Il campionamento dei dati in Google Analytics può avere un impatto negativo sulla tua reportistica. Può anche essere estremamente difficile evitare i loro svantaggi nei tuoi report di Analytics. La buona notizia è che puoi evitare le loro limitazioni. E oggi, discuteremo dei cinque modi per aiutarti a evitare il campionamento dei dati in Google Analytics. Quindi, immergiamoci!

Google Analytics è il cuore dell'analisi dei siti web e delle app mobili. Con l'aiuto di Google Analytics, puoi accedere a strumenti e punti dati essenziali che forniscono approfondimenti utili per la tua analisi dei dati. Una delle funzionalità essenziali di Google Analytics è Campionamento dei dati, che influisce direttamente su come visualizzi e gestisci i tuoi dati. 

Il campionamento dei dati in Google Analytics può essere vantaggioso. Tuttavia, spesso porta a imprecisioni nei dati. Se hai bisogno di lavorare con dati non campionati, questo articolo discuterà i cinque modi che puoi utilizzare per evitare il campionamento dei dati.

Che cos'è il campionamento dei dati in Google Analytics?

Se stai analizzando un ampio set di dati, può essere difficile o costoso scoprire informazioni significative dall'intero dataset. Pertanto, per rendere il processo più veloce, facile ed efficace, Google Analytics prenderà un sottoinsieme dei tuoi dati per l'analisi attraverso il Campionamento dei dati.

Come puoi identificare i dati campionati?

Puoi capire se i tuoi dati sono campionati o meno osservando il colore dell'icona dello scudo nella parte superiore del tuo report. Quando l'icona dello scudo è verde, i dati che stai visualizzando non sono campionati. Se vedi uno scudo giallo, allora i tuoi dati sono campionati. 

Puoi anche cambiare la natura del tuo campionamento per aumentare o ridurre la dimensione del campione selezionando ‘Maggiore precisione’ per una dimensione del campione più grande o ‘Risposta più veloce’ per una dimensione del campione più piccola nel menu a discesa.

Come funziona il campionamento di Google Analytics?

Come abbiamo detto in precedenza, il campionamento dei dati in Google Analytics ha lo scopo di accelerare il processo di analisi di milioni di dati utilizzando solo una parte dei tuoi dati per rappresentare il tutto. Questo accade soprattutto quando il tuo set di dati supera la soglia predefinita di 250.000, che è regolabile. Il campionamento dei dati in Google Analytics si attiva automaticamente quando superi questa soglia.

Quando il campionamento è attivo, Google Analytics identificherà il numero di visite all'interno dell'intervallo di date evidenziato. Poi, la percentuale necessaria in base al tasso di campionamento viene calcolata in base all'impostazione del campionamento.

Quando selezioni i dati dall'intervallo di date, utilizza il tasso di campionamento. Ad esempio, se hai un tasso di campionamento del 50% e un giorno come il sabato ha avuto 100.000 visite, selezionerà 50.000 visite a caso. 

Quando Google Analytics campiona i dati?

Se stai utilizzando la versione gratuita di Google Analytics, ci sarà un accesso limitato ai dati non campionati quando superi il limite di soglia di 500.000 sessioni.

Ci sono due motivi per cui è stata sviluppata la funzionalità di campionamento dei dati di Google: per risparmiare tempo e aumentare la velocità. Pertanto, Google Analytics campionerà i dati quando il dataset coinvolto è molto grande e potrebbe richiedere troppo tempo per essere elaborato. In questo caso, selezionerà solo una parte dei dati da elaborare.

Limitazioni del campionamento dei dati

Ci sono due motivi principali per cui il campionamento dei dati potrebbe non essere preferibile:

1. Se selezioni una dimensione di campione minima, non otterrai una buona rappresentanza dei tuoi dati.
2. Man mano che il tuo sito web cresce, i report per i tuoi dati campionati potrebbero diventare più imprecisi.

Un esempio del motivo per cui non ci fidiamo completamente dei dati campionati è prendere in considerazione il fatto che possiedi un negozio eCommerce. Potresti renderti conto che i tuoi report di Google Analytics non corrispondono ai dati di vendita effettivi a causa del campionamento dei dati. In Google Analytics, potresti vedere il fatturato di un mese come $1 milione, mentre le vendite effettive sono $900K. 

Il campionamento ha portato a dati di vendita imprecisi, il che potrebbe comportare effetti finanziari negativi se prendi le tue decisioni basandoti su Google Analytics. Quindi, è fondamentale sapere che ciò che ottieni da un report campionato di Google Analytics è stimato piuttosto che le cifre reali.

Un altro svantaggio di lavorare con dati campionati è che potresti perdere l'opportunità di vedere le cose chiaramente man mano che i tuoi dati crescono, aumentando così le tue possibilità di prendere decisioni rischiose. 

Ricorda, i report di campionamento dei dati di Google Analytics tendono a essere più imprecisi man mano che il tuo dataset cresce. Pertanto, non puoi prendere decisioni per una grande azienda basandoti su report che potrebbero essere imprecisi o presuntivi.

Quindi, come possiamo superare queste limitazioni nel campionamento dei dati? Immergiamoci subito!

5 Modi per evitare il campionamento dei dati in Google Analytics

Ci sono diverse opzioni tra cui scegliere quando vuoi evitare il campionamento dei dati. L'opzione dipende dal tipo di analisi che esegui, dal tempo che desideri dedicare alla creazione del report e dal tuo budget. Esploriamo alcune di queste opzioni.

Usa un intervallo di date più piccolo

Ridurre l'intervallo di date del tuo report è il modo più veloce per evitare il campionamento dei dati. Pertanto, è ragionevole includere meno giorni se hai bisogno di report non campionati per i tuoi dati. 

L'intervallo di date più piccolo che puoi avere è di un solo giorno. Un intervallo di date più piccolo ti darà visite inferiori a 500.000. Se le tue visite giornaliere superano 500.000, riceverai automaticamente dati campionati per i tuoi rapporti.

Pertanto, puoi sempre considerare di usarlo quando sei di fretta e hai bisogno di un rapporto accurato per i tuoi dati, poiché questo è il modo più semplice e veloce per evitare il campionamento dei dati.

Rendi il tuo rapporto semplice

La semplificazione della tua reportistica gioca anche un ruolo cruciale nella riduzione del campionamento dei dati in Google Analytics. Ogni volta che è possibile, utilizza le dimensioni principali per migliorare l'accuratezza dei dati per la tua reportistica. 

Ti consigliamo di controllare i rapporti standard per sapere se soddisfano le tue esigenze. I rapporti standard includono dati pre-processati che sono sempre non campionati in Google Analytics. Questi rapporti includono:

Utilizza una versione premium di Google Analytics

Sì, ha un costo, ma quanto è prezioso un dato accurato? Utilizzando il Google Analytics premium consente al campionamento dei dati di verificarsi solo quando ottieni più di 100 milioni di sessioni nell'intervallo dei tuoi rapporti. Se hai il budget e desideri gestire un sito web su larga scala, puoi passare a Google Analytics 360, che ti offre limiti più elevati e la possibilità di accedere ed esportare grandi set di dati non campionati.

Usa Dataslayer per ottenere dati non campionati da Google Analytics

Puoi accedere a dati grezzi e non campionati inviando dati da Google Analytics a Google Sheets, Google Data Studio, o Google BigQuery.  Se non hai ancora collegato Dataslayer al tuo Google Analytics, ecco gli articoli che ti aiuteranno a iniziare più rapidamente:

• Dataslayer per Google Sheets: Introduzione
• Introduzione a Dataslayer per Google Data Studio
• Dataslayer per Google BigQuery: Introduzione

Utilizzando Google Analytics API ti consente di estrarre verso la tua destinazione dati preferita. Tuttavia, farlo manualmente richiede tempo ed è soggetto a errori. Ecco perché è più efficiente utilizzare Dataslayer per estrarre i tuoi dati non campionati in queste destinazioni.

Quando ti connetti a queste destinazioni utilizzando Dataslayer, avrai un vantaggio maggiore nel lavorare con dati non campionati per i tuoi report. Godrai anche di una migliore analisi dei dati che potresti non ottenere mai utilizzando solo la piattaforma Google Analytics. Quindi, prova gratuitamente oggi stesso! 

Suggerimento: Usa Dataslayer per Google Sheets, Data Studio, & BigQuery per integrare tutti i tuoi Google Analytics in queste piattaforme e sbloccare potenti strumenti per la tua analisi dei dati.

Aggiorna a Google Analytics 4 Proprietà

Utilizzare le proprietà di Universal Analytics per i tuoi report di dati ti darà più limitazioni rispetto alle nuove proprietà GA4. Per evitare il campionamento dei dati nei tuoi report, puoi impostare la proprietà di Google Analytics 4, precedentemente nota come proprietà App+Web in Google Analytics.

Leggi di più: Cosa dovresti sapere sul nuovo GA4 Data API e UA Property API

A differenza delle versioni precedenti delle proprietà di Google Analytics, App+Web ha 14 mesi di dati storici. Pertanto, la proprietà App+Web può fornire un limite superiore di campionamento dei dati.

Nei report personalizzati di Google Analytics 4, il campionamento dei dati si verifica solo quando i tuoi eventi superano 10 milioni di righe. Le proprietà GA4 combinano i dati provenienti da diversi siti web e app mobili in un unico insieme di report per consentirti di effettuare analisi cross-platform.

Ti consentono di raccogliere dati dal tuo sito web utilizzando il Google Tag Manager e la tua App mobile utilizzando l'integrazione GA4 Firebase. GA4 ha anche funzionalità potenti come ‘Misurazione Avanzata,’ che traccia automaticamente la profondità di scorrimento, i video di YouTube incorporati, i download di file e i link esterni.

Inoltre, questa versione consente di trasferire i tuoi dati ad altre proprietà di Google Analytics. Le proprietà di GA4 sbloccano report che ti permettono di analizzare il tuo pubblico in modi nuovi, come l'analisi di funnel e percorsi ad-hoc.

Conclusione

Il data sampling mira a risparmiare tempo aumentando la velocità di elaborazione nei report di Google Analytics. La rilevanza del Sampling dipende dal tipo di report che stai analizzando. Se il tuo sito web è cresciuto troppo, una dimensione del campione errata può influenzare negativamente la tua analisi dei dati perché i dati campionati diventeranno più imprecisi.

Il modo più semplice e veloce per evitare il data sampling è selezionare un intervallo di date più corto. Soluzioni più avanzate includono l'uso di strumenti potenti come Dataslayer per portare i tuoi dati su altre piattaforme per un'analisi più approfondita. Quindi, non dimenticare di iniziare la tua prova gratuita oggi e vedere come Dataslayer può aiutarti a ottenere dati non campionati per la tua reportistica!