ייבוא מ-Google Analytics 4

1. מה נכנס ומה לא

שני הנתיבים קוראים מחשבון Google שלך ומופעלים בנפרד. הם עונים על שאלות שונות, ואין צורך בשניהם.

נתיב	מה הוא מאחזר	לשם מה
Data API	סיכומים יומיים: סשנים, משתמשים, צפיות בדף וסשנים עם מעורבות	שאלת הכיסוי. GA4 סופר 3,000 סשנים, MousePlayer הקליט 40 — בלי נתון ייחוס אי אפשר אפילו להבחין בהבדל.
ייבוא BigQuery	סשני GA4 בודדים עם האירועים שלהם	מה קרה במהלך ביקור ש-MousePlayer לא הצליח להקליט.

הייבוא נשמר בטבלאות משלו, ולעולם אינו מעורבב בהקלטות שלך. אחרת משמעותו של כל נתון נגזר הייתה משתנה בשקט — פרופילי ההתנהגות, הערכת ערך המבקרים וניתוח החיכוך — ולאחר מכן איש לא היה יכול לומר איזו שורה נמדדה ואיזו יובאה.

2. נתיב 1: Data API

נדרשים שני דברים: מזהה הנכס ומפתח חשבון שירות.

מזהה הנכס אינו מזהה המדידה

זו הטעות הנפוצה ביותר בניסיון החיבור, והודעת השגיאה של Google עצמה אינה מציינת אותה. מזהה המדידה נראה כך: G-ABC123XYZ, נמצא במקטע קוד המעקב וגלוי בכל מקום. לעומתו, מזהה הנכס מורכב מספרות בלבד ומופיע רק באזור הניהול, תחת Admin, Property settings. נדרש השני; אנו דוחים את הראשון עם הודעה במקום להוביל לשגיאת 400.

יצירת חשבון השירות ומתן הרשאות

• ב-Google Cloud Console יש ליצור חשבון שירות ולהפיק מפתח JSON.
• באותו פרויקט יש להפעיל את Google Analytics Data API.
• ב-GA4 תחת Admin, Property access management יש להוסיף את כתובת הדוא״ל של חשבון השירות בתפקיד Viewer. חשבון שירות הוא משתמש נפרד; ללא שלב זה Google מחזיר 403, ואינו מסביר מדוע.

יש להדביק את תוכן קובץ JSON בשדה. הוא נשמר מוצפן ומוצג לאחר מכן רק בצורה מקוצרת.

3. נתיב 2: ייבוא BigQuery

נתיב זה קורא את הייצוא הגולמי של GA4. יש להגדיר אותו פעם אחת ב-GA4: Admin, BigQuery links. טבלאות מופיעות רק מהיום הבא — לפני כן הייבוא אינו מוצא דבר, ואין זו תקלה.

מה מזינים

• מזהה פרויקט GCP שבו נמצא הייצוא. אין זה בהכרח הפרויקט שאליו מיוצאים נתוני MousePlayer.
• מזהה מערך הנתונים. GA4 קורא לו analytics_<propertyId>.
• מפתח חשבון שירות עם הרשאת BigQuery Data Viewer במערך הנתונים והרשאת BigQuery Job User בפרויקט. גישת קריאה מספיקה; אין להעניק יותר.

כמה זה עולה ומי משלם

BigQuery מחייב לפי בתים שנקראו, והחיוב הוא שלך. לכן הייבוא קורא רק כמה ימים בכל הרצה ומפעיל רק שאילתה אחת — שאילתה שנייה הייתה קוראת שוב את אותן טבלאות. נוסף על כך, תקרה קשיחה מפסיקה את השאילתה לפני שהעלות גדלה; במקרה זה, ההודעה ביומן המשלוחים מציינת שחלון הזמן גדול מדי.

תדירות ההרצה

כל שש שעות כברירת מחדל, וכל הרצה מאחזרת מחדש את שלושת הימים האחרונים. זה אינו שרירותי: GA4 משלים נתונים עד 48 שעות לאחור, והייצוא היומי מופיע רק ביום שלאחר מכן. בקשות תכופות יותר אינן מספקות מספרים טריים יותר, רק אותם מספרים.

4. המפתח שמקשר את שני הצדדים

אם גם מגדירים את גשר הניתוח ל-GA4, MousePlayer מקליט בכל סשן את מזהה הלקוח מעוגיית _ga — זה בדיוק הערך שייצוא BigQuery מכיל בשדה user_pseudo_id.

בעזרתו אפשר להתאים סשן GA4 לאחת ההקלטות — ובכיוון ההפוך לראות מה GA4 ספר באותו ביקור. ללא הגשר, שני הצדדים פשוט מוצגים זה לצד זה ללא חיבור.

5. הסכמה, משך שמירה ומחיקה

לנתונים שנכנסו הייתה עוגייה

מיובאות רק שורות שמכילות user_pseudo_id בלבד. כשהמבקר מסרב, GA4 שולח פגיעות ללא עוגיות ב-Consent Mode, והן אינן מכילות מזהה כזה — ולכן הן מוחרגות בלי צורך בהבטחה. שורות ממודלות, כלומר מוערכות, נשארות בחוץ מאותה סיבה: שמירת הערכה כסשן הייתה שמירת ביקורים שמעולם לא התרחשו.

כמה זמן הם נשמרים

180 ימים כברירת מחדל, החל מהיום שהשורה מתארת — ולא מרגע הייבוא. אחרת התקופה לעולם לא הייתה מסתיימת, כי כל הרצה מאחזרת מחדש את אותם ימים.

מחיקה

אם מבקר מבקש למחוק את נתוניו, גם סשני GA4 המיובאים שלו נמחקים — ככל שניתן לשייך אותם באמצעות המזהה שלמעלה. במחיקת הפרויקט הם נמחקים בכל מקרה, כולל שורות שמעולם לא השתייכו לאחת ההקלטות שלך. הרצת השמירה היומית משאירה אותם במכוון ללא שינוי: לנתוני GA4 יש שעון משלהם, וההקלטות שלך פגות מוקדם יותר.

6. כששום דבר לא מגיע

כל הרצה כותבת את התוצאה ליומן המשלוחים בדף השילובים — כולל כשלים, במילים ברורות. בדרך כלל זה כבר מסביר מה חסר.

הודעה	מה לעשות
מזהה הנכס חייב להיות מורכב מספרות בלבד	הוזן מזהה המדידה. המספר הנכון נמצא ב-GA4 תחת Property settings.
HTTP 403 מ-Data API	חשבון השירות אינו Viewer בנכס GA4, או ש-Data API לא הופעל בפרויקט GCP.
מערך הנתונים או טבלאות הייצוא לא נמצאו	חסר קישור BigQuery, שם מערך הנתונים שונה או שעדיין לא חלף יום.
הגישה נדחתה (BigQuery)	לחשבון השירות חסרה הרשאת BigQuery Data Viewer במערך הנתונים או BigQuery Job User בפרויקט.
השאילתה הייתה קוראת יותר מדי	תקרת העלות הפסיקה אותה לפני חיוב כלשהו. יש לבחור חלון זמן קטן יותר.
אין סשנים בחלון הזמן	זו אינה תקלה. לא היה סשן עם הסכמה בימים שאוחזרו.