Gå til indhold
Alle artikler

Undersøg datatærskler, før manglende GA4-rækker bliver til nul

En lille målgruppe vises ikke i rapporten, og nogen skriver nul i regnearket. Det kan ændre en usikker observation til en sikker konklusion. Undersøg først, om GA4 har tilbageholdt data, før tallet bruges i næste beslutning.

Læs rapportens datakvalitetsindikator

Google anvender datatærskler for at begrænse muligheden for at udlede enkeltpersoners identitet eller følsomme oplysninger. Tærsklerne er systembestemte og kan ikke justeres af brugeren. Når de begrænser en rapport eller udforskning, fremgår det af datakvalitetsindikatoren øverst.

Vores anbefaling er at gemme den præcise begrænsning sammen med rapportnavn, periode og valgte dimensioner. Det gør det muligt for en kollega at forstå, hvorfor en forventet række mangler, uden at konkludere at der slet ingen aktivitet var.

Kilder til afsnittet

Kontrollér, hvilke oplysninger visningen bruger

Google nævner blandt andet demografiske data og målgrupper defineret ud fra demografiske data. Søgeforespørgsler kan også blive tilbageholdt, hvis der ikke er nok brugere. Det er derfor vigtigt at se på den konkrete rapport frem for at antage, at hele ejendommen har samme begrænsning.

En længere periode kan øge antallet af brugere og gøre tidligere tilbageholdte data synlige. Hvis I prøver det, skal den nye periode fremgå tydeligt. En månedsvisning må ikke bagefter præsenteres som dokumentation for én bestemt dags resultat.

Kilder til afsnittet

Lad begrænsningen følge med konklusionen

Skriv eksempelvis Data tilbageholdt i den valgte visning, når det er den observerede årsag. Vores forslag er også at markere, hvilke beslutninger rapporten stadig kan støtte, og hvilke den ikke giver grundlag for. Det er mere nyttigt end at fjerne hele rapporten eller udfylde alle huller med nul.

Hvis en anden datakilde bruges til sammenligning, skal dens dækning beskrives særskilt. Start med spørgsmålet, teamet skal besvare, og vælg en opgørelse, der kan bære svaret. Undgå at gætte de skjulte værdier ud fra små forskelle mellem flere udsnit.