GA4 數據有延遲？有落差？3 大原因與解決方案
電商品牌的行銷人員一定都希望獲得最即時、準確的顧客資料。在使用 GA4（Google Analytics 4）分析顧客資料時，卻可能發現 GA4 報表的資料，與其匯出至其他平台系統中的資料出現落差。其實 GA4 資料出現落差並不一定代表設定出現嚴重的問題，有些狀況下這個落差是合理的現象。本文將說明數據出現落差的常見 3 大原因，也提供檢查資料落差的方法。同時，我們也幫你整理出緩解這些數據落差的方案，以及最重要的：怎麼做才能獲得正確、更即時的數據。
GA4 數據落差 3 大原因
原因 1：GA4 數據延遲
根據 Google 官方文件的說明，GA4 的數據本身因為需要運算與處理的時間，所以會有數小時～48 小時不等的延遲時間。有些人也發現，從通用 GA 轉換成 GA4 之後，數據延遲的狀況更明顯，這是因為 Google 為了追求資料的精準度而捨棄部分的即時性。換言之，Google 因為有大量的資料需要運算、確認正確性，還要視覺化成報表，因此沒有辦法非常即時完成所有資料的一連串處理。
如果電商平台或品牌使用的其他系統，是使用 API 從 GA4 抓取資料，那麼 API 抓到的資料與 GA4 報表顯示的資料將可能會因為這個延遲產生出入。
舉例來說，品牌每日晚上 23:59 透過 API 獲取當日資料，便會遺漏了當日因 GA4 延遲而尚未運算處理完畢的資料。隔天再對兩邊的數字時，由於 GA4 報表已經獲得前一天包含延遲的所有資料，但 API 沒有抓到其中一些資料，就會發現數字對不起來。
解決方法 1：更改資料抓取的時間區間，讓每次抓取資料時，抓取過去 48 小時內的資料。
解決方法 2：有「非常即時」資料需求的品牌，建議直接使用如 91APP 等開店平台蒐集的、不會延遲的第一方數據，來取代 GA4 數據。例如，漸強實驗室全方位行銷平台 MAAC 能有效追蹤從 LINE 官方帳號到 App、官網的顧客行為，MAAC 可以蒐集整合 GA4 的資料，但也可以透過以下與 91APP 的整合蒐集更即時、不延遲的資料。
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原因 2：資料量過大，GA4 報表呈現「抽樣估計值」
Google 的官方文件同樣提到，當用戶收到的資料量過大時，Google 會使用抽樣（data sampling）的方式來產生估計值，而不是直接運算並在 GA4 顯示最準確的原始資料（raw data）。
然而，當 GA4 顯示的資料是抽樣估計值，品牌卻透過其他方式來抓取與運算原始資料，當然就會出現兩邊不同的數據落差。
解決方法 3：透過 BigQuery 抓取原始資料與建立視覺化報表，並以此報表為準。BigQuery 也能更快速地處理、運算複雜的大量資料，非常適合有大量資料的大型企業使用。
延伸閱讀：漸強實驗室推出 BigQuery 整合！快速、易用、好整合的資料倉儲分析平台
原因 3：雙邊資料「定義」不同
最後，也很常發生的狀況就不是 Google 技術性問題導致的了。而是使用者自己以為在對照相同的資料／指標，但其實兩個指標在 GA4 報表上和另一個系統上的「定義」（抓取的資料）根本就不同。
Analytics Canvas 指出在用戶比較雙邊數據出現落差時，可以檢查以下幾點來確認自己真的是在比較「相同」的資料：
- 相同帳戶與資源（the exact same property）
- 相同的資料篩選（the exact same filters）
- 相同的時間區間（the exact same time period）
- 相同指標與維度（the exact same metrics and dimensions）
針對最後一點，舉例來說，first_user_source_medium、session_source_medium 和 source_medium 雖然非常相似，卻都是不同的資料維度。
此外，也要注意的是 GA4 報表生成的數字和透過 API 抓取的數字背後的定義可能不同。例如 API 可能透過 source、medium、campaign 和 content 這 4 個 traffic source dimension utm 資料來產生數據與估計值，但是 GA4 原生報表也許只使用其中 2 至 3 個 traffic source dimension 來產生數據。
結語
以上是關於 GA4 出現數據落差的 3 個最常見原因。若確認皆不是以上原因導致，可以參考以下資訊，來解決資料落差的問題。
關於 GA4 資料延遲問題：[GA4] Data freshness
關於 MAAC 與 GA4 數據落差詳細檢查步驟：漸強實驗室幫助中心
細部討論不同種類的 GA4 資料的數據落差：Data Discrepancies in Google Analytics 4
