2016-11-02 2 views
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Bei Verwendung der API sind die Ergebnisse für den Messwert "ga: uniqueEvents" konsistent niedriger als im Webinterface. Die Ergebnisse für "ga: totalEvents" sind die gleichen wie im Webinterface. Gibt es einen zusätzlichen Filter in der API oder was kann dies sonst noch verursachen?Google Analytics API gibt ein anderes Ergebnis zurück als die Weboberfläche für die Ereignisverfolgung

Beispiel Anfrage: https://www.googleapis.com/analytics/v3/data/ga?ids=ga:....&start-date=2016-10-01&end-date=2016-10-01&metrics=ga:totalEvents, GA: uniqueEvents & Maße = ga: Eventcategory, GA: eventLabel & sort = ga: eventLabel & Filter = ga: Eventcategory ==% Name%

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Wild rate: Ich denke, dass der Kategoriename in Filtern in der API Groß-und Kleinschreibung beachten kann. Also, wenn Sie Button, Button und BuTTON haben. nur der, den du anforderst, kommt zurück. Oder ist es umgekehrt Website ist nicht Groß-und Kleinschreibung und die API ist. – DaImTo

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Ich verfolge die Ereignisse von einem Ort, so dass die Benennung der Kategorie konsistent ist, danke trotzdem – Jeroen

Antwort

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Ergebnis Nichtübereinstimmung tritt auf, wenn entweder Sie verwenden eine sehr große date range oder viele dimensions in einzelne Anfragen wegen denen Proben Tritte in.

, wie ich Sie für einen einzigen Tag fordern sehen können, ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Abtastung sehr gering gemacht wird (es möglich ist, wenn Sie viele Daten haben dieses Konto), der andere Grund ist, dass Sie immediate Daten anfordern könnten, sollten Sie berücksichtigen, dass es ungefähr 48 Stunden dauert, damit die Daten verarbeitet werden.

Um zu entsprechen, wenn die Daten, die Sie von der API erhalten, verarbeitet werden, überprüfen Sie in der Antwort einen Parameter wie isGoldenData. Wenn es nicht da ist, stimmt es überein, dass die Daten noch nicht verarbeitet sind.

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Wie viele Dimensionen sind "viele Dimensionen"? Mein Datumsbereich ist 30 Tage und ich frage 8 Dimensionen ab. –

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@JimmyAdaro Soweit ich weiß, in der Regel Abfragen von bis zu 4 oder 5 Dimensionen zu einem Zeitpunkt könnte Fehltreffer geben, aber es kann so klein wie 3 Dimensionen je nach den Daten, die Sie für ein bestimmtes Konto haben könnte. t wissen, wenn es dokumentiert ist überall die Anzahl der Dimensionen, die sofort verwendet werden sollten.Als eine allgemeine Regel können Sie eine einzelne große Abfrage in mehrere kleinere Abfragen aufteilen und kombinieren Sie die Ergebnisse an Ihrem Ende – anekix

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@JimmyAdaro aber 8 Dimensionen ist definitiv groß genug, um Sampling zu starten und daher Treffer zu verpassen – anekix

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