Das früher als Google Data Studio bekannte Tool ist ein tolles Werkzeug, um Website-Daten gut gefiltert zu präsentieren. Dabei werden nicht nur stumpf Daten aneinandergereiht, sondern können in verschiedenen Charts dargestellt werden. Je nach Aufbau verrät das Dashboard allerlei Wissenswertes zur Herkunft der Website-Besuchern, den Top-Seiten aber auch den Seiten mit den meisten Absprüngen. Besonderes Plus des Looker Studios: Man kann es in den Unternehmensfarben branden und es interaktiv bedienen.
Änderungen beim Looker Studio
Durch das neue Google Analytics 4, das im Sommer das aktuelle Google Analytics ablösen wird, kommt es auch beim Looker Studio zu Änderungen – und diese sind leider nicht sehr gut.
Denn nun laden mittlere bis große Reports nicht mehr alle Widgets im Dahsboard und zeigen stattdessen eine Fehlermeldung an. Wenn Sie also einen Report mit relativ viel Daten nutzen, sind auch Sie von der Änderung betroffen.
Was ist der Grund für die fehlerhaften Reports beim Looker Studio?
Anfang November hat Looker Studio Team verkündet, dass Looker durch die API-Quoten von GA4 beschränkt wird.
Welche GA4 API-Quotes das betrifft, können Sie hier einsehen.
Was genau sind Quotes/Tokens?
Tokens ist eine Mengeneinheit von Google Analytics 4, mit welcher die Anfragen an den Google Server gemessen werden. Tokens werden jedes Mal verbraucht, wenn Nutzer das Dashboard zum ersten Mal aufmachen, des Weiteren auch bei jeder Filteränderung und Zeitanpassung.
Das können Sie sich vorstellen wie ein Guthaben. Und jedes Mal wenn Sie den Report in Looker Studio öffnen oder den Datumsbereich anpassen, wird etwas von diesem Guthaben abgezogen. Da aber von Anfang an nur ein geringes Guthaben vorhanden ist, werden manche Angaben dann sehr bald nicht mehr ausgespielt.
Wie lässt sich das Problem erklären?
Entscheidend für die Fehler sind die zwei markierten Zeilen.
Haupttokens pro Projekt, Property und Stunde
Zum einen wurden die Tokens für die Anfragen reduziert, also können pro Stunde deutlich weniger Tokens verbraucht werden.
Gleichzeitige Anfragen pro Property
Zum anderen können nur noch 10 Anfragen parallel laufen. Das bedeutet wenn ein Dashboard mehr als 10 Elemente hat, werden nur 10 Elemente geladen und alle anderen zeigen einen Fehler an. Auch wenn es noch genügend freie Tokens gibt.
Des Weiteren werden komplexere Anfragen mit vielen Filtern und z.B. Events deutlich mehr Tokens verbrauchen als bei einfach aggregierten Daten.
Schlussfolgerung: Die kostenfreie Verwendung von Data Studio wird von der Funktionalität deutlich reduziert. Eine einfache Lösung für diese Neuerung gibt es leider nicht.
Welche Optionen bietet Looker Studio gemeinsam mit Google Analytics 4?
Komplexität der Dashboards/Reports reduzieren
- Weniger als 10 Elemente auf einer Übersicht
- Automatische PDF-Reports für Nutzer verschicken, damit nicht jede einzelne Person die Quoten verbraucht um sich einfach die Daten anzuschauen
Partner Konnektoren
Looker Studio bietet viele Partner-Verbindungen an. Einige davon versuchen durch Zwischenspeichern der Daten dieser Änderung entgegenzuwirken, sind aber meist kostenpflichtig. Und: Die Beschränkungen könnten je nach Komplexität weiterhin bestehen bleiben.
Google’s Extract Data Connector
Dieser Connector kann die Daten aggregiert und kostenfrei aus GA4 ziehen und in einen Google Zwischenspeicher ablegen. Von da aus können die Daten verwendet werden. Da dieser Connektor die Daten einmalig zieht und dann behält, können Sie einstellen, dass die Daten täglich morgens gezogen werden. So stehen die Daten während des ganzen Tages zur Verfügung. Leider können Sie die Daten nicht mehrmals am Tag ziehen, es ist nur einmal am Tag möglich.
Hinweis: In den meisten Fällen wird es notwendig sein, für jedes Element im Dashboard eine eigene Verbindung anzulegen, da je nach Filter/Gruppier-Einstellungen die Daten nicht ohne weiteres zwischen den Elementen transformiert werden können.
Google Sheets
Aktuell gibt es keinen offiziellen Connector zu GA4 von Google. Evtentuell können dafür externe Connectors verwendet werden, um die Daten täglich abzuholen und zwischenzulagern. Der Nachteil liegt hier in der Aggregierung der Daten und in der begrenzten Anzahl an Zellen in Google Sheets.
BigQuery
BiqQuery ist eine gute Alternative, da der Datentransfer von GA4 zu Big Query kostenfrei bereitgestellt wird. Die Daten liegen dann in einem Roh-Format und bieten somit die gleiche Analyse-Freiheit wie bei GA4.
Nachteil: Es entstehen zusätzliche Kosten für die Nutzung von Google Cloud. Falls die Abfragen gut gemacht werden und die Reports mittlere Schwierigkeit haben, müssen Sie mit Kosten von ca. 50-100€ pro Monat rechnen. Alle anderen Varianten würden mehr Geld kosten. Zusätzlich wird ein Digital/Data Analyst gebraucht, der die Google Cloud bedienen kann und die Daten aus Big Query richtig und sparsam aufbereiten kann.
UNSER FAZIT
Für kleine kostenfreie Reports empfehlen wir den Google Extract Data Connector für einfache ungruppierte Abfragen. Für ClientID/User basierte Abfragen könnte der GA4 Connector weiterhin verwendet werden. Allerdings sollte die Anzahl der reinen GA4 Elemente so gering, wie möglich gehalten werden.
