Dlaczego liczby w Looker Studio nie zgadzają się z Google Ads i co z tym robi AI?

AI może łączyć dane z Looker Studio z historią zmian w GTM i odpowiedzieć na pytanie, dlaczego liczby w raporcie nie zgadzają się z tym, co widać w Google Ads. Wymaga to podłączenia kilku REST API od Google, udzielenia odpowiednich uprawnień i jednorazowej konfiguracji. Po tym AI czyta raporty samodzielnie co tydzień i informuje o problemach, zanim zapyta o nie zarząd.

Skąd się biorą rozbieżności między Looker Studio a Google Ads?

Raport w Looker Studio jest. Wykresy wyglądają profesjonalnie. A potem przychodzi spotkanie i ktoś mówi: mamy w Google Ads 200 konwersji za ten miesiąc, a w raporcie widać 140. Który numer jest prawdziwy?

Obie liczby mogą być jednocześnie poprawne i jednocześnie mylące. Odpowiedź leży zwykle w jednym z kilku miejsc.

Model atrybucji: Google Ads domyślnie używa modelu opartego na danych (data-driven attribution), który przypisuje konwersję do wielu punktów styku. GA4 może liczyć tę samą transakcję inaczej, bo w ustawieniach Advertising, zakładka Attribution Settings, jest wybrany inny model: np. liniowy albo pierwszego kliknięcia. Raport w Looker Studio ciągnie dane z GA4, więc liczby z definicji będą inne niż w panelu Google Ads.

Strefa czasowa i okno konwersji: Google Ads raportuje konwersję w dniu kliknięcia. GA4 zapisuje ją w momencie, gdy zdarzenie purchase albo generate_lead trafiło na serwer. Przy formularzach wypełnianych po kilku dniach od pierwszej wizyty jedna transakcja może trafić do dwóch różnych tygodni w zależności od systemu.

Zepsute zdarzenie po zmianie w GTM: ktoś opublikował nową wersję kontenera GTM, przy okazji zmienił regułę wyzwalania tagu konwersji i od tego dnia licznik stoi. Nikt nie dostał żadnego alertu. W panelu Google Ads liczba konwersji spada, a firma sądzi, że kampanie po prostu gorzej chodzą.

Ten trzeci przypadek jest najgroźniejszy, bo jest niewidoczny. Zmiana w GTM zajmuje pół minuty i nie wysyła powiadomień do nikogo poza osobą, która ją opublikowała.

Co realnie wyciągamy z Looker Studio i GTM

Żeby AI mogło cokolwiek wyjaśnić, musi mieć dostęp do danych z kilku miejsc naraz. Looker Studio to warstwa prezentacji: łączy źródła przez konektory (Data Sources) i rysuje wykresy. Samo niczego nie liczy od nowa.

Z Looker Studio API (REST, przez Google Discovery API) wyciągamy metadane raportów:

• Lista raportów i ich identyfikatorów w koncie Google
• Podłączone Data Sources: typy konektorów (GA4, Google Ads, Search Console, Arkusze Google, Community Connector), nazwy połączeń i identyfikatory widoków
• Definicje Calculated Fields: formuły wyliczane w raporcie, np. CASE WHEN Source CONTAINS 'google' THEN 'Organic' ELSE 'Inne' END
• Konfiguracja filtrów na stronach raportu i ich zakresów dat
• Uprawnienia do raportu: lista użytkowników z rolami Viewer albo Editor

Z GTM, przez Tag Manager API v2, wyciągamy co innego i cenniejszego:

• Lista wszystkich opublikowanych wersji kontenera (Container Version) z datą publikacji, autorem i opisem zmian
• Pełny stan każdej wersji w formacie JSON: aktywne tagi, triggery, zmienne
• Typy tagów i ich konfiguracja: Google Ads Conversion Tracking z Conversion ID i Conversion Label, GA4 Configuration z Measurement ID, GA4 Event z nazwą zdarzenia, Meta Pixel, Custom HTML
• Triggery: na jakie zdarzenia DOM każdy tag się odpala: Form Submission, Element Visibility, Custom Event, Click
• Ustawienia zgody (Consent Settings): które tagi wymagają analytics_storage albo ad_storage, jaki jest consent_default

Te dane razem dają pełny obraz: co ma się dziać według konfiguracji GTM i co faktycznie spłynęło do GA4. Rozbieżność między nimi to sygnał do sprawdzenia.

Jak fizycznie AI podłącza się do Looker Studio i GTM: API, konta, ograniczenia

Zarówno Looker Studio, jak i GTM mają otwarte REST API udokumentowane przez Google. Dane liczbowe AI bierze nie z Looker Studio, tylko bezpośrednio ze źródeł.

Tag Manager API v2 to REST dostępny pod tagmanager.googleapis.com. Daje pełny dostęp do konfiguracji kontenera: wersje, tagi, triggery, zmienne, strefy. Wymaga konta Google z rolą co najmniej Read w koncie GTM i tokenu OAuth 2.0 albo Service Account. Porównanie wersji robi się przez pobranie dwóch obiektów ContainerVersion i diff ich zawartości: co się zmieniło między wersją 14 a 15, które tagi zostały dodane, usunięte albo zmodyfikowane.

Looker Studio API (REST) daje dostęp do metadanych raportów: lista raportów, Data Sources, konfiguracja stron. Ważne ograniczenie: przez to API nie pobierzesz liczb z wykresów. Do danych liczbowych trzeba iść bezpośrednio do źródła.

Analytics Data API dla GA4 to REST, zwraca dane zdarzeniowe i metryki: sesje, zdarzenia, konwersje, wymiary niestandardowe (Custom Dimensions) zdefiniowane w GA4. Dostęp przez Service Account z rolą Viewer w odpowiednim koncie GA4.

Google Ads API (gRPC albo REST) zwraca dane kampanijne: impressions, clicks, conversions, cost_micros, ROAS per kampania, per grupa reklam, per słowo kluczowe. Wymaga konta menedżera (MCC) albo dostępu na poziomie konta reklamowego i tokenu dewelopera (Developer Token).

Do całości potrzebne jest jedno konto serwisowe Google (Service Account z kluczem JSON), odpowiedni dostęp udzielony przez administratora GTM, GA4 i Google Ads oraz włączone API w Google Cloud Console. To jednorazowa konfiguracja na kilka godzin. Potem AI odpytuje wszystkie usługi bez logowania przez człowieka.

Czego nie ma w API: pełnych danych klikalności na poziomie pojedynczej sesji bez BigQuery Link w GA4, zrzutów ekranu raportów Looker Studio, historii tego, kto oglądał raport i jak długo. Jeśli firma potrzebuje analizy na poziomie każdej sesji z osobna, wymaga to skonfigurowania eksportu GA4 do BigQuery.

Dzień, w którym zdarzenie przestało się zliczać

U jednego klienta wyglądało to tak: agencja reklamowa opublikowała wersję 17 kontenera GTM, żeby dodać piksel remarketingowy dla nowego partnera. Przy okazji przez pomyłkę zmieniła trigger dla tagu Google Ads Conversion Tracking z Form Submission na All Pages. Tag zaczął się wyzwalać przy każdym wejściu na stronę, nie tylko przy wysłaniu formularza. W Google Ads pojawiło się cztery razy więcej konwersji. Budżet kampanii poszedł w górę. Sprzedaż pozostała taka sama.

Firma zorientowała się po miesiącu, gdy zestawiono liczbę konwersji z Google Ads z liczbą zapytań ofertowych w CRM. Sto konwersji w panelu, osiem zapytań w CRM. Wyjaśnienie było w pliku JSON wersji 17 kontenera.

AI podłączone do Tag Manager API wychwytuje to w ciągu minut. Pobiera listę wersji za ostatni kwartał. Dla każdej pary wersji robi diff. Widzi: w Version 17, opublikowanej 3 września o 11:43 przez jan@agencja.pl, trigger tagu "Google Ads: Form Lead" zmienił się z triggerId "47" (Form Submission) na triggerId "2" (All Pages). Jednocześnie Analytics Data API pokazuje gwałtowny wzrost zliczania zdarzenia conversion od 3 września. Korelacja jest natychmiastowa.

AI nie czeka miesiąca. Po każdej publikacji kontenera może wysłać podsumowanie: co się zmieniło, kto opublikował, które tagi dostały nowe triggery. Jeden mail. Jeden dzień, żeby zareagować.

Co AI przygotowuje przed spotkaniem z zarządem

Raport w Looker Studio to wykresy. Zarząd patrzy i pyta: dobrze czy nie? Szczegółów nikt samodzielnie nie wychwytuje. Że słupek "Kliknięcia: Branded" urósł, bo zaczęto zliczać kliknięcia wewnętrznego baneru na stronie głównej, nie wynika z żadnego wykresu wprost.

AI może zbudować komentarz do raportu miesięcznego w języku polskim: dosłownie jako tekst gotowy do wklejenia do prezentacji. Typowo wygląda to tak:

"W październiku kampanie Google Ads wygenerowały X sesji przy wydatkach Y zł. Koszt pozyskania sesji wzrósł względem września. Główna przyczyna: kampania brandowa uzyskała więcej impresji, ale CTR był niższy. Formularz kontaktowy wygenerował mniej leadów: od 15 października w GTM zmienił się trigger tagu konwersji na stronie /kontakt, co wpłynęło na zliczanie. Zalecenie: sprawdzić wersję 19 kontenera i przywrócić poprzedni trigger."

Taki komentarz AI przygotowuje co miesiąc automatycznie: łączy dane z GA4, Google Ads i historię wersji GTM w jedną narrację. Analityk albo menedżer sprawdza i ewentualnie poprawia, ale szkic jest gotowy bez godzinnego ślęczenia nad tabelkami.

AI może też zaproponować, które wykresy w raporcie są zbędne. Looker Studio nie mierzy sam, kto na co patrzy. Ale jeśli przez kwartał dane z konkretnego wykresu nie były tematem żadnej decyzji ani pytania, ten wykres tylko spowalnia ładowanie strony raportu i myli uwagę. AI może wskazać, co usunąć albo co połączyć w jeden widok.

Od czego zaczynamy

Pierwsza rozmowa dotyczy inwentaryzacji dostępów. Kto w firmie ma rolę administratora w GTM? Czy agencja ma dostęp administratora, a firma tylko podgląd? Ile kont GTM jest aktywnych, bo zdarza się, że firma ma dwa kontenery: jeden stary z poprzedniej agencji, jeden nowy, i tylko jeden z nich faktycznie wczytuje się na stronie.

Potem sprawdzamy Data Sources podłączone do raportu w Looker Studio. Czy GA4 jest podłączone przez natywny konektor, czy przez Community Connector napisany przez kogoś z zewnątrz? Własne konektory od agencji często nie aktualizują danych codziennie albo mają błędy w mapowaniu wymiarów Custom Dimension.

Następnie sprawdzamy ustawienia zgody w GTM. Jeśli consent_default nie jest skonfigurowany albo jest ustawiony na "granted" dla wszystkich typów bez faktycznej zgody użytkownika, firma prawdopodobnie nie jest zgodna z Consent Mode v2. Część odwiedzających, która odrzuciła ciasteczka, nie trafia do GA4 w pełnej formie, a Looker Studio pokazuje zaniżone liczby bez żadnego komunikatu o tym w raporcie. To nie jest zmiana, którą robi się przy okazji: wymaga decyzji firmy co do polityki prywatności i układu banerów zgód.

Po tych krokach AI ma pełny obraz: co jest w GTM, co spływa do GA4, co pokazuje Looker Studio i gdzie są rozbieżności z Google Ads. Pierwsze tygodnie to kalibracja: AI uczy się, które różnice są normalne (atrybucja, strefa czasowa), a które wymagają alarmu (nagły spadek zdarzeń, zmiana triggera po publikacji kontenera).

Firmy, które takie połączenie mają uruchomione, przestają dowiadywać się o problemach z tagami po miesiącu. Zamiast tego dostają informację tego samego dnia: "wersja 22 kontenera, opublikowana dzisiaj o 14:22 przez jan@agencja.pl, zmieniła trigger tagu GA4 Configuration. Sprawdź, czy dane spływają poprawnie."

Jeśli chcesz zobaczyć, jak to działa na Twoich raportach i Twoim kontenerze GTM, umów się na 15 minut rozmowy. Możesz też najpierw przejrzeć realne wdrożenia u firm podobnych do Twojej.