Zbieranie danych o użytkownikach zaglądających na daną stronę internetową jest bardzo ważnym aspektem, który pozwala wprowadzać zmiany i ulepszać różne czynniki. Służą do tego specjalne narzędzia, które analizują ruchy na stronie. Jednak w praktyce dość często można zauważyć pojawiające się zmiany w statystykach i występowanie pewnych rozbieżności. Przykładowe raporty z Google różnią się dosyć od tych, które można zobaczyć poprzez Facebook. Skąd takie różnice? O tym poniżej.
Różne metod zbierania danych
Głównym powodem pojawiania się różnic w analizie i statystykach jest bazowanie konkretnych narzędzi na określonych metodach zbierania danych. Dodatkowo wpływ na to mają blokery reklam, które wpływają negatywnie na możliwości zbierania danych, gdyż zaburzają działanie skryptu. Kolejnym powodem różnic jest to, że Google Analytics próbkuje dane po przekroczeniu 500 tysięcy sesji, dlatego też pełne dane nie są wtedy dostępne. Rozpoczęcie nowej sesji GA także związane jest z pojawianiem się różnic.
Na czym polega atrybucja konwersji?
Ścieżka konwersji czyli cała droga poprzez, którą użytkownicy dokonują zakupów czy transakcji na danej stronie jest bardzo istotną kwestią. Wszystkie punkty, które stanęły na tej drodze przyczyniają się do osiągnięcia celu jednak tylko jeden odpowiada w pełni za to, że dany użytkownik zdecydował się na zakup czy też transakcję. Aby określić jakie jest to źródło wystarczy skorzystać z modelu atrybucji konwersji. To właśnie na tym etapie pojawiają się, a w zasadzie z tego wynikają różnice w raportach danych. W praktyce wygląda to bowiem tak, że Google Analytics stosuje model określający ostatnie kliknięcie niebezpośrednie natomiast Facebook wykorzystuje model polegający na ostatniej interakcji.
Czy można zminimalizować różnicę w raportach?
Porównując raporty Facebook oraz Google Analytics można zauważyć spore różnice. Aby je jak najbardziej zmniejszyć można wprowadzić pewne zmiany i działania:
- zastosowanie analizy raportu konwersji wspomaganych w Google Analytics
- zastosowanie zmian w atrybucji ostatniej interakcji na Facebooku
- wykorzystanie tagów UTM w celu lepszego śledzenia żródeł
- modelowanie atrybucji w Google Analytics
Pewne różnice w zestawieniach pojawiać będą się jednak zawsze, gdyż metody i narzędzia służące do analizy działają na różnych zasadach.
Nie ma się czemu dziwić, gdyż różnice pomiędzy tymi źródłami reklamy są na starcie widoczne. Oczywiście oba mają ogromny potencjał, jednakże raporty tak czy siak nie będą takie same 😉 Można je do siebie upodabniać, ale różnica i tak będzie widoczna 😉
Komentarze zostały wyłączone.