Adela junio 2, 2022
El muestreo de datos en Google Analytics puede afectar negativamente tu reporte de datos. También puede ser extremadamente difícil evitar sus desventajas en tus informes de Analytics. La buena noticia es que puedes evadir sus limitaciones. Y hoy, discutiremos las cinco formas que te ayudarán a evitar el muestreo de datos en Google Analytics. ¡Así que profundicemos!
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 Muestreo de Datos in Google Analytics, which directly impacts how you view and handle your data.
El muestreo de datos en Google Analytics puede ser beneficioso. Sin embargo, a menudo conduce a inexactitudes en los datos. Si necesitas trabajar con datos no muestreados, este artículo discutirá las cinco formas que puedes utilizar para evitar el muestreo de datos.
¿Qué es el muestreo de datos en Google Analytics?
Si estás analizando un conjunto de datos grande, puede ser difícil o costoso descubrir información significativa del conjunto de datos completo. Por lo tanto, para hacer el proceso más rápido, fácil y efectivo, Google Analytics tomará un subconjunto de tus datos para análisis a través del Muestreo de Datos.
¿Cómo puedes identificar datos muestreados?
Puedes saber si tus datos están muestreados o no observando el color del ícono del escudo en la parte superior de tu informe. Cuando el ícono del escudo es verde, los datos que estás viendo no están muestreados. Si ves un escudo amarillo, entonces tus datos están muestreados.
También puedes cambiar la naturaleza de tu muestreo para aumentar o reducir el tamaño de la muestra seleccionando ‘Mayor precisión’ para un tamaño de muestra más grande o ‘Respuesta más rápida’ para un tamaño de muestra más pequeño en el menú desplegable.
¿Cómo funciona el muestreo de Google Analytics?
Como mencionamos anteriormente, el muestreo de datos en Google Analytics tiene como objetivo acelerar el proceso de análisis de millones de datos utilizando solo una parte de tus datos para representar el todo. Esto sucede especialmente cuando tu conjunto de datos supera el umbral predeterminado de 250,000, que es ajustable. El muestreo de datos en Google Analytics se activa automáticamente cuando superas este umbral.
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.
Al seleccionar datos del rango de fechas, utiliza la tasa de muestreo. Por ejemplo, si tienes una tasa de muestreo del 50%, y un día como el sábado tuvo 100,000 visitas, seleccionará 50,000 visitas al azar.
| Lunes | Martes | Miércoles | Jueves | Viernes | |
| Sesiones totales | 400,000 | 100,000 | 200,000 | 420,000 | 300,000 |
| Muestra del 50% | 200,000 | 50,000 | 100,000 | 210,000 | 150,000 |
| Muestra del 20% | 80,000 | 20,000 | 40,000 | 84,000 | 30,000 |
¿Cuándo muestrea datos Google Analytics?
Si estás utilizando la versión gratuita de Google Analytics, habrá acceso limitado a datos no muestreados cuando superes el límite de umbral de 500,000 sesiones.
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.
Limitaciones del muestreo de datos
Hay dos razones principales por las que el muestreo de datos puede no ser preferible:
- Si seleccionas un tamaño de muestra mínimo, no obtendrás una buena representación de tus datos.
- A medida que tu sitio web crece, los informes de tus datos muestreados pueden volverse más inexactos.
Un ejemplo de por qué no confiamos completamente en los datos muestreados es tomar el ejemplo de que tienes una tienda de comercio electrónico. Puedes darte cuenta de que tus informes de Google Analytics no coinciden con los datos de ventas reales debido al muestreo de datos. En Google Analytics, puedes estar viendo los ingresos de un mes como $1 millón, mientras que las ventas reales son de $900K.
El muestreo llevó a datos de ventas inexactos, lo que puede provocar efectos financieros adversos si tomas tus decisiones basándote en Google Analytics. Por lo tanto, es crucial saber que lo que obtienes de un informe muestreado de Google Analytics es estimado en lugar de las cifras reales.
Otra desventaja de trabajar con datos muestreados es que puedes perder la oportunidad de ver las cosas con claridad a medida que tus datos crecen, aumentando así tus posibilidades de tomar decisiones arriesgadas.
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 maneras de evitar el muestreo de datos en Google Analytics
Hay varias opciones para elegir cuando deseas evitar el muestreo de datos. La opción depende del tipo de análisis que realices, el tiempo que quieras dedicar a crear el informe y tu presupuesto. Exploremos algunas de esas opciones.
Usa un rango de fechas más pequeño
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.
El rango de fechas más pequeño que puedes tener es un solo día. Un rango de fechas más pequeño te dará visitas que están por debajo de 500,000. Si tus visitas diarias superan los 500,000, recibirás automáticamente datos muestreados para tus informes.
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.
Haz tu informe simple
La simplificación de tus informes también juega un papel crucial en la reducción del muestreo de datos en Google Analytics. Siempre que sea posible, utiliza las dimensiones principales para mejorar la precisión de los datos para tus informes.
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:
Utiliza una versión premium de Google Analytics
Sí, cuesta, pero ¿qué tan valiosos son los datos precisos? Usar el Google Analytics premium permite que la muestreo de datos ocurra solo cuando obtienes más de 100 millones de sesiones dentro del rango de tus informes. Si tienes el presupuesto y deseas gestionar un sitio web de gran escala, puedes actualizar a Google Analytics 360, lo que te brinda límites más altos y la capacidad de acceder y exportar grandes conjuntos de datos no muestreados.
Utiliza Dataslayer para obtener datos no muestreados de Google Analytics
Puedes acceder a datos en bruto y no muestreados enviando datos de Google Analytics a Google Sheets, Google Data Studio, o Google BigQuery. Si aún no has conectado Dataslayer a tu Google Analytics, aquí están los artículos que te ayudarán a comenzar más rápido:
- Dataslayer para Google Sheets: Introducción
- Introducción a Dataslayer para Google Data Studio
- Dataslayer para Google BigQuery: Introducción
Usando API de Google Analytics te permite extraer a tu destino de datos favorito. Sin embargo, hacerlo manualmente consume tiempo y puede ser propenso a errores. Por eso, es más eficiente usar Dataslayer para extraer tus datos no muestreados a estos destinos.
Cuando te conectas a estos destinos usando Dataslayer, tendrás una ventaja mayor al trabajar con datos no muestreados para tus informes. También disfrutarás de un mejor análisis de datos que quizás nunca obtengas al usar solo la plataforma de Google Analytics. ¡Así que pruébalo gratis hoy!
Consejo: Utiliza Dataslayer para Google Sheets, Data Studio, & BigQuery para integrar todos tus Google Analytics en estas plataformas y desbloquear herramientas poderosas para tu análisis de datos.
Actualiza a la nueva Google Analytics 4 Propiedades
El uso de propiedades de Universal Analytics para tus informes de datos te dará más limitaciones que las nuevas propiedades de GA4. Para evitar el muestreo de datos en tus informes, puedes configurar la propiedad de Google Analytics 4, que anteriormente se conocía como propiedad App+Web en Google Analytics.
Leer más: Lo que debes saber sobre la nueva API de datos GA4 y la API de propiedades UA
A diferencia de las versiones anteriores de las propiedades de Google Analytics, App+Web tiene 14 meses de datos históricos. Por lo tanto, la propiedad App+Web puede proporcionar un límite más alto de muestreo de datos.
En el informe personalizado de Google Analytics 4, el muestreo de datos ocurre solo cuando tus eventos superan los 10 millones de filas. Las propiedades de GA4 combinan datos de diferentes sitios web y aplicaciones móviles en un solo conjunto de informes para permitirte realizar análisis multiplataforma.
Te permiten recopilar datos de tu sitio web utilizando el Google Tag Manager y tu aplicación móvil utilizando la integración de GA4 Firebase.GA4 también tiene características poderosas como 'Medición Mejorada', que rastrea automáticamente la profundidad de desplazamiento, videos de YouTube incrustados, descargas de archivos y enlaces salientes.
Además, esta versión te permite transferir tus datos a otras propiedades de Google Analytics. Las propiedades de GA4 desbloquean informes que te permiten analizar tu audiencia de nuevas maneras, como el análisis de embudos y caminos ad-hoc.
Conclusión
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.
La forma más fácil y rápida de evitar el muestreo de datos es seleccionando un rango de fechas más corto. Las soluciones más avanzadas incluyen el uso de herramientas potentes como Dataslayer para llevar tus datos a otras plataformas para un análisis más profundo. Así que, no te olvides de comenzar tu prueba gratuita hoy y ver cómo Dataslayer puede ayudarte a obtener datos sin muestreo para tus informes de datos.
