Google E-Tablolar ile DataStudio Raporlama Nasıl Hızlandırılır

Bir Web Analitiği uzmanı olarak, teknoloji yığınınız konusunda yetkin olmak, günlük yaşamınız için esastır. Bu teknoloji yığınının bir parçası olarak Google DataStudio, etkileşimli ve özelleştirilebilir gösterge tabloları oluşturmanıza olanak tanıyan güçlü bir veri görselleştirme aracıdır. DataStudio, yalnızca kullanımı ücretsiz olmakla kalmaz, aynı zamanda kullanıcı dostu bir sürükle ve bırak arayüzü sunar, bu nedenle birçok pazarlamacı, verileri temiz ve net bir biçimde görselleştirmek için bu aracı kullanır.

Analytics, BigQuery, Search Console ve E-Tablolar dahil olmak üzere bir dizi ücretsiz veri kaynağı kullanılabilir. HubSpot, LinkedIn veya Facebook gibi diğer kaynaklardan gelen verileri görselleştirebilmeniz için tasarlanmış birçok ek bağlayıcı vardır.

DataStudio ile ortaya çıkan ana sorun, yükleme hızıdır. Bu makalede, pazarlama verilerinizi bir Google E-Tablolar belgesine göndererek ve E-Tablolar bağlayıcısını kullanarak bir veri kaynağı oluşturarak rapor yükleme hızını artırmanın çeşitli yollarını göstereceğiz.

Bu makale, Google Analytics'ten alınan verilere odaklanmaktadır, ancak DataStudio'daki diğer pazarlama platformlarında raporlama için benzer yaklaşımlar düşünülebilir.

Data Studio'da yükleme hızı neden bu kadar yavaş?

DataStudio'da Google Analytics verilerini raporlamaya çalıştığınızı varsayalım. Bir segment eklediyseniz veya yüksek hacimli trafik veya isabet içeren bir Google Analytics görünümünden veri görüntülemeye çalışıyorsanız, yükleme süresinde önemli gecikmeler yaşayabilirsiniz. Bu, genellikle çalıştırılması biraz zaman alabilen birçok API isteğini içeren verilerin doğrudan Google Analytics sunucularından sorgulanmasını gerektirir.

Çözüm basit: veri kaynağınız yalnızca gösterge tablosunda görüntüleyeceğiniz verileri içermelidir. Google Analytics, sitenizi ziyaret eden her kullanıcının izlenen her isabetine ilişkin verileri içerir; bu verilerin büyük çoğunluğu DataStudio kontrol paneliniz için gerekli olmayacaktır. Gerekli tüm Google Analytics verilerini bir Google E-Tablolar belgesine aktarır ve bunun yerine veri kaynağı olarak kullanırsanız, yükleme hızı önemli ölçüde artacaktır.

Doğru verileri E-Tablolar belgesine aktarmak biraz zaman alacaktır, ancak veriler orada olduğunda DataStudio görünümleriniz hızlı bir şekilde yüklenecektir. E-Tablolar belgenizdeki yeni verilerle uyanabilmeniz için sorguları otomatikleştirmenizi ve gece boyunca çalıştırmanızı öneririz.

Bu makale örnek olarak Google Analytics'i kullansa da, tüm veri kaynakları için aynı verileri E-Tablolar'a aktarma konsepti kullanılabilir.

Ayrıca, bu yöntemlerin veri işlemeyi ve birleştirmeyi kolaylaştırarak veri kaynaklarını harmanlama veya DataStudio'nun kendi içinde özel alanlar oluşturma ihtiyacını azaltabileceğini belirtmekte fayda var.

Google Analytics'ten E-Tablolar'a nasıl veri aktarılır?

Yöntem Karşılaştırması

Analitik Uç

Analytics Edge, Google Analytics'ten bir Excel elektronik tablosuna veri sorgulamanıza olanak tanıyan ücretsiz bir Microsoft Excel Eklentisidir. Bu yöntem, hiçbir maliyet gerektirmediğinden ve Google Analytics'teki tüm kullanılabilir alanları size gösteren açılır menüler olduğundan ihtiyacınız olan verileri seçmek kolay olduğundan en basittir.

Sorgunuzu ayarlamak için sekmeleri gözden geçirmeniz yeterlidir. Verileriniz örnekleniyorsa (veya emin değilseniz), verilerin mümkün olduğunca güvenilir olmasını sağlamak için boyut olarak tarihi eklediğinizden ve Seçenekler'deki "Örneklemeyi en aza indir" kutusunu işaretlediğinizden emin olun.

Excel'in Ücretsiz sürümüyle ilgili ana uyarı, genellikle biraz sorunlu olabileceğidir - Ücretli sürümün daha iyi olması muhtemeldir. Hatalarla karşılaşırsanız, tarih aralığını azaltmanızı ve isteklerinizi birden çok sorguya bölmenizi öneririz. Örneğin, bir aydan veri çekmek yerine, bunun iki haftalık tarih aralıklı iki sorguda yapılması gerekebilir.

İstediğiniz verileri sorguladıktan sonra, kopyalayıp bir E-Tablolar belgesine yapıştırmanız yeterlidir.

R / Python

Bu, herhangi bir programlama dilinde mümkündür, ancak R ve Python'da, sizi işlevlerin içinden geçirecek belgelere sahip paketler mevcuttur. Google Analytics'ten veri çekmek ve bunları Google E-Tablolar'a göndermek için mevcut bir programlama deneyimine gerek yoktur. Ancak bu yöntem, deneyimli programcılara aşağıdakiler gibi çok sayıda seçenek sunar:

– Diğer pazarlama platformlarından (HubSpot, Hotjar, Search Console vb.) verilerle birleştirme

– Komut dosyası zamanlama ile sorgunun otomatikleştirilmesi

Deneyimi olmayanlar için, kurulumları Python'dan daha kolay olduğu için R ve RStudio ortamını indirmenizi öneririz. Bunu cihazınıza nasıl kuracağınıza dair kısa bir kılavuz burada bulunabilir.

Kanal gruplamasına ve cihaz kategorisine göre bölünmüş oturumları Google E-Tablolar'a göndermek için aşağıdaki kod satırlarını çalıştırmanız yeterlidir. Tarih aralığı, metrikler ve boyutlar, Google Analytics Kimliği ve E-Tablolar URL'sinin yanı sıra buna göre kolayca değiştirilebilir.

Bu paketlerle başka neler yapabileceğinizi görmek için belgelere bakın: googleAnalyticsR ve googlesheets4.

 install.packages("googleAuthR") install.packages("googleAnalticsR") install.packages("googlesheets4") library(googleAuthR)<br>library(googleAnalyticsR) library(googlesheets4) ga_auth() gs4_auth() ga_id &lt;- #ID of your GA View# dateRange &lt;- c("2020-01-01", "2020-11-30") sessionsData &lt;- google_analytics (ga_id, date_range = dataRange, metrics = "sessions", dimensions = c("date","channelGrouping","deviceCategory"), anti_sample= TRUE sheet_write(sessionsData, ss = "#Section of URL of your Sheets doc#", sheet = "Sheet1")

URL'nin koda eklemeniz gereken bölümünün üstteki arama çubuğunda bulunabileceğini unutmayın - aşağıdaki ekran görüntüsünde vurgulanan bölüme bakın

Supermetrics / Ücretli Araçlar

Supermetrics for Sheets, GA to Sheets bağlayıcısı da dahil olmak üzere birçok veri bağlayıcısı sunan ücretli bir araçtır. Supermetrics, Analytics Edge'e benzer kullanıcı dostu bir arayüz sunsa da, böyle bir bağlantı sunan diğer ücretli araçları incelemeye değer.

Hem Analytics Edge hem de Supermetrics, "geçen ay" gibi dinamik tarih aralıkları sunarak, verileri sorgularken tarihleri ​​güncellemek zorunda kalmanızı engeller. Ancak Supermetrics, toplam sorgulama süresini azaltan kullanışlı bir “Eski Verilere Ekle” seçeneği sunar.

Supermetrics, Excel'den kopyalayıp yapıştırma ihtiyacını ortadan kaldırarak bir E-Tablolar belgesine Eklenti görevi görür.

Supermetrics, Analytics Edge'e göre 4 ana avantaja sahiptir:

– Diğer veri kaynaklarından (Facebook, LinkedIn, BigQuery vb.) Google E-Tablolar'a veri gönderebilirsiniz.

– Daha iyi müşteri desteği

- Excel'den Sayfalara kopyalayıp yapıştırmaya gerek yok

– Sorgu süresini azaltan “Eski verilere ekle” seçeneği

NB Bunu DataStudio bağlayıcısı için Supermetrics ile karıştırmayın!

Özet

DataStudio, tüm izleyiciler arasında iyi bir çekiş elde etme eğiliminde olan verileri görüntülemek için son derece güçlü bir araçtır. Bunun nedeni, kullanıcı dostu olmasının yanı sıra verilerin ayrıntısına inmek ve ayrıntı düzeyini artırmak isteyenler için bir etkileşim unsuru da sunmasıdır.

Google Analytics verilerini raporlarken DataStudio'nun birincil engeli, yüksek hacimli verileri sorgularken yaşanan rapor yükleme hızıdır.

Google E-Tablolar, DataStudio raporlarınız için yalnızca gerekli Google Analytics verilerini içinde tutarak bir aracı veri kaynağı olarak hareket ederek buna bir çözüm sunar. E-Tablolar belgenize veri sorgulamak için çeşitli yöntemler kullanılabilir ve bunların hepsinin kendi artıları ve eksileri vardır.