Wenn Sie Analytics-Daten nach BigQuery exportieren, fallen Ihnen gelegentlich Unterschiede zwischen GA4-Berichten und BigQuery auf. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die häufigsten Ursachen von Abweichungen beheben und die Daten korrekt vergleichen.
Themen in diesem Artikel:Verknüpfung zwischen Analytics und BigQuery prüfen
Damit Sie sich auch wirklich die richtigen Daten ansehen, prüfen Sie, ob Analytics und BigQuery verknüpft sind und Sie das korrekte BigQuery-Projekt ausgewählt haben.
- Klicken Sie auf Verwaltung und dann unter Produktverknüpfungen auf BigQuery-Verknüpfungen.
- Sehen Sie in der Zeile für die Verknüpfung nach, ob die Projekt-ID mit dem BigQuery-Projekt übereinstimmt, dessen Daten Sie vergleichen möchten.
Wenn Sie keine Zeile für einen Link sehen, folgen Sie der Anleitung zum Einrichten des BigQuery-Exports.
Einstellungen müssen übereinstimmen
Kleinere Abweichungen der Daten zwischen Analytics und BigQuery sind normal. Sie resultieren aus Unterschieden zwischen den für die einzelnen Systeme verfügbaren Daten. Um herauszufinden, ob die Abweichungen auf ein potenzielles Problem hindeuten, überprüfen Sie die entsprechenden Einstellungen vor dem Vergleich der Daten.
Identität für die Berichterstellung auf Geräte-ID festlegen
In GA4 stehen vier Identitätsbereiche für die Berichterstellung zur Verfügung. In GA4 werden jedoch nur Daten nach BigQuery exportiert, die auf der Geräte-ID basieren. Wenn Sie in GA4 eine andere Identität für die Berichterstellung festgelegt haben, ist der Vergleich mit BigQuery ungenau.
Ändern Sie deshalb vor dem Vergleich der Daten die Berichts-ID in die Geräte-ID und ändern Sie sie danach wieder in eine andere Identität für die Berichterstellung. Die von Ihnen ausgewählte Option hat keinen Einfluss auf die Datenerhebung oder -verarbeitung. Sie können ohne dauerhafte Auswirkungen auf die Daten jederzeit zwischen den Optionen wechseln.
Identität für die Berichterstellung der Property festlegen
Prüfen, ob die Zeitzonen übereinstimmen
Wenn in BigQuery und Analytics unterschiedliche Zeitzonen festgelegt sind, vergleichen Sie eventuell unabsichtlich Daten aus verschiedenen Zeiträumen. Achten Sie darauf, dass die Zeitzone der exportierten Daten in BigQuery mit der Zeitzone der Property in Google Analytics übereinstimmt.
Zeitzone in Analytics prüfen- Klicken Sie auf Verwaltung und dann unter Property auf Property-Details.
- Suchen Sie nach Zeitzone für Berichte.
- Öffnen Sie das BigQuery-Projekt, das mit Ihrem Analytics-Konto verknüpft ist.
- Wählen Sie das Analytics-Dataset aus.
- Wählen Sie die Tabelle events_ aus.
- Wechseln Sie zum Tab Details.
- Suchen Sie unter Tabelleninformationen den Zeitstempel der Erstellung. Die Zeitzone wird am Ende des Zeitstempels angezeigt. Im Zeitstempel
Apr 23, 2023, 12:44:54 PM UTC-7
steht „UTC-7“ beispielsweise für die Zeitzone.
Prüfen, ob Datenstreams oder Ereignisse vom Export ausgeschlossen sind
- Klicken Sie auf Verwaltung und dann unter Produktverknüpfungen auf BigQuery-Verknüpfungen.
- Klicken Sie auf die Zeile für das verknüpfte BigQuery-Projekt.
- Wählen Sie unter Datenkonfigurationen die Option Datenstreams und Ereignisse konfigurieren aus.
- Prüfen Sie unter Zu exportierende Datenstreams, ob alle Datenstreams der Property exportiert werden. Ist das nicht der Fall, notieren Sie sich die fehlenden.
- Prüfen Sie unter Auszuschließende Ereignisse, ob Ereignisse vom Export ausgeschlossen sind. Notieren Sie sich in diesem Fall die ausgeschlossenen Ereignisse.
Wenn Datenstreams oder Ereignisse ausgeschlossen sind, müssen Sie in GA4 eine explorative Datenanalyse mit einem übereinstimmenden Filter erstellen, um Daten zu vergleichen.
Analytics- und BigQuery-Daten vergleichen
Vergleichen Sie die Gesamtzahl der Ereigniszeilen, die an einem Tag nach BigQuery exportiert wurden, mit der Gesamtzahl der Ereignisse in GA4 am selben Tag.
Gesamtzahl der Ereignisse in Analytics ermitteln
- Melden Sie sich in Google Analytics an.
- Wählen Sie im Menü auf der linken Seite Berichte aus.
- Klicken Sie links auf Engagement > Ereignisse.
- Verwenden Sie als Zeitraum für den Bericht den Tag, den Sie vergleichen möchten.
- In der Spalte Ereignisanzahl sehen Sie die Gesamtzahl der Ereignisse über der ersten Zeile.
Wenn Datenstreams oder Ereignisse aus dem Bericht ausgeschlossen sind, müssen Sie eine explorative Datenanalyse mit einem übereinstimmenden Filter erstellen, um die Ereignisanzahl zu ermitteln.
Explorative Datenanalyse mit Filtern erstellen, um die Ereignisanzahl in Analytics zu ermitteln- Melden Sie sich in Google Analytics an.
- Klicken Sie links auf Entdecken.
- Wählen Sie oben auf dem Bildschirm die Vorlage Freies Format aus.
- Verwenden Sie als Zeitraum für die explorative Datenanalyse den Tag, den Sie vergleichen möchten.
- Wählen Sie unter Dimensionen die Option Ereignisname und Stream-Name aus.
- Fügen Sie unter Messwerte die Option Ereignisanzahl hinzu.
- Ziehen Sie Ereignisname auf Zeilen.
- Ziehen Sie Ereignisanzahl auf Werte.
- Klicken Sie unter Einstellungen für den Tab auf Filter und dann auf Dimension oder Messwert ablegen oder auswählen.
- Wenn Sie nur einen bestimmten Datenstream einschließen möchten:
- Wählen Sie Stream-Name aus.
- Legen Sie als Filtertyp Enthält fest.
- Geben Sie den Namen des Streams ein und klicken Sie auf Anwenden.
- So schließen Sie Ereignisse aus:
- Select Ereignisname.
- Legen Sie als Filtertyp stimmt nicht genau überein fest.
- Geben Sie den Ereignisnamen ein und klicken Sie auf Anwenden.
- Wenn Sie nur einen bestimmten Datenstream einschließen möchten:
- In der Spalte Ereignisanzahl sehen Sie die Gesamtzahl der Ereignisse über der ersten Zeile.
Gesamtzahl der Ereignisse in BigQuery ermitteln
- Öffnen Sie das BigQuery-Projekt, das mit Ihrem Analytics-Konto verknüpft ist.
- Wählen Sie das Analytics-Dataset aus.
- Wählen Sie die Tabelle events_ aus.
- Wechseln Sie zum Tab Details.
- Unter Speicherinformationen sehen Sie Anzahl der Zeilen.
Wenn die Gesamtzahl der Zeilen in BigQuery mit der Gesamtzahl der Ereignisse in GA4 übereinstimmt, nachdem Sie anhand der Schritte auf dieser Seite geprüft haben, ob die Verknüpfung in Ordnung ist und die Einstellungen übereinstimmen, sind die exportierten Daten korrekt.
Falls Sie beim Ausführen einer Abfrage weiterhin Datenabweichungen gegenüber GA4-Berichten feststellen, sollten Sie prüfen, ob in der Abfrage die richtigen Spalten für den Vergleich der Daten verwendet werden.