Découvrez les limitations de requêtes d’API dans l’utilisation gratuite de Google Data Studio (maintenant Looker Studio), et comment contourner ces limitations.
Les limitations des quotas récemment mis en place par Google sur le connecteur natif GA4 rendent certains rapports inutilisables.
C’est le cas notamment si vous avez beaucoup de graphiques/modules par page et/ou qu’ils sont utilisés fréquemment (chaque ouverture ou changement de page va venir faire de nouveaux appels à l’API de reporting).
Que faire si vous rencontrez ce type de messages sur Looker Studio ?
Qu’est-ce qu’une requête Looker Studio / GA4 ?
Looker Studio effectue une ou plusieurs requêtes à l'API GA4 pour récupérer les données associées à un graphique ou module de commande lié à une source de données créée via le connecteur GA4. En général, deux requêtes sont requises.
Qu’est-ce qu’un token ?
Chaque requête consomme un nombre de tokens selon sa complexité. La plupart des requêtes ne facturent que 10 tokens ou moins. Looker Studio réalise en moyenne 2 requêtes API par composant impliquant la récupération de données à chaque chargement de page. Une page contenant plus de 5 composants peut atteindre le quota énoncé.
Vous pouvez maintenant accéder aux tokens consommés par rapport, page et composant pour une meilleure optimisation.
Quels sont les quotas ?
Voir la documentation officielle des quotas :
Quota Name | Standard Property Limit | Analytics 360 Property Limit |
Core Tokens Per Property Per Day | 25,000 | 250,000 |
Core Tokens Per Property Per Hour | 5,000 | 50,000 |
Core Tokens Per Project Per Property Per Hour | 1,250 | 12,500 |
Core Concurrent Requests Per Property | 10 | 50 |
Core Server Errors Per Project Per Property Per Hour | 10 | 50 |
Realtime Tokens Per Property Per Day | 25,000 | 250,000 |
Realtime Tokens Per Property Per Hour | 5,000 | 50,000 |
Realtime Tokens Per Project Per Property Per Hour | 1,250 | 12,500 |
Realtime Concurrent Requests Per Property | 10 | 50 |
Realtime Server Errors Per Project Per Property Per Hour | 10 | 50 |
Funnel Tokens Per Property Per Day | 25,000 | 250,000 |
Funnel Tokens Per Property Per Hour | 5,000 | 50,000 |
Funnel Tokens Per Project Per Property Per Hour | 1,250 | 12,500 |
Funnel Concurrent Requests Per Property | 10 | 50 |
Funnel Server Errors Per Project Per Property Per Hour | 10 | 50 |
Les propriétés sur Analytics 360 ont 5x à 10x plus de quotas.
Contourner les limitations de quota API du connecteur natif GA4 de Looker Studio
Pour réduire le trafic vers le rapport, nous vous recommandons de commencer par :
- Réduire le nombre de graphiques sur chaque page pour améliorer la lisibilité
- Utiliser GA4 pour mettre les données en cache
- Exporter vos données vers BigQuery et les visualiser dans Looker Studio (⚠️ attention coûts et compétences SQL).
- Upgrader sur GA4 360 (quotas 5x à 10x plus élevés mais ⚠️ attention très onéreux).
Utiliser Google BigQuery
BigQuery est une plateforme de traitement et d'analyse de données qui peut être utilisée pour stocker, interroger et analyser des données de Google Analytics 4 (GA4). Les avantages d'utiliser Google BigQuery avec GA4 incluent :
✅ Des performances améliorées pour l'analyse de grands volumes de données GA4.
✅ Des options de requêtes plus avancées pour explorer et interroger les données GA4.
✅ La possibilité de combiner les données de GA4 avec d'autres sources de données, telles que des données transactionnelles ou de CRM, pour une analyse plus complète.
✅ Des fonctionnalités d'analyse de données avancées telles que l'apprentissage automatique ou l'analyse en temps réel.
✅ La capacité à créer des tableaux de bord personnalisés et des visualisations basées sur les données GA4 stockées dans BigQuery.
Chez Starfox Analytics optimisons toujours l’utilisation de BigQuery :
Optimiser le chargement de Looker Studio avec BigQuery
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Auteur
Edouard de Joussineau
Dirigeant de Starfox Analytics. 9 ans dans le CRO & la Web Analyse. Entrepreneur et Product Manager mais également amateur de bon vin, de F1 et d’échecs.
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