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Como arquivar seus dados históricos do Universal Analytics


Como arquivar seus dados históricos do Universal Analytics

O prazo de outro projeto de migração do Google Analytics 4 está se aproximando rapidamente e esse prazo é difícil de definir. Em 1º de julho, o Google excluirá todos os dados históricos das propriedades do Universal Analytics. Este prazo também afeta os clientes do Analytics 360.

Faltando pouco mais de um mês para o prazo final, caso ainda não o tenha feito, sua organização precisa priorizar o arquivamento de seus dados históricos. Existem três fases principais que recomendo para abordar este projeto.

Fase 1: Faça um plano

Antes de arquivar dados, é importante decidir:

Quais dados específicos são importantes para você?

  • Priorize o download de dados que você consulta regularmente, como dados de conversão e vendas.
  • Faça uma lista completa dos dados que você precisa arquivar.

Quantos anos de dados você deseja manter?

  • Muitos de nós usamos o Google Analytics desde meados dos anos 2000. Sua organização precisa arquivar dados de quase 20 anos atrás?
  • Decida a que distância você deseja arquivar os dados. Recomendo, no mínimo, considerar o arquivamento até 2018 ou mais para garantir que você tenha dados pré-pandemia, uma vez que a pandemia realmente apresentou anomalias de dados para muitas empresas.

Em que cadência você revisa os dados?

  • Considere com que frequência você normalmente reporta seus dados. É semanal? Por mês?
  • Dependendo do método de arquivamento escolhido na Fase 2, pode ser necessário organizar os dados em incrementos de tempo específicos.


Fase 2: Escolha um método de arquivamento

Existem três opções principais disponíveis para arquivar seus dados do Universal Analytics. Cada um tem seus prós e contras, então escolha um método baseado nos recursos e habilidades de sua equipe.

Opção 1: downloads manuais de arquivos

  • Prós: Fácil para quase todos os usuários, grátis
  • Contras: Dados demorados, complicados e de difícil acesso para relatórios posteriores, limitados a 5.000 linhas

Embora este seja o processo mais fácil de entender, também é demorado.

Seguindo seu plano de anos, cadência e pontos de dados, você precisará acessar cada relatório na interface do Google Universal Analytics e definir as configurações de data, dimensão e métrica conforme necessário.

Além disso, lembre-se de alterar o número de linhas do padrão de 10 para o máximo de 5.000 linhas para garantir a captura do máximo de dados possível.

Clique no botão exportar e exporte os dados para uma planilha Google, Excel ou CSV. Repita esse processo até fazer download de todos os dados identificados em seu plano de arquivamento.

google-sheets-using-the-google-analytics-add-on-best-option-for-tech-novices">Opção 2: baixar dados para o Planilhas Google usando o complemento Google Analytics (melhor opção para iniciantes em tecnologia)

  • Prós: bastante simples de implementar para a maioria dos usuários com experiência em planilhas, gratuito e de download rápido.
  • Contras: Restritivo a um período definido (por exemplo, mensalmente), cada planilha tem limitações totais de dados e frequentemente encontra problemas de amostragem.

Esta opção é bastante simples de ser executada pela maioria dos usuários. Crie uma nova Planilha Google e adicione o google.com/marketplace/app/google_analytics/477988381226" rel="noopener">Complemento de planilha do Google Analytics.

O complemento usa essencialmente a API do Google Analytics para baixar dados para o Planilhas Google, mas não requer conhecimento de programação de API para funcionar. O Google compilou uma visão geral básica dessa abordagem neste google.com/analytics/answer/13851096" rel="noopener">documento de ajuda.

Na primeira vez que usar o complemento, você criará um relatório usando a interface do complemento. Mas após a execução do primeiro relatório, você também pode simplesmente atualizar a guia Configuração do relatório e criar relatórios adicionais diretamente nas colunas dessa planilha.

Você também pode usar fórmulas de maneira conveniente na planilha Configuração do relatório. Use o google/dimensions-metrics-explorer/" rel="noopener">Explorador de dimensões e métricas para encontrar o código API adequado para inserir em cada campo.

Uma desvantagem do método do Planilhas Google é que você pode encontrar amostragem se extrair muitos dados de uma vez (por exemplo, todo o seu conjunto de dados de 20 anos para sessões) ou se seu relatório for muito detalhado (muitas dimensões reunidas para um alto nível de granularidade).

Ao gerar um relatório, você verá o nível de amostragem na guia de dados do relatório, na célula B6. Se o seu relatório contiver dados de amostra, considere reduzir a quantidade de dados nesse pull específico, por exemplo, você pode dividir o pull em dois períodos de tempo.

No entanto, se você simplesmente não puder evitar a amostragem, verifique a porcentagem da amostra de dados no relatório. Em seguida, na guia Configuração do relatório, exiba as linhas 14 a 17 e o tamanho da amostragem na linha 15 até esse nível para que seus dados permaneçam consistentes.

Dica: o complemento tem como padrão 1.000 linhas de dados em um relatório. Simplesmente exclua os 1.000 abaixo da linha denominada “Limite” (normalmente a linha 11).

Outra desvantagem da opção Planilhas Google é que cada arquivo é limitado a 10.000.000 de células. Normalmente, cada planilha começa com 26 colunas (A a Z) e 1.000 linhas padrão (ou 26.000 células).

Se os dados baixados excederem o limite de 10.000.000 células (o que muito provavelmente pode acontecer), talvez seja necessário ter várias planilhas do Google para baixar todos os dados.

google-analytics-api">Opção 3: baixar dados usando a API do Google Analytics

  • Prós: extrai dados rapidamente depois de configurado
  • Contras: requer conhecimento e recursos de desenvolvimento web, não resolve o problema de amostragem de dados, limitações de cota de API

Se você tiver recursos de desenvolvimento web que possam trabalhar no projeto de arquivamento, eles poderão extrair os dados detalhados em seu plano usando diretamente a API do Google Analytics.

Isso funciona de forma semelhante à opção complementar do Planilhas Google mencionada, mas é um processo mais manual na programação das chamadas de API.

Para saber como usar a API para este projeto, visite google.com/analytics/answer/11583528?hl=en#export" rel="noopener">Página de informações de arquivamento do Google e revise o segundo item, que detalha vários recursos e considerações para usar a API neste projeto de exportação de dados.

Opção 4: baixar dados para o BigQuery (melhor opção geral)

  • Prós: Simples de acessar dados posteriormente para geração de relatórios, maiores insights de dados, mais flexíveis para dados
  • Contras: Inicialmente complicado para iniciantes, pode envolver taxas para BiqQuery, pode exigir recursos técnicos para configurar, precisa envolver uma ferramenta adicional

O principal benefício de arquivar seus dados do Universal Analytics no BigQuery é que o BigQuery é um data warehouse que permite fazer perguntas sobre o conjunto de dados por meio de consultas SQL para obter seus dados muito rapidamente. Isto é especialmente útil para acessar esses dados para relatórios posteriores.

Usuários do Google Analytics 360

Se você for usuário do Analytics 360, o Google oferece uma exportação nativa para o BigQuery. Eu recomendo este método. google.com/analytics/answer/3416092" rel="noopener">Veja as instruções do Google.

Todos os outros

Se você não for usuário do Analytics 360, precisará abordar o backup do BigQuery de maneira diferente, porque o Google não forneça opções inatas de backup do BigQuery no Universal Analytics para usuários que não são do 360.

Aqui estão as etapas que você deseja seguir:

  • Passo 1: Crie um projeto do Google API Console e ative o BigQuery.
    • Faça login no google.com/" rel="noopener">Console de APIs do Google.
    • Crie um projeto do Console de APIs do Google.
    • Navegue até a tabela de APIs.
    • Ative o BigQuery.
  • Passo 2: Prepare seu projeto para exportação do BigQuery.
    • Certifique-se de que o faturamento esteja ativado para seu projeto. Talvez você não precise pagar nada, mas isso varia dependendo do uso e dos dados que você possui.
    • Se solicitado, crie uma conta de faturamento.
    • Aceite o teste gratuito, se estiver disponível.
    • Valide a ativação do faturamento. Abra seu projeto em google.com/bigquery" rel="noopener">https://console.cloud.google.com/bigquerye tente criar um conjunto de dados no projeto. Clique na seta azul ao lado do nome do projeto e clique em Criar conjunto de dados. Se você conseguir criar o conjunto de dados, o faturamento estará configurado corretamente. Se houver algum erro, certifique-se de que o faturamento esteja ativado.
    • Adicione a conta de serviço ao seu projeto. Adicione analytics-processing-dev@system.gserviceaccount.com como membro do projeto e verifique se a permissão no nível do projeto está definida como Editor (em vez de BigQuery Data Editor). A função Editor é necessária para exportar dados do Analytics para o BigQuery.
    • Se você estiver na UE, por favor também google.com/analytics/answer/3416092#step2.1&zippy=%2Cin-this-article" rel="noopener">revisar requisitos adicionais.
  • Etapa 3: Configure uma avaliação gratuita do Supermetrics. Semelhante ao complemento do Planilhas Google na opção 2 acima, Supermetrics é uma ferramenta que ajuda usuários não técnicos a interagir e usar APIs. Eles oferecem um teste gratuito de 14 dias, que provavelmente é tudo o que você precisa para este projeto, já que você baixa os dados do Universal Analytics apenas uma vez (não regularmente).
    • Conecte a fonte de dados do BigQuery no painel do Supermetrics.
  • Passo 4: No BigQuery, estabeleça a conexão com o Supermetrics.
    • Navegue até o BigQuery e depois para Transferências de dados.
    • Clique + Criar transferência.
    • Selecione seu Google Analytics da Supermetrics como sua fonte e clique Matricular.
    • Preencha os dados da transferência. Veja instruções detalhadas sobre como configurar uma transferência.
    • Sob Conexão de terceirosclique Conectar fonte.
    • Aceite o acordo.
    • Clique Autorize com sua fonte de dados do Google.
    • Clique Faça login no Google.
    • Faça login com a Conta do Google que você usa com esta fonte de dados. Não precisa ser igual à Conta do Google que você usa com a Supermetrics.
    • Clique Permitir.
    • Selecione as contas que você deseja incluir nos seus relatórios e defina as configurações de transferência.
    • Clique Enviar.
    • Clique Salvar.

Como você só precisa transferir os dados do Universal Analytics uma vez, também pode alterar a programação da transferência para Sob demanda e execute a transferência agora.

Fase 3: Certifique-se de capturar tudo

Antes de considerar o projeto concluído, verifique novamente os dados arquivados para garantir que você capturou tudo o que planejou arquivar.

No dia 1º de julho, você não poderá mais acessar os dados do Universal Analytics, seja por API ou pela interface.

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