hora como por día. Estos límites se ven agravados por el hecho de que las solicitudes de API se procesan cada vez que se deben actualizar los datos .

Por lo tanto, si tiene varios informes robustos de Looker Studio que utilizan muchos usuarios, puede alcanzar estos límites muy rápidamente.

Lo que dice Google sobre estos errores GA4

El 23/11, Google proporcionó una actualización en su foro de la comunidad Looker Studio para ayudar a abordar los problemas relacionados con los límites de cuota.

Su plan tiene dos componentes relacionados con la forma en que Looker Studio vuelve a intentar las consultas para mitigar el impacto de las solicitudes simultáneas en los límites de cuota y mostrar a los usuarios la cantidad de tokens de cuota consumidos por los diferentes componentes del informe.

También han proporcionado una guía de solución de problemas.

Solución a corto plazo para sus errores de GA4: almacenamiento intermedio

Desafortunadamente, los analistas actualmente están limitados en cuanto a los pasos que pueden tomar para eliminar los errores relacionados con los límites de cuota, ya que Looker Studio está configurado actualmente. Los pasos que Google describió anteriormente pueden ayudar a mitigar el impacto de los límites de consulta en sus informes, pero el problema subyacente, la gran cantidad de consultas que Looker Studio realiza a la API de GA4, aún persiste.

Si desea continuar usando la API de GA4 para sus informes, la mejor manera escalable de eludir el problema de la cuota es aprovechar una solución de almacenamiento intermedia para limitar la cantidad de consultas de la API. Este método reduce la cantidad de consultas al crear esencialmente una instantánea estática de los datos que luego utilizará como fuente de datos para sus informes.

Esto se puede lograr usando Hojas de cálculo de Google o el conector nativo Extraer datos de Looker Studio.

Esta solución tiene dos inconvenientes principales: limitaciones de rango de fechas y duplicación de usuarios.

Limitaciones del intervalo de fechas

Tanto Hojas de cálculo de Google como el conector Extraer datos tienen límites relacionados con el tamaño de los datos (Hojas de cálculo de Google está limitada a 10 millones de celdas, Extraer datos solo puede tener 100 MB de datos).

Si bien estos límites pueden ser manejables para los informes básicos, son insuficientes para los informes sólidos que los usuarios esperan de GA4.

Duplicación de usuario

El otro inconveniente, posiblemente más problemático, de usar una solución de almacenamiento intermedia es que las fuentes de datos estáticas no deduplicarán a los usuarios a lo largo de los días.

Por ejemplo, si visita un sitio tres días en un período de informe (desde el mismo dispositivo y navegador, suponiendo que las cookies persistan), debe contarse como un (1) usuario. Pero en una fuente de datos estática, se le contará como tres (3) usuarios.

¿La única manera de resolver esto? Cuente la cantidad única de ID de usuario en esos días. Sin embargo, esto agrava los problemas mencionados anteriormente relacionados con el tamaño de la fuente de datos y también presenta problemas con la cardinalidad.

Debido a estas limitaciones, si desea utilizar una solución de almacenamiento intermedia, le recomendamos explorar soluciones de terceros más sólidas, como Analytics Canvas.

Solución a largo plazo: deshacerse de la API e integrar GA4 con BigQuery

Este cambio en la API de GA4 señala a una audiencia más amplia lo que muchos analistas ya se han dado cuenta:

Google BigQuery debe aprovecharse para aprovechar al máximo su implementación de GA4.

Si bien el panorama del análisis digital está cambiando rápidamente, está claro que los analistas, las agencias y las empresas en su conjunto deberán encontrar una solución viable para el almacenamiento y el análisis de datos que no dependa únicamente de GA4.

¿Cómo puede hacer que sus informes vuelvan a funcionar?

Como se documentó anteriormente, realmente solo tiene dos opciones viables para evitar estos errores GA4 en sus informes de Looker Studio.

1. Almacenamiento intermedio
2. Integración de BigQuery

Si ya tiene la configuración de GA4, no se preocupe, aún está recopilando datos y puede brindarle información. El desafío al que se enfrenta en este momento está relacionado con la extracción de datos y la visualización de datos en Looker Studio.

Dicho todo esto, si está involucrado en algún elemento de análisis web en una empresa que quiere tomar decisiones procesables basadas en datos utilizando GA4 y Looker Studio, lo único que probablemente tenga en este momento son errores en sus informes.

Para obtener información granular de sus conjuntos de datos grandes y complejos, su lista de opciones realmente se reduce a una opción: obtener sus datos en BigQuery.

Si bien las soluciones a corto plazo pueden funcionar por ahora, probablemente sea mejor conectarse con un equipo de análisis que sepa cómo manejar los desafíos que enfrenta actualmente.

Obtenga más información sobre nuestros servicios de soporte de migración de UA a GA4 aquí.