Por que você tem erros do conector GA4 em seus relatórios do Looker Studio

Você é um dos muitos usuários do GA4 encontrando erros com seu conector (como este) carregando seus dados e embelezando sua apresentação no Looker Studio?

Em caso afirmativo, provavelmente você está enfrentando muitos problemas com os dados apresentados em seus painéis.

Algumas semanas atrás, nossa equipe notou alguns problemas do GA4 com o carregamento de dados no Looker Studio.

E por problemas, bem, queremos dizer que nenhum dos dados estava carregando.

Em vez de ver seus belos relatórios no Looker Studio, você está alternando entre seus painéis e recebendo mensagens de erro como essas?

• O limite de cota de dados subjacente foi excedido. Por favor, tente novamente mais tarde.
• Falha ao buscar os dados do conjunto de dados subjacente.
• Erro de cota: o conjunto de dados foi acessado muitas vezes.
• Cota de solicitações simultâneas esgotada. Envie menos solicitações simultaneamente.
• Desculpe, encontramos um erro e não conseguimos concluir sua solicitação.

Em caso afirmativo, você tem erros em seu painel devido ao fato de que o Looker Studio não conseguiu carregar dados porque sua API GA4 atingiu seu limite de cota.

Saiba tudo o que você deseja saber sobre esses problemas do Looker Studio e do GA4 e quais opções vemos como possíveis soluções de longo e curto prazo para você abaixo.

Então, o que causou esses erros do Looker Studio/GA4?

Sabemos que a maior dúvida que você provavelmente tem agora é: como você pode fazer com que seus relatórios do Looker Studio que usam dados do GA4 voltem a funcionar?

Infelizmente, a resposta não é tão simples quanto “troque isso por aquilo e você receberá seus relatórios de volta”.

Na semana de 14 a 18 de novembro de 2022, os usuários do Looker Studio perceberam que estavam recebendo mensagens de erro em seus relatórios que usam dados do GA4. Especificamente, os usuários começaram a receber erros de configuração do conjunto de dados, indicando que os usuários do Looker Studio não podiam se conectar aos seus conjuntos de dados.

Juntamente com a próxima transição para os sites usarem o GA4 como a plataforma padrão do Google Analytics, isso deixou muitos de vocês (e basicamente todos nós do setor de análise) procurando soluções com o prazo iminente de julho de 2023.

Por que esses erros do GA4 estão acontecendo?

Muitos analistas primeiro pensaram que os erros foram causados ​​pelo Looker Studio. No entanto, com mais algum tempo para refletir sobre isso, a fonte está realmente relacionada à API do GA4.

Mais especificamente, a causa desses erros é que o Google começou a aplicar os limites de cota da API de dados do Google Analytics (GA4) sem aviso prévio. Isso significa que os erros não são exclusivos do Looker Studio, mas são aplicáveis ​​a qualquer produto que use a API GA4 – até mesmo o Planilhas Google.

Embora os problemas se apliquem a outras ferramentas, eles são exacerbados pela forma como o Looker Studio processa as solicitações.

Cada elemento (isso mesmo – cada gráfico, tabela e scorecard) no relatório representa uma solicitação de API separada. Essas solicitações chegam toda vez que os dados precisam ser atualizados.

Se você (ou qualquer pessoa com acesso aos painéis de sua equipe) se envolver em comportamentos normais de usuário, como:

• Alterando os intervalos de datas do relatório
• Ativar e desativar filtros
• Atualizando seu relatório ao longo do dia

É muito provável que você queime suas chamadas de API alocadas rapidamente.

Limites de cota do GA4

Para resolver os erros que você provavelmente está enfrentando em seus relatórios, abordaremos apenas os limites de cota para propriedades padrão do GA4. A documentação de cota da API GA4 do Google pode ser encontrada aqui.

O limite de cota pode ser dividido em duas categorias principais:

• Solicitações simultâneas
• Tokens usados ​​por período de tempo (hora/dia).

Erros de cota de solicitação simultânea do GA4

Erros relacionados a solicitações simultâneas são os erros de cota mais comuns. Eles são medidos pelo número de solicitações sendo executadas simultaneamente, que é limitado a 10. Como cada elemento no Looker Studio representa uma solicitação de API separada, ter 10 elementos diferentes em uma página de relatório pode ser suficiente para acionar um erro de solicitação simultânea.

Tokens GA4 usados ​​por erros de período de tempo

A outra categoria de erros de cota é baseada no número de tokens usados ​​por hora ou por dia.

Cada consulta de API custa um determinado número de tokens com base em fatores como a complexidade das consultas ou o tamanho da tabela de dados de origem. Quanto mais dados o Google tiver para processar em sua consulta, maior será a despesa para sua cota de API.

Existem limites de token no nível da propriedade e do projeto e têm limites horários e diários. Esses limites são agravados pelo fato de que as solicitações de API são processadas toda vez que os dados precisam ser atualizados .

Portanto, se você tiver vários relatórios robustos do Looker Studio sendo usados ​​por muitos usuários, poderá atingir esses limites muito rapidamente.

O que o Google está dizendo sobre esses erros do GA4

Em 23/11, o Google forneceu uma atualização em seu fórum da comunidade Looker Studio para ajudar a resolver problemas relacionados aos limites de cota.

O plano deles tem dois componentes relacionados a como o Looker Studio repete as consultas para mitigar o impacto de solicitações simultâneas nos limites de cota e mostra aos usuários a quantidade de tokens de cota consumidos por diferentes componentes de relatório.

Eles também forneceram um guia de solução de problemas.

Solução de curto prazo para seus erros do GA4: armazenamento intermediário

Infelizmente, os analistas estão atualmente limitados nas etapas que podem executar para eliminar erros relacionados aos limites de cota, já que o Looker Studio está configurado no momento. As etapas descritas pelo Google acima podem ajudar a atenuar o impacto dos limites de consulta em seus relatórios, mas o problema subjacente – o grande número de consultas que o Looker Studio faz à API GA4 – ainda permanece.

Se você deseja continuar a usar a API do GA4 para seus relatórios, a melhor maneira escalonável de contornar o problema de cota é aproveitar uma solução de armazenamento intermediário para limitar o número de consultas de API. Esse método reduz o número de consultas criando essencialmente um instantâneo estático dos dados que você usará como fonte de dados para seus relatórios.

Isso pode ser feito usando o Planilhas Google ou o conector nativo Extract Data do Looker Studio.

Essa solução tem duas desvantagens principais: limitações de intervalo de datas e duplicação de usuários.

Limitações do intervalo de datas

Tanto o Planilhas Google quanto o conector de extração de dados têm limites relacionados ao tamanho dos dados (o Planilhas Google é limitado a 10 milhões de células, os dados de extração podem ter apenas 100 MB de dados).

Embora esses limites possam ser gerenciáveis ​​para relatórios básicos, eles são insuficientes para os relatórios robustos que os usuários esperam do GA4.

Duplicação de usuário

A outra desvantagem, indiscutivelmente mais problemática, de usar uma solução de armazenamento intermediário é que as fontes de dados estáticos não desduplicarão os usuários ao longo dos dias.

Por exemplo, se você visitar um site três dias em um período de relatório (a partir do mesmo dispositivo e navegador, supondo que os cookies persistam), você deve ser contado como um (1) usuário. Mas em uma fonte de dados estática, você será contado como três (3) usuários.

A única maneira de resolver isso? Conte o número exclusivo de IDs de usuário nesses dias. No entanto, isso agrava os problemas mencionados anteriormente relacionados ao tamanho da fonte de dados e também apresenta problemas de cardinalidade.

Devido a essas limitações, se você deseja utilizar uma solução de armazenamento intermediário, recomendamos explorar soluções de terceiros mais robustas, como o Analytics Canvas.

Solução de longo prazo: abandone a API e integre o GA4 ao BigQuery

Essa mudança na API do GA4 sinaliza para um público mais amplo o que muitos analistas já perceberam:

O Google BigQuery deve ser aproveitado para aproveitar ao máximo sua implementação do GA4.

Embora o cenário da análise digital esteja mudando rapidamente, está claro que analistas, agências e empresas como um todo precisarão criar uma solução viável para armazenamento e análise de dados que não dependa apenas do GA4.

Como você pode fazer seus relatórios funcionarem novamente?

Conforme documentado acima, você realmente só tem duas opções viáveis ​​para evitar esses erros do GA4 em seus relatórios do Looker Studio.

1. Armazenamento intermediário
2. Integração do BigQuery

Se você já tiver configurado o GA4, não tenha medo, ele ainda está coletando dados e pode fornecer informações. O desafio que você está enfrentando agora está relacionado à extração dos dados e visualização dos dados no Looker Studio.

Dito tudo isso, se você estiver envolvido em qualquer elemento de análise da web em uma empresa que deseja tomar decisões acionáveis ​​e baseadas em dados usando o GA4 e o Looker Studio – tudo o que você provavelmente tem agora são erros em seus relatórios.

Para obter insights granulares de seus conjuntos de dados grandes e complexos, sua lista de opções realmente se resume a uma opção: colocar seus dados no BigQuery.

Embora as soluções de curto prazo possam funcionar por enquanto, provavelmente é melhor se conectar com uma equipe de análise que saiba como lidar com os desafios que você enfrenta atualmente.

Saiba mais sobre nossos serviços de suporte de migração de UA para GA4 aqui.