Google przyzwyczaił nas do bogactwa danych, ale stawia też pewne ograniczenia czasowe w swoich narzędziach. W praktyce oznacza to, że zarówno Google Search Console (GSC), jak i Google Analytics mają wbudowane limity przechowywania danych historycznych. Jak sobie z nimi poradzić?
Ograniczenia czasowe w Google Search Console i Google Analytics 4
Google Search Console przechowuje dane tylko z ostatnich 16 miesięcy (Łączenie Search Console z Google Analytics). Obejmuje to wszystkie metryki w raportach Performance (Skuteczność) – kliknięcia, wyświetlenia, CTR, średnia pozycja – dla zapytań, stron, krajów i urządzeń. Jeśli zatem dziś jest lipiec 2025, w GSC podejrzysz dane maksymalnie do marca 2024. Starsze statystyki po prostu znikają z interfejsu i API, ponieważ nie są już przechowywane.
Podobne ograniczenie dotyczy Google Analytics 4 (GA4), choć ma nieco inny charakter. Domyślnie GA4 przechowuje szczegółowe dane użytkowników i zdarzeń przez 14 miesięcy – jednak domyślnie są to tylko 2 miesiące.
Aby wydłużyć okres przechowywania w GA4 należy przejść do zakładki Administracja, następnie do -> Zbieranie i modyfikacja danych, dalej -> Przechowywanie danych i ustawić okres przechowywania z domyślnych 2 miesięcy na maksymalnie 14 miesięcy.
Dla standardowego konta GA4 maksymalny okres przechowywania danych detalicznych to właśnie 14 miesięcy – dłuższe okresy (26, 38 czy 50 miesięcy) są zarezerwowane dla płatnej wersji GA360 (Google Analytics 360 (usługi w Google Analytics 4) – Analytics – Pomoc), która do najtańszych nie należy. Oznacza to, że szczegółowe dane analityczne starsze niż 14 miesięcy są automatycznie usuwane z serwerów Google, chyba że wdrożymy dodatkowe rozwiązania. W praktyce, jeśli nie podejmiesz działań, GA4 nie pozwoli Ci cofnąć się dalej niż rok i dwa miesiące wstecz w analizach niestandardowych. Pewnym pocieszeniem jest fakt, że standardowe, zagregowane raporty w GA4 (np. raport pozyskiwania czy przegląd ruchu) nie są ograniczone tą polityką retencji – można w nich zobaczyć dane sprzed 14 miesięcy. Jednak wszelkie analizy szczegółowe (np. eksploracje, analiza ścieżek użytkownika, surowe dane zdarzeń) będą ograniczone okresem retencji. W Universal Analytics (poprzednia wersja GA) danych historycznych nie kasowano w ten sposób, więc jest to nowa rzeczywistość dla marketerów.
Dlaczego Google wprowadza takie limity? Powodów jest kilka: względy wydajnościowe (przechowywanie i przetwarzanie ogromnych wolumenów danych kosztuje), kwestie prywatności (usuwanie starych danych użytkowników może być korzystne pod kątem RODO/GDPR) oraz chęć promowania własnych rozwiązań premium i chmurowych (np. BigQuery). Niezależnie od motywacji, efekt dla specjalisty SEO/marketingu jest taki, że po upływie 14–16 miesięcy traci dostęp do starszych danych, jeśli wcześniej samodzielnie ich nie zabezpieczy.
Dlaczego długoterminowe dane są kluczowe dla SEO i marketingu?
Można zapytać: czy naprawdę potrzebujemy danych starszych niż rok z kawałkiem? Przecież 14–16 miesięcy to ponad rok, co pozwala obserwować dość długi okres. W praktyce jednak dla specjalistów SEO i marketerów dostęp do wieloletnich danych jest niezwykle wartościowy – oto najważniejsze powody:
Analiza sezonowości i trendów rok do roku (Year-over-Year)
W wielu branżach występuje silna sezonowość. Porównywanie wyników rok do roku to standard: np. ruch w sklepie internetowym w grudniu 2023 warto zestawić z grudniem 2022, żeby ocenić efekty działań świątecznych. Jeśli mamy tylko 16 miesięcy danych, takie pełne porównanie rok-do-roku może być niemożliwe za pomocą samej GSC (np. grudzień 2023 vs grudzień 2021 nie da się porównać bez wcześniejszego archiwum). Potrzebujemy co najmniej 24 miesięcy danych, by uchwycić dwa pełne okresy roczne i rzetelnie ocenić wzrosty/spadki. Sezonowe wzorce (np. szczyty w okresie wakacji, spadki zimą) stają się wyraźne dopiero na tle danych z kilku lat. Innymi słowy, bez dłuższej historii trudno wykazać długofalowy postęp.
16-miesięczny zakres “pozostawia nas z prawdziwym wyzwaniem, jeśli musimy pokazać poprawę na przestrzeni całego życia witryny i działań SEO”
Długoterminowe trendy i efekty działań SEO
SEO to gra długoterminowa. Często efekty dużych zmian (np. redesign strony, zmiana strategii contentowej, pozyskanie linków) rozciągają się na wiele miesięcy lub lat. Mając dane historyczne możemy ocenić, jak strategia SEO procentuje po 2–3 latach, a nie tylko w krótkim horyzoncie. Na przykład: czy wdrożenie optymalizacji technicznej w 2021 przełożyło się na stały trend wzrostowy do 2023? Czy ruch organiczny konsekwentnie rośnie rok do roku o X%, czy może już się wypłaszczył? Bez danych sprzed ponad roku trudno odpowiedzieć na takie pytania. Dysponując szerszym horyzontem czasowym, łatwiej odróżnić trwały trend od chwilowej anomalii. Można też zauważyć cykliczne wzorce w zachowaniu użytkowników lub wpływ zmian algorytmu Google i wyglądu SERP na przestrzeni kilku lat.
Porównania historyczne i raportowanie KPI
Agencje SEO i działy marketingu często muszą raportować efekty w ujęciu historycznym. Szef lub klient może zapytać: “Jak nasz ruch organiczny wygląda dziś na tle sytuacji sprzed dwóch lat?” albo “Czy pozycje fraz kluczowych poprawiły się w porównaniu do wyników sprzed 3 lat?”. Mając dostęp do archiwalnych danych, można przygotować wykres pokazujący np. wzrost ruchu organicznego o 50% na przestrzeni 3 lat lub zmianę konwersji rok po roku. Gdy dysponujemy tylko ostatnimi 14 miesiącami, takie raporty będą niepełne. Ponadto, dane wieloletnie uwiarygadniają nasze analizy – pokazują, że wzrost nie jest dziełem przypadku, a spadek może być np. efektem wyjątkowej sytuacji rok wcześniej (jak jednorazowa kampania, która zawyżyła bazę porównawczą).
Identyfikacja sezonowych szans i zagrożeń
Dzięki danym z wielu lat możemy lepiej przygotować się na powtarzalne wydarzenia. Przykładowo, e-commerce z dekoracjami świątecznymi zauważy, że co roku w listopadzie ruch skacze o 300%. Wiedząc to z danych historycznych, zaplanuje wcześniej kampanie i zabezpieczy serwer. Z drugiej strony, jeżeli w danym miesiącu odnotowujemy spadek ruchu, tylko dane z kilku lat pozwolą stwierdzić, czy to normalna sezonowość (np. sierpień zawsze jest słabszy), czy realny problem wymagający interwencji. Dłuższy horyzont czasowy to kontekst, bez którego łatwo wyciągnąć błędne wnioski.
Lepsza ocena efektów działań marketingowych
Dla marketerów prowadzących różne kanały (SEO, SEM, content, social) długość dostępnych danych wpływa na jakość atrybucji i oceny ROAS/ROI. Np. content marketingowe artykuły mogą generować ruch nawet kilka lat po publikacji – jeśli Analytics “zapomni” o ich początkowych wynikach, trudniej wykazać ich lifetime value. Podobnie przy analizie atrybucji ścieżek konwersji – jeśli cykl zakupowy klienta jest długi (kilkanaście miesięcy), a dane użytkownika w GA4 wygasną po 14 miesiącach, pełna ścieżka może nie być widoczna.
Krótko mówiąc, dla pełnego obrazu potrzebujemy danych starszych niż 16 miesięcy. Wykres trendu obejmujący 3-5 lat daje znacznie więcej informacji niż widok ostatniego roku. Specjaliści SEO podkreślają, że możliwość przechowywania nieograniczonej historii danych to prawdziwy „game-changer”, bo umożliwia kompleksowe analizy długoterminowe, wychwytywanie sezonowych wzorców i całościowe rozumienie postępów.
„Dla mnie w codziennej pracy posiadanie dostępu do danych dłuższych niż natywne 16mscy z Search Console jest bardzo ważne, przy analizie tendencji oraz raportowaniu dla klientów.” Paweł Gontarek (Właściciel marek Zgred & Semgence)
Skoro więc wiemy, że długoterminowe dane są tak cenne, przejdźmy do kluczowego pytania: jak obejść ograniczenia Google i zachować dane na dłużej?
Sposoby na pokonanie limitów – archiwizacja danych SEO
Skoro Google Search Console usuwa dane starsze niż 16 miesięcy, a GA4 po 14 miesiącach, to jedynym rozwiązaniem jest samodzielna archiwizacja istotnych informacji lub skorzystanie z odpowiednich narzędzi. Istnieje kilka sposobów, by to zrobić – od zwykłych eksportów po zaawansowane integracje z bazami danych, aż po najprostsze – skorzystanie z dostępnych na rynku rozwiązań SaaS. Poniżej omawiamy najpopularniejsze i najbardziej skuteczne metody, które pozwolą Ci zachować ciągłość danych i analizować je w dłuższej perspektywie.
Zacznijmy od tych najprostszych.
- Skorzystanie z gotowego narzędzia SaaS – Revamper11
Najprostszym sposobem jest skorzystanie z dostępnego na rynku narzędzia.
Revamper11 (R11) ułatwia zarządzanie wszelkimi zadaniami wykonywanymi w celu poprawienia serwisu, monitoring indeksacji oraz pozwala na przechowywanie danych. Za pomocą kilku kliknięć możesz autoryzować swoje konto Google, wybrać projekt z Search Console, strumień danych z Google Anlytics4 i system ściągnie dane statystyczne dot. ruchu organicznego z obu tych źródeł. Będzie je przechowywać i zapisywać z każdym dniem nowe – oznacza to, że możesz zbudować historię projektu (stron www) obejmującą aż do 5 lat danych.
Co ważne statystyki z Google Search Console (kliknięcia, wyświetlenia), Google Analytics 4 (odsłony) są prezentowane w formie atrakcyjnego wykresu (można włączać i wyłączać warstwy danych) oraz w przejrzystej tabeli.
Revamper11 umożliwia przechowywanie danych historycznych, długoterminową analizę i monitorowanie zmian w indeksacji. Dane można pobrać w formie graficznej (wykres) oraz CSV (dane liczbowe z tabeli).
Dodatkowo w R11 włączysz dedykowane alerty, dzięki którym będziesz otrzymywać cotygodniowe powiadomienia informujące o spadku kliknięć, wyświetleń z GSC lub ruchu organicznego z GA. Wartość procentową spadku możesz dowolnie ustawić w przedziale 1-99%.
Najistotniejsze, że Revamper11 korzysta aż z 4 API Google i integruje te dane na 1 wykresie (Search Console API, Indexing API, Google Analytics API, PSI API). Są to zatem sprawdzone, źródłowe dane na podstawie, których można wyciągać pewne wnioski – a nie estymacje narzędzi zewnętrznych.
Wykorzystaj trial na narzędzie (aż 2 miesiące!), specjalnie dla czytelników Kurasinski.com kod:
R11_EXTRA-2M-TRIAL_KURASINSKI
2. Regularne eksporty danych (CSV/Sheets) i archiwizacja „ręczna”
Kolejnym sposobem jest wyrobienie nawyku regularnego eksportowania raportów z GSC i GA4, zanim dane z nich znikną. Google Search Console w interfejsie pozwala wyeksportować aktualnie wyświetlane dane (np. wszystkie zapytania z ostatnich 3 miesięcy) do pliku CSV lub arkusza Google Sheets. Można więc co miesiąc lub kwartał pobierać raport Wyniki wyszukiwania. Trzeba jednak pamiętać o ograniczeniach: eksport z interfejsu GSC zwraca maksymalnie 1000 wierszy na raport. Czyli np. tylko top 1000 zapytań. To bywa niewystarczające dla większych serwisów. Pewnym rozwiązaniem jest użycie Looker Studio (dawniej Data Studio) – tam natywny konektor GSC pozwala wyciągnąć do 50 000 wierszy danych (Google Search Console Data & BigQuery For Enhanced Analytics).
Jeszcze dalej pozwala sięgnąć Search Console API, które również ma limit 50 tys. wierszy na zapytanie, ale można wykonywać zapytania segmentując dane (np. osobno dla konkretnych krajów lub urządzeń, by zebrać więcej). Niemniej, limit czasowy 16 miesięcy pozostaje – API czy Looker Studio nie pobiorą starszych dat, jeśli GSC ich nie przechowuje. Stąd znowuż – Revamper11 pozostaje najbardziej optymalnym rozwiązaniem.
3. Automatyzacja eksportów przez API i narzędzia integracyjne
Jeśli ręczne eksporty brzmią zbyt żmudnie, warto sięgnąć po automatyzację z użyciem API. Zarówno Google Search Console, jak i GA4 udostępniają interfejsy API, dzięki którym programistycznie pobierzemy dane. Można napisać skrypt (w Pythonie, w Apps Script, czy innym języku) który np. raz na tydzień pobierze najnowsze dane i dopisze do naszej bazy. Na rynku istnieją też narzędzia i wtyczki ułatwiające te procesy bez konieczności kodowania:
- Google Sheets + dodatki
Np. dodatek API Connector czy Supermetrics potrafi okresowo ściągać dane z API do arkusza. Można ustawić harmonogram, że co 1 miesiąc arkusz dopisze nowe dane z GSC/GA4. W ten sposób mamy ciągły backup w Sheets bez ręcznej obsługi (choć dodatki typu Supermetrics są płatne przy większej skali). - Looker Studio + funkcje harmonogramu
Looker Studio samo w sobie nie przechowuje danych (pobiera je “na żywo” z źródła przy każdym odświeżeniu). Ale można spróbować podejścia, w którym tworzymy raport z danymi za ostatnie 16 miesięcy i korzystamy z funkcji eksportu raportu do pliku PDF/CSV na maila według harmonogramu. Co prawda w PDF/CSV będą zagregowane dane, ale to jakiś sposób archiwizacji wyników raportów w regularnych odstępach (np. comiesięczne zapisy dashboardu KPI). - Narzędzia ETL (Extract-Transform-Load) i integratory
Istnieją platformy typu IFTTT, Zapier, Make, które pozwalają zintegrować różne usługi. Przykładowo, gdyby istniał moduł “pobierz dane z Search Console” można by go połączyć z modułem “zapisz plik w Dropbox”. Aktualnie popularniejsze jest jednak kierowanie danych do BigQuery, o czym za chwilę. - Własna baza danych
Dla zaawansowanych: można skonfigurować własną małą bazę (choćby MySQL lub PostgreSQL w chmurze), a następnie użyć skryptów lub np. Apache Airflow, by codziennie wrzucać tam dane z GA4/GSC. To oczywiście wymaga zasobów deweloperskich i utrzymania bazy, ale daje pełną kontrolę nad danymi. W kontekście małych i średnich firm częściej stosuje się jednak gotowe rozwiązania Google, takie jak BigQuery, które omówimy poniżej.
Automatyzacja przez API jest szczególnie ważna dla Google Search Console, bo jak już wiemy – nie wyciągniemy z GSC danych starszych niż 16 miesięcy, jeśli wcześniej ich nie pobraliśmy. Dlatego wdrożenie takiego mechanizmu jak najwcześniej jest krytyczne. Niestety nie ma tu działania wstecz – jeśli nie zaczniesz archiwizować danych zawczasu, nie cofniesz się do historycznych liczb później. To oznacza, że planowanie z wyprzedzeniem jest kluczowe, by za rok czy dwa mieć bogaty zestaw danych historycznych.
4.Integracja z Google BigQuery – magazyn danych bez limitu, ale już nie bez limitu kosztów
Najbardziej kompleksowym i zarazem coraz popularniejszym sposobem na obejście limitów jest wykorzystanie Google BigQuery, czyli hurtowni danych w chmurze Google. BigQuery to potężna baza danych działająca w Google Cloud, która umożliwia przechowywanie praktycznie nieograniczonej ilości danych tak długo, jak zechcesz. Co ważne, Google udostępnia natywne mechanizmy eksportu zarówno dla GA4, jak i (od niedawna) dla Search Console właśnie do BigQuery.
- GA4 → BigQuery: Google Analytics 4 od początku został pomyślany do współpracy z BigQuery. W ustawieniach każdej usługi GA4 (w sekcji Blending danych / Linking) możemy skonfigurować ciągły eksport zdarzeń GA4 do BigQuery. Połączone konto BigQuery będzie codziennie otrzymywać surowe zdarzenia (np. page_view, purchase, itd.) zebrane przez GA4. W efekcie tworzy się własna kopia wszystkich danych analitycznych, którą możemy przechowywać bez limitu czasu – ogranicza nas tylko pojemność i ewentualne koszty za utrzymanie tych danych (Google daje darmowy limit 10 GB storage miesięcznie w BigQuery). Dzięki temu nawet jeśli GA4 usunie dane starsze niż 14 mies., my w BigQuery nadal będziemy je mieć. Co więcej, BigQuery pozwala ominąć także inne limity GA4, np. próbkowanie czy limit zapytań API – raporty robimy na pełnych danych w SQL. Ważna uwaga: podobnie jak w przypadku GSC, eksport GA4 do BigQuery nie działa wstecz – zaczyna zbierać dane od momentu konfiguracji, więc im szybciej go włączysz, tym mniej danych utracisz.
- Google Search Console → BigQuery (Bulk Export): W 2023 roku Google wprowadziło długo wyczekiwaną funkcję bulk data export dla Search Console (Analyze Google Search data with BigQuery | Google Cloud Blog). Pozwala ona zautomatyzować codzienny eksport danych wydajności wyszukiwania z GSC prosto do BigQuery. Innymi słowy, GSC każdego dnia dopisuje do naszej tabeli w BigQuery szczegółowe dane o zapytaniach, kliknięciach, wyświetleniach itp. (bez ograniczenia do 1000 czy 50 000 wierszy – dostajemy pełny surowy zestaw wszystkich zapytań i adresów) (Google Search Console Data & BigQuery For Enhanced Analytics). Dzięki temu rozwiązaniu możemy przechowywać dane GSC znacznie dłużej niż 16 miesięcy – praktycznie bez ograniczeń. To oznacza, że jeśli skonfigurujesz eksport dziś, to za 2-3 lata będziesz mieć w BigQuery pełną historię, wykraczającą daleko poza standardowe okno czasu GSC. Warto podkreślić, że BigQuery nie nakłada też limitu wierszy – dostajemy całość danych, co jest zbawienne dla dużych serwisów.
Wyzwania i koszty:
- Aby skorzystać z eksportu zbiorczego GSC do BigQuery, potrzebujesz założyć projekt w Google Cloud, włączyć BigQuery i nadać uprawnienia Search Console do tego projektu – niestety konfiguracja jest dość techniczna, zatem to rozwiązanie dla tych, którzy posiadają odpowiednią wiedzę lub kompetentne zasoby w zespole. Kolejną sprawą jest, że sam panel Google Cloud do najłatwiejszych nie należy – to zapewne pochodna setek aplikacji, które można uruchomić za pomocą tej platformy, ale nie zmienia to faktu, że trzeba trochę czasu na przyzwyczajenie się do jego obsługi.
- BigQuery jest w modelu płatności za wykorzystane zasoby – Google daje pewien darmowy limit (jak wspomniane ~10 GB storage i 1 TB przetworzonych danych miesięcznie w darmowym tierze). To sporo, ale trzeba regularnie kontrolować ewentualne koszty przy dużych zbiorach lub intensywnych analizach bo możemy zostać niemile zaskoczeni w przeciwieństwie do rozwiązania SaaS typu R11, gdzie koszty są z góry zdefiniowane.
- Kolejnym wyzwaniem jest kompetencja: dostęp do BigQuery to jedno, ale trzeba umieć z niego korzystać (SQL) lub mieć kogoś w zespole, kto zbuduje potrzebne środowisko i będzie potrafił nim zarządzać – najpewniej nie obędzie się bez deweloperów.
Dobre praktyki archiwizacji danych
Mając narzędzia i metody, warto ustalić pewne dobre praktyki, które zapewnią, że nasze archiwum danych będzie kompletne, bezpieczne i użyteczne:
Zacznij archiwizować jak najwcześniej
Największy błąd to odkładanie tego “na potem”. Jeśli dopiero teraz uświadomiłeś sobie, że GSC trzyma dane 16 miesięcy, a Twoja strona działa od 5 lat – niestety najstarszych danych już nie odzyskasz. Dlatego wdroż mechanizmy archiwizacji już dziś, aby za kolejne 6, 12, 24 miesiące mieć bogatszy zbiór informacji. Każdy dzień zwłoki to potencjalnie utracone dane.
Ustal harmonogram i zakresy
Zdecyduj, jak często i jakie dane archiwizujesz. Np. miesięczny eksport danych dziennych z GSC (czyli wszystkie zapytania z każdego dnia) albo tygodniowy zrzut danych z GA4. Trzymaj się tego harmonogramu. Warto zapisać sobie w kalendarzu przypomnienie lub zautomatyzować zadanie. Określ też zakres: np. w GSC może nie potrzeba zapisywać wszystkich krajów, jeśli biznes jest tylko w PL – wtedy skup się na danych dla Polski, by oszczędzić miejsce. Z drugiej strony, jeśli nie masz ograniczeń, lepiej brać więcej danych niż za mało, bo nie wiesz, co się przyda w przyszłości.
Wykorzystaj trial na narzędzie, które ściąga dane dot. ruchu organicznego z GSC i GA4 (kliknięcia, wyświetlenia, ruch organiczny) i zapisuje w formie kroczącej – dzięki czemu możesz zyskać do 5 lat danych. Co więcej pozwala na ustawianie alertów informujących o spadkach wyświetleń, kliknięć oraz ruchu organicznego. Ale to tylko jedna z wielu funkcji R11. Nie zwlekaj i łap trial aż na 2 miesiące! – specjalne dla czytelników Kurasinski.com R11_EXTRA-2M-TRIAL_KURASINSKI
Sprawdzaj kompletność i poprawność
Archiwizacja to nie tylko uruchomić i zapomnieć. Co jakiś czas skontroluj, czy dane się prawidłowo zbierają. Czy skrypt API nie przestał działać po odnowieniu tokenu? Czy BigQuery nadal otrzymuje codzienne porcje danych z GSC? Błędy się zdarzają, a lepiej wykryć je po tygodniu niż po roku. Warto więc np. raz w miesiącu zweryfikować, że archiwum zawiera wpisy z ostatnich dni. Można też ułatwić sobie życie i skorzystać z dostępnych na rynku narzędzi, jak Revamper11. R11 ma wbudowane zabezpieczenia – powiadomi, gdy pojawią się błędy przy pobieraniu danych lub gdy zostanie nam odebrany dostęp do instacji GA lub GSC albo będzie błąd z dostępnością któregoś z API.
Przechowuj dane bezpiecznie
Jeśli trzymasz eksporty lokalnie na komputerze, ryzykujesz ich utratę (awaria dysku, przypadkowe skasowanie). Lepiej trzymać je w chmurze (Google Drive, Dropbox, Revamper11) lub na serwerach, które są backupowane.
Dokumentuj źródła i definicje
Po dwóch latach możesz nie pamiętać, czy kolumna „X” w Twoim arkuszu to byli unikalni użytkownicy czy sesje, albo czy dane były dzienne czy miesięczne. Dlatego opisuj sobie te rzeczy. Najlepiej już w nazwie pliku/arkusza umieszczać zakres dat czy interwał (np. GSC wyniki 2022-01-01_2022-12-31_ dziennie.csv). Jeśli tworzysz własne metryki lub łączysz dane, też to zapisz. To uchroni Cię przed pomyłkami przy analizie za kilka lat.
Aktualizuj ustawienia narzędzi
Google może zmieniać swoje usługi. Np. w GA4 warto sprawdzić ustawienie Data Retention w adminie – upewnij się, że masz wybrane maksymalne 14 miesięcy, a nie np. domyślne 2 miesiące (to ustawienie potrafi się resetować przy niektórych zmianach, więc kontroluj je co jakiś czas). Monitoruj też nowinki – np. Google może zwiększyć dostępny zakres w GSC albo zmienić limit API. Było tak w przeszłości: kiedyś GSC udostępniało tylko 3 miesiące danych, potem 12, teraz 16 – kto wie, może kiedyś będzie 24 miesiące. Niemniej, nie liczmy na to i róbmy swoje archiwum.
Filtruj i agreguj, by ułatwić analizę
Posiadanie miliardów wierszy danych to jedno, ale wyciąganie z nich wniosków to drugie. Dobre praktyki analityczne pomogą Ci nie utonąć w morzu liczb. Np. można na bieżąco tworzyć też zagregowane zestawienia – np. miesięczny sumaryczny ruch z organic w Excelu – żeby szybko móc spojrzeć na trend, zamiast za każdym razem przeliczać go od surowych dziennych danych. Jeśli archiwizujesz zapytania, rozważ grupowanie ich po markowych/niemarkowych, kategoriach tematycznych itp., tak by później łatwiej odpowiadać na konkretne pytania (np. “ruch brandowy vs non-brandowy rok do roku”). Jednym słowem – rób porządek w danych na bieżąco, a odwdzięczą się łatwiejszą eksploracją. Gotowe aplikacje i narzędzia, pozwalają często operować na gotowych wykresach, gdzie dane się nakładają, można dodatkowo dodawać kontekst w formie notatek, a każdy URL ma swój log z historią podejmowanych na nim działań. To znacząco ułatwia studiowanie statystyk i konstruowanie hipotez.
Konsekwencje braku archiwizacji danych
Na koniec warto uświadomić sobie, co grozi, jeśli zlekceważymy archiwizację i pozostaniemy tylko przy domyślnych danych Google. Oto kilka potencjalnych problemów i zagrożeń:
Utrata wiedzy o dawnych działaniach
Bez danych historycznych firma traci pamięć instytucjonalną o efektach przeszłych kampanii. Za rok nikt nie będzie już pamiętał, ile ruchu przyniósł blogowy hit z przedostatnich wakacji, bo nie będzie tego w GA4 ani GSC. Może to prowadzić do powtarzania błędów lub zaniechania skutecznych strategii, bo brak twardych danych z przeszłości.
Niepełne analizy i błędne wnioski
Badając trendy tylko na podstawie ostatnich 12 miesięcy, możemy dojść do mylnych konkluzji. Np. widząc spadek ruchu w marcu vs lutym, uznamy, że coś poszło nie tak, podczas gdy w rzeczywistości każdy marzec jest słabszy dla naszej branży (co wiedzielibyśmy, mając dane z lat ubiegłych). Brak długiego horyzontu utrudnia rozróżnienie wyjątków od reguł. To jak patrzenie na świat przez krótką lunetę – widać tylko fragment, a reszta pozostaje domysłem.
Trudność w wykazaniu efektów SEO
SEO często wymaga inwestycji, której zwrot następuje po długim czasie. Jeżeli nie będziemy mieć archiwum, to za dwa lata ciężko będzie nam udowodnić progres od momentu startu działań. Klient może zapytać: “Co nam dało SEO w ciągu ostatnich 3 lat?”, a my mając tylko 16 miesięcy danych pokażemy może rok wzrostu, a wcześniejszy okres pozostanie zagadką. To osłabia pozycję SEO w budżetowych rozmowach – łatwiej bronić kanału, dysponując danymi, że np. 3 lata temu mieliśmy 300 fraz w top10, a dziś 1000, albo że ruch organiczny wzrósł o 150% od startu współpracy.
Brak kontekstu przy zmianach algorytmu
Google regularnie aktualizuje algorytmy. Czasem skutkuje to nagłymi spadkami lub wzrostami ruchu z organicznych wyników. Jeśli nie archiwizujemy danych, po czasie trudno przeanalizować, jak duży był wpływ danej aktualizacji (bo np. porównanie musiałoby objąć okres sprzed >16 mies.). Mając własne historyczne wykresy, łatwo zobaczymy “tu był Core Update we wrześniu 2022 – spadliśmy o 20%, ale do września 2023 odrobiliśmy”. Bez tego zostaje gdybanie albo poleganie na częściach danych. Pamiętać jednak trzeba, że jeśli korzystamy z Looker mamy ograniczenia w liczbie wywołań API, jeśli korzystamy z BQ, musimy zbudować sobie reprezentacje graficzne. Kompromisem są gotowe narzędzia SaaS – jak Revamper11, które pobierają dane po API i prezentują je m.in. na wykresach.
Utracone szanse i chybione decyzje
Dane to podstawa planowania marketingu. Gdy brak danych historycznych, planuje się kampanie bardziej “na wyczucie”. Przykładowo, mając 5 lat danych e-commerce wiemy dokładnie, kiedy zaczyna się sezon zakupów szkolnych i jak rośnie popyt tydzień po tygodniu. Bez tego możemy spóźnić komunikację lub nie docenić skali. Sezonowość, trendy tematów, cykle konwersji – to wszystko lepiej widać na długich szeregach czasowych.
Reasumując – brak archiwizacji to ryzyko utraty cennych insightów i potencjalnie utrudnione działania SEO/marketing w przyszłości. To trochę jak nie zrobienie kopii zapasowej ważnego projektu – może nie odczujesz tego od razu, ale kiedyś możesz gorzko pożałować.
Choć Google Search Console i Google Analytics 4 narzucają ograniczenia przechowywania danych (odpowiednio ~16 i ~14 miesięcy), nie oznacza to, że musimy się z tym pogodzić. Dzięki sprytnym rozwiązaniom – od najwygodniejszego i najprostszego jakim jest skorzystania z gotowego narzędzia (Revamper11), przez proste, ale czasochłonne eksporty do Arkuszy Google, po trudniejszą technicznie automatyzację z API, czy jeszcze trudniejszą technicznie oraz generującą koszty integrację z BigQuery – możemy zabezpieczyć pełną historię naszych danych SEO. Pozwala to prowadzić analizy sezonowości, porównania rok do roku i śledzić długoterminowe trendy z pewnością, że żadne istotne informacje nam nie umkną.
Najważniejsze to działać proaktywnie: już teraz wdrożyć proces archiwizacji i trzymać rękę na pulsie. Ci, którzy tego zaniedbają, za kilkanaście miesięcy mogą obudzić się z ograniczoną perspektywą i stracić cenne możliwości optymalizacji działań. Natomiast ci, którzy zainwestują czas w stworzenie własnego “banku danych”, zyskają przewagę – będą podejmować decyzje w oparciu o pełen kontekst historyczny, przekonująco raportować sukcesy i szybciej reagować na zmiany.
***
Artykuł promocyjny powstał we współpracy z partnerem Revamper11
***
