Si vous exportez des données Analytics dans BigQuery, vous constaterez parfois des différences entre les rapports GA4 et BigQuery. Vérifiez les causes courantes de tels écarts, résolvez les problèmes et comparez vos données avec précision.
Au sommaire de cet article :Vérifier l'association entre Analytics et BigQuery
Pour vous assurer d'examiner les bonnes données, vérifiez qu'Analytics et BigQuery sont associés, et que le projet BigQuery est correct.
- Dans Admin, sous Associations de produits, cliquez sur Associations à BigQuery.
Le lien précédent ouvre la dernière propriété Analytics à laquelle vous avez accédé. Vous pouvez modifier la propriété à l'aide du sélecteur de propriété. Vous devez être lecteur (ou avoir un rôle supérieur)au niveau de la propriété pour vérifier l'association entre Analytics et BigQuery.
- Repérez la ligne correspondant à l'association et assurez-vous que l'ID du projet correspond au projet BigQuery avec lequel vous souhaitez comparer les données.
Si vous ne voyez pas de ligne pour l'association, suivez les instructions pour configurer BigQuery Export.
Vérifier que les paramètres correspondent
Il est normal d'observer des écarts entre les données d'Analytics et celles de BigQuery. Ils découlent des différences entre les données disponibles pour chaque système. Pour savoir si les différences indiquent un potentiel problème, vérifiez ces paramètres avant de comparer les données.
Définir l'identité de reporting sur l'ID de l'appareil
GA4 propose quatre espaces d'identité pour le reporting. Toutefois, GA4 n'exporte que les données basées sur l'ID de l'appareil vers BigQuery. Si vous utilisez une autre identité de reporting dans GA4, la comparaison avec BigQuery sera inexacte.
Définissez l'ID de reporting sur l'ID de l'appareil lorsque vous comparez les données, puis revenez à une autre identité de reporting lorsque vous avez terminé. L'option retenue n'a aucune incidence sur la collecte ou le traitement des données. Vous pouvez passer d'une option à l'autre à tout moment, sans que cela affecte les données de façon permanente.
Définir l'identité de reporting pour votre propriété
Vérifier que les fuseaux horaires correspondent
Si BigQuery et Analytics sont définis sur des fuseaux horaires différents, vous pourriez comparer des données issues de différentes périodes sans vous en apercevoir. Assurez-vous que le fuseau horaire des données exportées dans BigQuery est identique à celui de la propriété dans Google Analytics.
Vérifier votre fuseau horaire dans Analytics- Dans Admin, sous Propriété, cliquez sur Détails de la propriété.
Le lien précédent ouvre la dernière propriété Analytics à laquelle vous avez accédé. Vous pouvez modifier la propriété à l'aide du sélecteur de propriété. Vous devez être lecteur (ou avoir un rôle supérieur)au niveau de la propriété pour vérifier votre fuseau horaire dans Analytics.
- Recherchez le fuseau horaire des rapports.
- Ouvrez le projet BigQuery associé à votre compte Analytics.
- Sélectionnez l'ensemble de données analytics.
- Sélectionnez la table events_.
- Accédez à l'onglet Détails.
- Sous Informations relatives à la table, recherchez la date et heure de création. Le fuseau horaire est indiqué à la fin du code temporel. Par exemple, dans le code temporel
23 avril 2023, 12:44:54 UTC-7, "UTC-7" représente le fuseau horaire.
Vérifier si des flux de données ou des événements sont exclus de l'exportation
- Dans Admin, sous Associations de produits, cliquez sur Associations à BigQuery.
Le lien précédent ouvre la dernière propriété Analytics à laquelle vous avez accédé. Vous pouvez modifier la propriété à l'aide du sélecteur de propriété. Vous devez être lecteur (ou avoir un rôle supérieur)au niveau de la propriété pour vérifier si des flux de données ou des événements sont exclus de l'exportation.
- Cliquez sur la ligne du projet BigQuery associé.
- Sous Configurations de données, sélectionnez Configurer des flux de données et des événements.
- Sous Flux de données à exporter, vérifiez si tous les flux de données de la propriété sont inclus dans l'exportation. Si ce n'est pas le cas, prenez note de ceux qui ne sont pas inclus.
- Sous Événements à exclure, vérifiez si des événements sont exclus de l'exportation. Si des événements sont exclus, prenez-en note.
Si des flux de données ou des événements sont exclus, vous devez créer une exploration avec un filtre correspondant dans GA4 pour comparer les données.
Comparer les données Analytics et BigQuery
Comparez le nombre total de lignes d'événements exportées dans BigQuery pour un jour donné au nombre total d'événements dans GA4 à la même date.
Déterminer le nombre total d'événements dans Analytics
- Connectez-vous à Google Analytics.
- Dans le menu de gauche, sélectionnez Rapports
.
- À gauche, cliquez sur Engagement > Événements.
- Ajustez la plage de dates du rapport en fonction du jour que vous souhaitez comparer.
- Dans la colonne Nombre d'événements, repérez le nombre total d'événements au-dessus de la première ligne.
.Si des flux de données ou des événements sont exclus de votre rapport, vous devez créer une exploration avec un filtre correspondant afin de déterminer le nombre d'événements.
Créer une exploration avec des filtres pour rechercher le nombre d'événements dans Analytics- Connectez-vous à Google Analytics.
- À gauche, cliquez sur
Explorer.
Explorer.- En haut de l'écran, sélectionnez le modèle Format libre.
- Ajustez la plage de dates de l'exploration en fonction du jour que vous souhaitez comparer.
- Sous Dimensions, sélectionnez Nom de l'événement et Nom du flux.
- Sous Métriques, ajoutez Nombre d'événements.
- Faites glisser Nom de l'événement sous Lignes.
- Faites glisser Nombre d'événements sous Valeurs.
- Sous Paramètres des onglets, recherchez Filtres et cliquez sur Déposer ou sélectionner une dimension ou une métrique.
- Si vous ne devez inclure qu'un flux de données spécifique :
- Sélectionnez Nom du flux.
- Définissez le type de correspondance du filtre sur Contient.
- Saisissez le nom de votre flux, puis cliquez sur Appliquer.
- Si vous devez exclure des événements :
- Sélectionnez Nom de l'événement.
- Définissez le type de correspondance du filtre sur ne correspond pas exactement à.
- Saisissez le nom de l'événement, puis cliquez sur Appliquer.
- Si vous ne devez inclure qu'un flux de données spécifique :
- Dans la colonne Nombre d'événements, repérez le nombre total d'événements au-dessus de la première ligne.
Déterminer le nombre total d'événements dans BigQuery
- Ouvrez le projet BigQuery associé à votre compte Analytics.
- Sélectionnez l'ensemble de données analytics.
- Sélectionnez la table events_.
- Accédez à l'onglet Détails.
- Sous Informations sur le stockage, recherchez Nombre de lignes.
Si, après avoir suivi les étapes de cette page pour vérifier l'association et confirmer que les paramètres correspondent, le nombre total de lignes dans BigQuery correspond au nombre total d'événements dans GA4, les données exportées sont exactes.
Si vous constatez toujours un écart de données lorsque vous exécutez une requête et la comparez aux rapports GA4, vérifiez la requête pour vous assurer que les colonnes appropriées sont utilisées pour comparer les données.