Pourquoi vous avez des erreurs de connecteur GA4 dans vos rapports Looker Studio

Êtes-vous l'un des nombreux utilisateurs de GA4 à trouver des erreurs avec votre connecteur (comme celui-ci) chargeant vos données et embellissant leur présentation dans Looker Studio ?

Si oui, vous avez probablement rencontré de nombreux problèmes avec les données présentées dans vos tableaux de bord.

Il y a quelques semaines, notre équipe a remarqué des problèmes GA4 avec le chargement des données dans Looker Studio.

Et par problèmes, eh bien, nous entendons par là qu'aucune des données ne se chargeait.

Au lieu de voir vos jolis rapports dans Looker Studio, basculez-vous entre vos tableaux de bord et recevez-vous des messages d'erreur comme ceux-ci ?

• La limite de quota de données sous-jacente a été dépassée. Veuillez réessayer plus tard.
• Échec de la récupération des données à partir de l'ensemble de données sous-jacent.
• Erreur de quota : l'ensemble de données a été accédé trop de fois.
• Quota de requêtes simultanées épuisé, veuillez envoyer moins de requêtes simultanément.
• Désolé, nous avons rencontré une erreur et nous n'avons pas pu traiter votre demande.

Si tel est le cas, vous avez des erreurs dans votre tableau de bord en raison du fait que Looker Studio n'a pas pu charger les données car votre API GA4 a atteint sa limite de quota.

Découvrez tout ce que vous voulez savoir sur ces problèmes Looker Studio et GA4 et sur les options que nous considérons comme des solutions potentielles à long et à court terme pour vous ci-dessous.

Alors, qu'est-ce qui a causé ces erreurs Looker Studio/GA4 ?

Nous connaissons la plus grande question que vous vous posez probablement en ce moment : comment faire fonctionner à nouveau vos rapports Looker Studio qui utilisent des données GA4 ?

Malheureusement, la réponse n'est pas aussi simple que "changez ceci en cela et vous récupérerez vos rapports".

La semaine du 14 au 18 novembre 2022, les utilisateurs de Looker Studio ont remarqué qu'ils recevaient des messages d'erreur dans leurs rapports utilisant des données GA4. Plus précisément, les utilisateurs ont commencé à recevoir des erreurs de configuration des ensembles de données indiquant que les utilisateurs de Looker Studio ne pouvaient pas se connecter à leurs ensembles de données.

Couplé à la transition prochaine des sites Web pour utiliser GA4 comme plate-forme Google Analytics par défaut, cela a laissé beaucoup d'entre vous (et essentiellement nous tous dans l'industrie de l'analyse) à la recherche de solutions avec cette échéance difficile qui se profile en juillet 2023.

Pourquoi ces erreurs GA4 se produisent-elles ?

De nombreux analystes ont d'abord pensé que les erreurs étaient causées par Looker Studio. Cependant, avec un peu plus de temps pour y réfléchir, la source est en fait liée à l'API GA4.

Plus précisément, la cause de ces erreurs est que Google a commencé à appliquer ses limites de quota Google Analytics Data API (GA4) sans préavis. Cela signifie que les erreurs ne sont pas propres à Looker Studio, mais s'appliquent à tout produit utilisant l'API GA4, même Google Sheets.

Bien que les problèmes s'appliquent à d'autres outils, ils sont exacerbés par la façon dont Looker Studio traite les demandes.

Chaque élément (c'est vrai - chaque graphique, tableau et tableau de bord) du rapport représente une demande d'API distincte. Ces demandes arrivent à chaque fois que les données doivent être actualisées.

Si vous (ou toute personne ayant accès aux tableaux de bord de votre équipe) adoptez des comportements d'utilisateur normaux tels que :

• Modification des plages de dates des rapports
• Activer et désactiver les filtres
• Actualisation de votre rapport tout au long de la journée

Vous êtes très susceptible de parcourir rapidement vos appels d'API alloués.

Limites de quota GA4

Afin de résoudre les erreurs que vous rencontrez probablement avec vos rapports, nous ne couvrirons que les limites de quota pour les propriétés GA4 standard. La documentation sur les quotas de l'API GA4 de Google est disponible ici.

La limite de quota peut être divisée en deux catégories principales :

• Demandes simultanées
• Jetons utilisés par période (heure / jour).

Erreurs de quota de demandes simultanées GA4

Les erreurs liées aux demandes simultanées sont les erreurs de quota les plus courantes. Ils sont mesurés par le nombre de requêtes exécutées simultanément, qui est limité à 10. Étant donné que chaque élément de Looker Studio représente une requête API distincte, le fait d'avoir 10 éléments différents sur une page de rapport peut suffire à déclencher une erreur de requête simultanée.

Jetons GA4 utilisés par erreur de période

L'autre catégorie d'erreurs de quota est basée sur le nombre de jetons utilisés par heure ou par jour.

Chaque requête d'API coûte un certain nombre de jetons en fonction de facteurs tels que la complexité des requêtes ou la taille de la table de données source. Plus Google doit traiter de données dans votre requête, plus la dépense pour votre quota d'API est élevée.

Il existe des limites de jetons au niveau de la propriété et du projet et des limites horaires et quotidiennes. Ces limites sont aggravées par le fait que les requêtes API sont traitées chaque fois que les données doivent être actualisées .

Ainsi, si vous disposez de plusieurs rapports Looker Studio robustes utilisés par de nombreux utilisateurs, vous pouvez atteindre ces limites très rapidement.

Ce que Google dit à propos de ces erreurs GA4

Le 23/11, Google a fourni une mise à jour sur son forum communautaire Looker Studio pour aider à résoudre les problèmes liés aux limites de quota.

Leur plan comporte deux composants liés à la façon dont Looker Studio relance les requêtes pour atténuer l'impact des demandes simultanées sur les limites de quota et montre aux utilisateurs la quantité de jetons de quota consommés par les différents composants du rapport.

Ils ont également fourni un guide de dépannage.

Solution à court terme à vos erreurs GA4 : Stockage intermédiaire

Malheureusement, les analystes sont actuellement limités sur les mesures qu'ils peuvent prendre pour éliminer les erreurs liées aux limites de quota, car Looker Studio est actuellement configuré. Les étapes décrites ci-dessus par Google peuvent potentiellement aider à atténuer l'impact des limites de requêtes sur vos rapports, mais le problème sous-jacent - le grand nombre de requêtes que Looker Studio adresse à l'API GA4 - demeure.

Si vous souhaitez continuer à utiliser l'API GA4 pour vos rapports, le meilleur moyen évolutif de contourner le problème des quotas consiste à tirer parti d'une solution de stockage intermédiaire pour limiter le nombre de requêtes API. Cette méthode réduit le nombre de requêtes en créant essentiellement un instantané statique des données que vous utiliserez ensuite comme source de données pour vos rapports.

Cela peut être accompli à l'aide de Google Sheets ou du connecteur natif Extract Data de Looker Studio.

Cette solution présente deux inconvénients majeurs : les limitations de plages de dates et la duplication des utilisateurs.

Limites de la plage de dates

Google Sheets et le connecteur Extract Data ont des limites liées à la taille des données (Google Sheets est limité à 10 millions de cellules, Extract Data ne peut contenir que 100 Mo de données).

Bien que ces limites puissent être gérables pour les rapports de base, elles sont insuffisantes pour les rapports robustes que les utilisateurs attendent de GA4.

Duplication d'utilisateurs

L'autre inconvénient, sans doute le plus gênant, de l'utilisation d'une solution de stockage intermédiaire est que les sources de données statiques ne dédupliquent pas les utilisateurs au fil des jours.

Par exemple, si vous visitez un site trois jours au cours d'une période de rapport (à partir du même appareil et du même navigateur, en supposant que les cookies persistent), vous devriez être compté comme un (1) utilisateur. Mais dans une source de données statique, vous serez compté comme trois (3) utilisateurs.

Le seul moyen de résoudre ça ? Comptez le nombre unique d'ID utilisateur au cours de ces jours. Cependant, cela aggrave les problèmes mentionnés précédemment liés à la taille de la source de données et introduit également des problèmes de cardinalité.

En raison de ces limitations, si vous cherchez à utiliser une solution de stockage intermédiaire, nous vous recommandons d'explorer des solutions tierces plus robustes telles que Analytics Canvas.

Solution à long terme : abandonnez l'API et intégrez GA4 à BigQuery

Cette modification de l'API GA4 signale à un public plus large ce que de nombreux analystes ont déjà compris :

Google BigQuery doit être exploité afin de tirer le meilleur parti de votre implémentation GA4.

Alors que le paysage de l'analyse numérique évolue rapidement, il est clair que les analystes, les agences et les entreprises dans leur ensemble devront trouver une solution viable pour le stockage et l'analyse des données qui ne dépende pas uniquement de GA4.

Comment faire pour que vos rapports fonctionnent à nouveau ?

Comme indiqué ci-dessus, vous n'avez vraiment que deux options viables pour éviter ces erreurs GA4 dans vos rapports Looker Studio.

1. Stockage intermédiaire
2. Intégration BigQuery

Si vous avez déjà configuré GA4, n'ayez crainte, il collecte toujours des données et peut vous fournir des informations. Le défi auquel vous êtes actuellement confronté est lié à l'extraction des données et à la visualisation des données dans Looker Studio.

Cela dit, si vous êtes impliqué dans un élément d'analyse Web dans une entreprise qui souhaite prendre des décisions exploitables et basées sur des données à l'aide de GA4 et de Looker Studio, tout ce que vous avez probablement en ce moment, ce sont des erreurs dans vos rapports.

Pour obtenir des informations détaillées à partir de vos ensembles de données volumineux et complexes, votre liste d'options se résume en fait à une seule option : importer vos données dans BigQuery.

Bien que les solutions à court terme puissent fonctionner pour le moment, il est probablement préférable de se connecter avec une équipe d'analyse qui sait comment gérer les défis auxquels vous êtes actuellement confrontés.

En savoir plus sur nos services d'assistance à la migration UA ​​vers GA4 ici.