בקצרה: ב-1 ביוני 2026 נכנסה לתוקף מגבלת 37 חודשים לנתוני Google Ads ברזולוציה גבוהה. נתוני reach & frequency, רק 36 חודשים. נתונים חודשיים/רבעוניים/שנתיים שמורים 11 שנים. למי שעושה YoY analysis, forecasting או seasonal benchmarks, הזמן לייצא הוא עכשיו, לפני שה-API מחזיר DateRangeError.

הנתון: 37 חודשים. זה החלון החדש שגוגל קבעה לכל מי שמושך נתונים שעתיים, יומיים או שבועיים מ-Google Ads. מ-1 ביוני 2026 והלאה, כל שאילתה לתקופה ארוכה יותר תחזיר DateRangeError ב-API, או פשוט לא תציג נתונים בממשק.

מסקנה ראשונית: למי שמנהל account מ-2022 או קודם, חלון הנתונים הגרנולריים הוא מאי 2023 והלאה. כל מה שלפני זה, אם לא ייצאתם אותו לפני 1 ביוני, אבד.

מה בדיוק נמחק

הפוליסה החדשה של גוגל מבדילה בין שלוש רמות גרנולריות:

  • נתונים שעתיים, יומיים, שבועיים, נשמרים 37 חודשים בלבד.
  • נתוני reach & frequency, נשמרים 36 חודשים בלבד (קצר אפילו יותר).
  • נתונים חודשיים, רבעוניים, שנתיים, נשמרים 11 שנים. אלה לא מושפעים מהשינוי.

זאת אומרת: אם אתם עושים rollups חודשיים (ראו: Marketing Mix Modeling חזר ב-2026) על דשבורד פנימי, ככל הנראה לא תרגישו את ההבדל. אם אתם עושים daypart analysis (ביצועי קמפיין לפי שעה ביום) או seasonal trend analysis לאורך 3+ שנים, אתם בבעיה.

מה זה אומר למשווקים ישראלים

ארבעה תרחישים שראיתי בעיקר אצל לקוחות ישראלים שמושפעים מהשינוי הזה:

  • חישוב CPA YoY של 3 שנים אחרונות, אם השתמשתם בנתונים שבועיים כבסיס למודל, התקופה לפני מאי 2023 כבר לא תהיה זמינה. תצטרכו לעבור לנתונים חודשיים, שיפגעו ברזולוציה.
  • Seasonal forecasting, אם הצעתם budget מבוסס על 36 חודשים של נתוני שבוע-לשבוע, ה-baseline שלכם חסר. צריך לרענן את המודל לפני סוף Q3.
  • Daypart optimization, אם עבדתם עם נתונים שעתיים מ-2022 כדי לזהות שעות שיא, הם נעלמו. תצטרכו לבנות מחדש מ-0 עם הנתונים שעדיין נגישים.
  • Compliance / Audit trail, אם הלקוח שלכם שואל "מה היה ה-CPC ב-15 במרץ 2022?", התשובה היחידה היא export שהיה לכם או שתחפשו בארכיון. ב-Google Ads זה לא יוצג יותר.

מה לייצא עכשיו (אם עוד לא עשיתם)

סדר עדיפויות מעשי. מהדחוף ביותר לפחות דחוף:

  1. נתוני daypart מ-2022 ואילך. שעה ביום × יום בשבוע, כל קמפיין בנפרד. שמרו ב-BigQuery או CSV, לא ב-Google Sheets, כי הקבצים יחרגו מהמגבלה.
  2. Hour-level performance ברמת ה-account וה-campaign. הקובץ יכול להיות 100k+ שורות לחשבון פעיל. תכננו storage בהתאם.
  3. שבוע-לשבוע ברמת keyword, אם עוד עובדים עם search campaigns. ב-Performance Max זה ממילא לא היה נגיש בפירוט.
  4. Reach & frequency לכל קמפיין Video / Demand Gen / Display. מגבלה: 36 חודשים בלבד, אפילו פחות מהשאר.

איפה לאחסן את הנתונים

שלוש אופציות לפי תקציב וגודל:

  • BigQuery + Data Transfer Service מ-Google Ads, הפתרון הרשמי של גוגל. עלות נמוכה, סנכרון יומי, נשמר ללא מגבלת זמן. הגדרה ראשונית של 30-60 דקות. רצוי לכל מי שמנהל יותר מ-3 חשבונות.
  • Looker Studio + Sheets connector, מתאים לחשבון יחיד או שניים, נתונים מצומצמים. מגבלה: Sheets מקסימום 10M תאים, מה שמספיק לרוב החשבונות הקטנים.
  • שירות צד שלישי (Supermetrics, Funnel.io), אם אתם כבר משלמים עליהם, וודאו שהם משכפלים נתונים גרנולריים ולא רק רולאפים. רוב התוכניות הזולות שלהם מציגות רק נתונים חודשיים.

איזה queries ייעצרו ומתי

אם אתם קוראים ל-API מתוך סקריפט אוטומטי, שימו לב, השאילתות הבאות יחזירו DateRangeError מ-1 ביוני 2026 ואילך:

  • כל GAQL query עם segments.date BETWEEN '2022-...' AND '...' ברמת customer.metrics או נמוכה יותר.
  • כל בקשה ל-ad_group_ad_metrics או keyword_view מתקופה לפני 1 במאי 2023 (37 חודשים אחורה מ-1 ביוני).
  • בקשות reach_planning מעל 36 חודשים.

אם יש לכם דשבורד שמושך נתונים אוטומטית עם תאריך שמתעדכן ("3 שנים אחורה"), הוא יחזיר ערכי NULL במקום ערכי 0 עבור התקופה שמעבר ל-37 חודשים. זה ישבור גרפים שמסתכמים, יראה ירידה דרמטית מלאכותית. תוסיפו תנאי שמסנן WHERE date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 36 MONTH) כדי למנוע הטעיה ויזואלית.

מה זה אומר ארוך טווח

גוגל מסדרת את הבית. נתוני short-term תופסים מקום אדיר ועלות תפעולית גבוהה, ובעידן GA4 והוובהוקים, רוב המשווקים ממילא מושכים נתונים ל-data warehouse עצמאי (ראו: GA4 Predictive Audiences). מי שלא, נשאר תלוי בממשק של גוגל, ומגלה שהממשק הזה השתנה.

מסקנה: אם עוד לא הקמתם pipeline נתונים עצמאי, השינוי הזה הוא הסיגנל. ב-Q4 או 2027 יבואו שינויים נוספים, ומי שתלוי במאה אחוז ב-Google Ads UI יישאר שוב מאחור.

צ'קליסט 7 ימים

  1. היום: רשימה של כל החשבונות שיש לכם גישה אליהם.
  2. יום 2-3: ייצוא נתונים גרנולריים ל-BigQuery או CSV. עדיפות לחשבונות פעילים.
  3. יום 4: עדכון כל הדשבורדים עם תנאי תאריך מוגבל.
  4. יום 5-6: סקירה ידנית, האם משהו נראה לא נכון? חסר?
  5. יום 7: תיעוד פנימי של מה ייצאתם, איפה זה שמור, ומי יכול לגשת.

שורה תחתונה: ה-37 חודשים הם לא הצעה. הם תאריך אחרון. מי שלא יפעל בשבועיים הקרובים יאבד נתונים שלא יחזרו.

📲 כל כתבה חדשה, ישר לטלגרם

בלי אלגוריתם ובלי פיד. עדכון אחד בערוץ בכל פעם שעולה כתבה.

להצטרפות לערוץ