Has leído bien, obtén tus datos de Google Analytics 4 en tiempo real y evita tener que esperar los intervalos de actualización de informes para empezar a tomar acción.
Si estás leyendo este artículo, posiblemente ya sepas que Google Analytics 4 tiene una peculiaridad que suele encantar a muchos de sus usuarios que probaron la versión de Universal Analytics, y esto es que los informes tardan bastante más en estar disponibles.
En este artículo te enseñaré a obtener la gran mayoría de los datos que necesitas para realizar informes en tiempo real.
Tabla de contenidos
- Acuerdos a nivel de servicio para GA4
- ¿Cómo aceleramos la obtención de los datos?
- Limitaciones de la tabla events_intraday_YYYYMMDD
- Costes de tener los datos antes que los informes de GA4
- ¿Cómo exporto los datos de GA4 a BigQuery en tiempo real?
Acuerdos a nivel de servicio para GA4
Google Analytics 4 además de recoger datos, también los procesa previo a cargar los mismos en la sección de informes, por ello crearon un acuerdo de nivel de servicio, el cual quizás cambia con el tiempo o quizás no. El acuerdo actual es el siguiente:
| Intervalo | Tiempo de procesamiento habitual | Propiedades | Límites de datos por propiedad | Cobertura de las consultas |
|---|---|---|---|---|
| Informe En tiempo real | Menos de 1 minuto | 360 o estándar | Ninguno | Limitada a algunas dimensiones y métricas |
| 360, procesamiento intradiario | Alrededor de 1 hora | 360 | Premium Normal y Premium Large, tal como se definen en esta página | Todos los informes y todas las consultas de la API, salvo estas excepciones |
| Estándar, procesamiento intradía | 4-8 horas | Estándar | Estándar Normal | Todos los informes y todas las consultas de la API, salvo estas excepciones |
| Diario | 12 horas | 360 y estándar | Estándar y Premium Normal | Todos los informes y todas las consultas de la API |
| Diario | 18 horas | 360 y estándar | Premium Large | Todos los informes y todas las consultas de la API |
| Diario | 24 horas o más | 360 y estándar | Premium XLarge | Todos los informes y todas las consultas de la API |
Para entender la columna «Límites de datos por propiedad» puedes utilizar la siguiente información:
- Normal: si ha recogido y procesado menos de 25.000 millones de eventos.
- Large: si ha recogido y procesado 25.000 millones de eventos o más.
- XLarge: si ha recogido y procesado 250.000 millones de eventos o más.
Para esto se tienen en cuenta los 31 días anteriores al actual.
¿Cómo aceleramos la obtención de los datos?
La respuesta para evitar los límites de procesamiento y tener una buena parte de los datos disponibles para analizar es la exportación de datos a BigQuery en Streaming.
La exportación de datos en streaming es un tipo de exportación continua, la cual solo demora unos segundos tras recibir el evento, en estos estar disponible en tus tablas events_intraday_YYYYMMDD de BigQuery.
Limitaciones de la tabla events_intraday_YYYYMMDD
Obviamente, tenía que tener algún inconveniente, aunque con un poco de astucia, código y una ayuda de los parámetros podrías llegar a sortearlos.
Las exportaciones de esta tabla no cuentan con los siguientes atributos de los usuarios, hasta pasadas aproximadamente 24 horas depende un poco del tamaño de tu propiedad y si es 360 o no:
- traffic_source.name: campaña del usuario.
- traffic_source.source: fuente del usuario.
- traffic_source.medium: medio del usuario.
Esto en principio esto te impedirá incluir en tus análisis datos relacionados con la atribución de usuarios, pero por lo demás podrás analizarlo sin demasiado problema.
Costes de tener los datos antes que los informes de GA4
Google es bastante inteligente en este sentido y es que la exportación en tiempo real implica un coste adicional en BigQuery de 0,05$ por cada GB de datos que envíes a tus tablas. Te recomiendo ver mi artículo «Calcular costes de BigQuery para Google Analytics 4«. No suele ser muy caro, ten en cuenta que un evento pesa al rededor de 0,001666666666667 MB.
¿Cómo exporto los datos de GA4 a BigQuery en tiempo real?
Para exportar los datos de Google Analytics 4 a BigQuery obviamente necesitarás crear una cuenta de Google Cloud, y desde Google Analytics seguir los siguientes pasos: Administrar > Propiedades > Vinculaciones con BigQuery.
Una vez aquí seleccionas tu proyecto y en el apartado Tipo de exportación seleccionas Streaming y guardar.
Con esto ya tendrás tus datos en tiempo real accesibles desde BigQuery. Puedes comprobarlo directamente en tu proyecto de BigQuery tabla intraday:
Visualiza los datos en Looker Studio o directamente en BigQuery
Una vez tengas la tabla intraday ya solo es cuestión de usarla para consultar tus datos, con la siguiente consulta podrás obtener el número de usuarios del día actual por hora:
SELECT
event_date,
format("%02d",extract(hour from timestamp_micros(event_timestamp) AT TIME ZONE "Europe/Madrid")) as hour,
count(distinct user_pseudo_id) as users
FROM `projectname.analytics_idproperty.events_*`
WHERE _table_suffix =
FORMAT_DATE("intraday_%Y%m%d", CURRENT_DATE())
group by event_date, hour
order by event_date, hourRecomendamos crear un dashboard en Looker Studio o tu herramienta de dashboard preferida. Si lo quieres crear con Looker puedes seguir los siguientes pasos:
1º Ir a Looker Studio > Crear informe
2º Google Connectors > BigQuery > Consulta personalizada > introducir la consulta facilitada anteriormente modificando el parámetro FORM con los datos de tu proyecto e identificador de GA.
Recuerda que puedes añadirle complejidad a la query y combinar _table_suffix de las tablas diarias y la intraday para tener una visión de varios días, ya sea con una sentencia WHERE fija como la que tienes a continuación o usando variables dinámicas de Looker Studio.
WHERE _table_suffix BETWEEN
FORMAT_DATE("%Y%m%d", DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 6 DAY)) AND
FORMAT_DATE("intraday_%Y%m%d", CURRENT_DATE())3º Una vez en Looker Studio añade un gráfico o tabla para poder visualizar los datos de un modo cómodo para ti o la persona que use el panel de control.
Espero que este artículo te haya resultado de ayuda, si requieres soporte adicional para preparar este tipo de panel de control o crees que hay una forma de mejorar este artículo no dudes en contactarme.
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