Bir test +3 % dönüşüm artışı gösteriyor. Kulağa ikna edici geliyor - BigQuery'deki verileri kontrol edene kadar. Çünkü GA4 raporları genellikle neyi gizler: Sonuç, modellenmiş kullanıcılara, örneklenmiş oturumlara ve düzleştirilmiş metriklere dayanmaktadır.
Sonuç? Görünürde olmayan bir sınav zaferi.
Bilinçli kararlar almak istiyorsanız, önceden sindirilmiş gösterge tablolarına güvenemezsiniz. Bunun yerine, gerçekten ne olduğunu anlamanız gerekir.
Sahte güvenlik, güvensizlikten daha tehlikelidir!
İçindekiler tablosu
Google Analytics 4 vs. BigQuery
GA4 ve BigQuery aynı veri setine erişir, ancak bununla yaptıkları şey temelde farklıdır.
GA4, trafik yüksek olduğunda kullanıcı sayılarını tahmin etmek için HyperLogLog++ gibi olasılıksal yöntemler kullanır. Bu, hesaplama yükünden tasarruf sağlar, ancak kullanıcılar veya dönüşümler gibi temel rakamların biraz şişirilmesine neden olur. Varyant başına yaklaşık 12.000 ziyaretçiden itibaren, bildirilen kullanıcı ve dönüşüm rakamları bazen gerçek değerlerden belirgin şekilde sapmaktadır.
Aynı test BigQuery'de analiz edilirse, farklı bir tablo ortaya çıkar: artış küçülür ve anlamlılık azalır. Neden mi? Çünkü BigQuery tahmini değerlerle değil, gerçek ham verilerle çalışır.
| BigQuery | Google Analytics 4 |
|---|---|
|
Ham olay verilerini kaydeder |
İşlenmiş ve birleştirilmiş verileri gösterir
|
|
Veriler her zaman örneklenmemiştir (örneğe dayalı değildir) |
Raporlarda örnekleme kullanabilir
|
|
Veriler, bir olay şeması ile günlük tablolarda düzenlenir |
Veriler önceden tanımlanmış raporlarda ve özelleştirilebilir araştırmalarda görüntülenir |
|
Verileri sorgulamak ve analiz etmek için SQL gereklidir |
Grafiksel bir kullanıcı arayüzü kullanır |
|
Veriler ertesi gün dışa aktarılır (72 saate kadar sürebilir) |
Verilerin işlenmesi 48 saate kadar sürebilir
|
|
Ücretsiz (önceden belirlenmiş limitler dahilinde) |
Ücretsiz (GA4 360'a yükseltme ile)
|
Kısacası:
GA4 basitleştirildi - BigQuery açıklığa kavuşturuldu.
Önemli olan şu: Bu sadece GA4 ile ilgili değil. Birçok A/B test aracı da modellenmiş ve düzleştirilmiş verilerle çalışır. İşte tam da bu nedenle şu ilke geçerlidir: ham verilere güvenin ve pürüzsüz yüzeyleri inceleyin.
Hata yapmak ne kadar kolay: Somut bir örnek
Bu örnek, Buybox'ın yeniden tasarlanmasıyla ilgili bir A/B testinden alınmıştır. Amaç, kullanıcı yönlendirmesini optimize etmek ve dönüşüm oranını artırmaktı. Test edilen varyant aşağıda gösterilmektedir.
GA4 ve BigQuery arasındaki fark bu testte özellikle net bir şekilde görülebilir.
Aşağıdaki temel rakamlar şu şekilde hesaplanmıştır Google Analytics 4 ve test edilen varyantların performansına genel bir bakış sağlar:
Aşağıdaki temel rakamlar kullanılarak hesaplanmıştır BigQuery analiz edildi:
Varify.io ile BigQuery'yi test edin
Ücretsiz ve tamamen SQL olmadan
Varify kullanırsanız, SQL ile kendiniz uğraşmak zorunda kalmazsınız.
Varify'ı otomatik kurulumumuz aracılığıyla veya doğru veri kaynağını seçerek BigQuery'ye bağladıktan sonra, pozlamalar, dönüşümler ve varyant atamaları dahil olmak üzere deney verileri otomatik olarak senkronize edilir.
Bu blog yazısında daha fazla ayrıntı bulabilirsiniz:
Sonuç
İyi bir test analizi gösterge tablosuyla değil, rakamlara güvenip güvenemeyeceğiniz sorusuyla başlar. Sağlam temellere dayanan kararlar almak istiyorsanız, veri temeli hakkında netliğe ve yorumlanması üzerinde kontrole ihtiyacınız vardır. GA4 hızlı görselleştirmeler sağlar. BigQuery güvenilir yanıtlar sağlar.
Güvenilir bir deney analizinde gerçekten nelerin önemli olduğunu ve tipik hatalardan nasıl kaçınılacağını anlamak istiyorsanız, teknik dokümana göz atmanızda fayda var.
Tümü Bilgi, Örnekler ve Şablonlar tam white paper'da derli toplu ve pratik bir şekilde bulunabilir:
👉 Buradan ücretsiz indirin
Bireysel referanslar
- Analytics‑Toolkit.com (2020): The Perils of Using Google Analytics User Counts in A/B Testing. Published 2020 (updated September 2022 & January 2023). [Accessed on: 21.07.2025]
