Si hai capito bene! Esiste una discrepanza tra i numeri riportati nell’interfaccia di Google Analytics 4 (GA4) e quelli elaborati in BigQuery che potrebbe sollevare interrogativi tra gli utenti che utilizzando entrambe le piattaforme. Questa differenza, che può inizialmente preoccupare, è in realtà attribuibile a una serie di fattori chiave legati alle metodologie di raccolta, elaborazione e presentazione dei dati. Cerchiamo di approfondire!

Minhaz Kazi, sostenitore dello sviluppo di Google Analytics, ha chiarito che non ci si può aspettare una corrispondenza perfetta tra i risultati dell’interfaccia utente di GA4 e quelli derivanti dall’esportazione di BigQuery, in quanto sono progettati per soddisfare esigenze diverse.

Comprendere queste differenze è fondamentale per interpretare correttamente i dati. Vediamo da cosa possono dipendere.

Differenze nel Processamento dei Dati

GA4 e BigQuery adottano approcci differenti nell’elaborazione dei dati: mentre GA4 si avvale di tecniche di campionamento, aggregazione e filtraggio per preparare i report, BigQuery mette a disposizione dati grezzi. Questo contrasto metodologico può portare a variazioni nei numeri visualizzati dalle due piattaforme. Inoltre, GA4, per velocizzare la generazione dei report su grandi volumi di dati, può ricorrere al campionamento, differenziandosi così dai dati non campionati forniti da BigQuery.

Latenza nella Raccolta Dati e Differenze nelle Impostazioni del Fuso Orario

Un’altra fonte di discrepanza può derivare dalla latenza nella raccolta dei dati, con GA4 che potrebbe mostrare i dati con un certo ritardo rispetto a BigQuery, soprattutto quando si tratta di informazioni in tempo reale o recenti. Anche le modifiche nelle impostazioni del fuso orario in GA4, dopo l’avvio del flusso di dati verso BigQuery, possono contribuire a tali differenze.

Stime in GA4 e Logica delle Query SQL

GA4 tende a fornire numeri stimati per sessioni e utenti, a differenza di BigQuery che elabora dati non soggetti a stime. Inoltre, la costruzione di query SQL in BigQuery richiede una comprensione approfondita dei campi e delle combinazioni di parametri eventi, dove piccole imprecisioni logiche possono influire sui risultati finali. È importante ricordare che BigQuery non segnalerà errori nei risultati a meno che la query formulata non sia valida.

Approccio Flessibile e Creativo

Lavorare con BigQuery e GA4 richiede un approccio flessibile e creativo, accettando le limitazioni dei dati e utilizzandoli per identificare tendenze e modelli significativi. È essenziale sviluppare definizioni personalizzate che si adattino alle proprie esigenze analitiche, piuttosto che limitarsi a metriche predefinite. Una solida comprensione dei diversi livelli di dati in GA4, inclusi gli ambiti di utente, sessione, evento e oggetto, è cruciale per generare risultati significativi.

Conclusione

Le discrepanze tra i dati di GA4 e quelli di BigQuery non dovrebbero essere fonte di eccessiva preoccupazione, ma piuttosto un invito a esplorare più a fondo le peculiarità di ciascuna piattaforma. Per chi cerca precisione e dettaglio, BigQuery si rivela uno strumento potente, sebbene richieda competenze specifiche nella formulazione di query SQL. D’altra parte, GA4 offre un’interfaccia utente intuitiva e accessibile, ideale per analisi rapide e tendenze generali. La scelta tra le due piattaforme dipenderà dalle esigenze specifiche di analisi e dalla disponibilità di risorse e competenze tecniche.