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Cinco Maneiras de Evitar a Amostragem de Dados no Google Analytics

Amostragem de Dados no Google Analytics

A amostragem de dados no Google Analytics pode impactar negativamente a sua relatório de dados. Também pode ser extremamente difícil evitar suas desvantagens nos seus relatórios de Analytics. A boa notícia é que você pode contornar suas limitações. E hoje, vamos discutir cinco maneiras de ajudá-lo a evitar a amostragem de dados no Google Analytics. Então, vamos mergulhar!

Google Analytics is the heart of website and mobile analytics. With the help of Google Analytics, you can access essential tools and data points that provide useful insights for your data analysis. One of the essential features of Amostragem de Dados in Google Analytics, which directly impacts how you view and handle your data. 

A amostragem de dados no Google Analytics pode ser benéfica. No entanto, muitas vezes leva a imprecisões nos dados. Se você precisa trabalhar com dados não amostrados, este artigo discutirá as cinco maneiras que você pode usar para evitar a amostragem de dados.

O que é amostragem de dados no Google Analytics?

Se você está analisando um grande conjunto de dados, pode ser difícil ou caro descobrir informações significativas de todo o conjunto de dados. Portanto, para tornar o processo mais rápido, fácil e eficaz, o Google Analytics irá pegar um subconjunto dos seus dados para análise através da Amostragem de Dados.

Como você pode identificar dados amostrados?

Você pode saber se seus dados são amostrados ou não observando a cor do ícone de escudo no topo do seu relatório. Quando o ícone de escudo é verde, os dados que você está analisando são não amostrados. Se você ver um escudo amarelo, então seus dados são amostrados. 

Identificando dados não amostrados no Google Analytics
Identificando dados amostrados no Google Analytics

Você também pode mudar a natureza da sua amostragem para aumentar ou reduzir o tamanho da amostra selecionando 'Maior precisão' para um tamanho de amostra maior ou 'Resposta mais rápida' para um tamanho de amostra menor no menu suspenso.

Mudando o tamanho da amostra no Google Analytics

Como funciona a Amostragem do Google Analytics?

Como dissemos anteriormente, a amostragem de dados no Google Analytics visa acelerar o processo de análise de milhões de dados usando apenas uma parte dos seus dados para representar o todo. Isso acontece especialmente quando seu conjunto de dados excede o limite padrão de 250.000, que é ajustável. A amostragem de dados no Google Analytics ativa automaticamente quando você excede esse limite.

When data sampling in Google Analytics is active, Google Analytics will identify the number of visits within the highlighted date range. Then, the percentage needed by the sampling rate is calculated based on the sampling setting.

Ao selecionar dados do intervalo de datas, ele usa a taxa de amostragem. Por exemplo, se você tiver uma taxa de amostragem de 50% e um dia como o sábado teve 100.000 visitas, ele selecionará 50.000 visitas aleatoriamente. 

 Segunda-feiraTerça-feiraQuarta-feiraQuinta-feiraSexta-feira
Total de sessões400,000100,000200,000420,000300,000
Amostra de 50%200,00050,000100,000210,000150,000
Amostra de 20%80,00020,00040,00084,00030,000
Dados amostrados

Quando é que o Google Analytics amostra dados?

Se você estiver usando a versão gratuita do Google Analytics, haverá acesso limitado a dados não amostrados quando você exceder o limite de 500.000 sessões.

There are two reasons why data sampling in Google Analytics feature was developed: to save time and increase speed. Therefore, Google Analytics will sample data when the dataset involved is very large and may take too long to process. In this case, it will only pick a portion of the data to process.

Limitações da amostragem de dados

Existem duas razões principais pelas quais a amostragem de dados pode não ser preferível:

  1. Se você selecionar um tamanho de amostra mínima, não terá uma boa representação dos seus dados.
  2. À medida que o seu site cresce, os relatórios para os seus dados amostrados podem se tornar mais imprecisos.

Um exemplo de por que não confiamos totalmente em dados amostrados é o seguinte: suponha que você possua uma loja de eCommerce. Você pode perceber que seus relatórios do Google Analytics não estão correspondendo aos dados reais de vendas devido à amostragem de dados. No Google Analytics, você pode estar vendo a receita de um mês como $1 milhão, enquanto as vendas reais são $900K. 

A amostragem levou a dados de vendas imprecisos, o que pode resultar em efeitos financeiros adversos se você tomar suas decisões com base no Google Analytics. Portanto, é crucial saber que o que você obtém de um relatório amostrado do Google Analytics é estimado e não os números reais.

Outra desvantagem de trabalhar com dados amostrados é que você pode perder a oportunidade de ver as coisas claramente à medida que seus dados crescem, aumentando assim suas chances de tomar decisões arriscadas. 

Remember, data sampling in Google Analytics reports tend to be more inaccurate as your dataset grows. Therefore, you cannot make decisions for a large business based on reports that could be inaccurate or assumptive.

So, how can we get away with these limitations of data sampling in Google Analytics? Let’s dive right into it!

5 Maneiras de evitar a amostragem de dados no Google Analytics

Existem várias opções para escolher quando você quer evitar a amostragem de dados. A opção depende do tipo de análise que você realiza, do tempo que você deseja para criar o relatório e do seu orçamento. Vamos explorar algumas dessas opções.

Use um intervalo de datas menor

Reducing the date range of your report is the fastest way to avoid data sampling in Google Analytics. Therefore, it is reasonable to include fewer days if you need unsampled reports for your data. 

O menor intervalo de datas que você pode ter é de um único dia. Um intervalo de datas menor resultará em visitas abaixo de 500.000. Se suas visitas diárias ultrapassarem 500.000, você receberá automaticamente dados amostrados para seus relatórios.

Therefore, you can always consider using it when you are in a hurry and need an accurate report for your data, as this is the easiest and quickest way to avoid data sampling in Google Analytics.

Torne seu relatório simples

A simplificação do seu relatório também desempenha um papel crucial na redução da amostragem de dados no Google Analytics. Sempre que possível, use as dimensões primárias para melhorar a precisão dos dados para seus relatórios. 

We recommend checking out the standard reports to know whether they meet your needs. The standard reports include pre-processed data that is always unsampled in data sampling in Google Analytics. These reports include:

Relatórios padrão no Google Analytics

Use uma versão premium do Google Analytics

Sim, custa, mas quão valiosos são dados precisos? Usando o Google Analytics premium permite que a amostragem de dados ocorra apenas quando você obtém mais de 100 milhões de sessões dentro do intervalo dos seus relatórios. Se você tem o orçamento e deseja cuidar de um site de grande escala, pode fazer upgrade para Google Analytics 360, oferecendo limites mais altos e a capacidade de acessar e exportar grandes conjuntos de dados não amostrados.

Use Dataslayer para obter dados não amostrados do Google Analytics

Você pode acessar dados brutos e não amostrados enviando dados do Google Analytics para Google Sheets, Google Data Studio, ou Google BigQuery.  Se você ainda não conectou o Dataslayer ao seu Google Analytics, aqui estão os artigos que o ajudarão a começar mais rápido:

Usando Google Analytics API permite que você extraia para seu destino de dados favorito. No entanto, fazê-lo manualmente consome tempo e pode estar sujeito a erros. É por isso que é mais eficiente usar o Dataslayer para extrair seus dados não amostrados para esses destinos.

Quando você se conecta a esses destinos usando o Dataslayer, você terá uma vantagem maior ao trabalhar com dados não amostrados para seus relatórios. Você também desfrutará de uma melhor análise de dados que talvez nunca consiga ao usar apenas a plataforma Google Analytics. Então, experimente gratuitamente hoje! 

Dica: Use Dataslayer para Google Sheets, Data Studio, & BigQuery para integrar todo o seu Google Analytics nessas plataformas e desbloquear ferramentas poderosas para sua análise de dados.

Atualize para o novo Google Analytics 4 Propriedades

Usar propriedades do Universal Analytics para seus relatórios de dados trará mais limitações do que as novas propriedades GA4. Para evitar amostragem de dados em seus relatórios, você pode configurar uma propriedade do Google Analytics 4, que anteriormente era chamada de propriedade App+Web no Google Analytics.

Leia mais: O Que Você Deve Saber Sobre A Nova API de Dados GA4 e API de Propriedade UA

Ao contrário das versões anteriores das propriedades do Google Analytics, a App+Web possui 14 meses de dados históricos. Portanto, a propriedade App+Web pode fornecer um limite maior de amostragem de dados.

No relatório personalizado do Google Analytics 4, a amostragem de dados ocorre apenas quando seus eventos excedem 10 milhões de linhas. As propriedades GA4 combinam dados de diferentes sites e aplicativos móveis em um único conjunto de relatórios para permitir que você faça uma análise entre plataformas.

Eles permitem que você colete dados do seu site usando o Google Tag Manager e seu aplicativo móvel usando integração GA4 Firebase. O GA4 também possui recursos poderosos como ‘Medida Aprimorada,’ que rastreia automaticamente a profundidade de rolagem, vídeos do YouTube incorporados, downloads de arquivos e links externos.

Além disso, esta versão permite que você transfira seus dados para outras propriedades do Google Analytics. As propriedades do GA4 desbloqueiam relatórios que permitem analisar seu público de novas maneiras, como análise de funil e caminho ad-hoc.

Conclusão

Data sampling in Google Analytics aims to save time by increasing processing speed in Google Analytics reporting. The relevance of Sampling depends on the type of report you are analyzing. If your website has grown too large, the wrong sample size can negatively impact your data analysis because your sampled data will become more inaccurate.

A maneira mais fácil e rápida de evitar a amostragem de dados é selecionando um intervalo de datas mais curto. Soluções mais avançadas incluem o uso de ferramentas poderosas como Dataslayer para levar seus dados a outras plataformas para uma análise mais profunda. Portanto, não se esqueça de começar seu teste gratuito hoje e veja como o Dataslayer pode ajudá-lo a obter dados não amostrados para seus relatórios de dados!

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