Du tittar i Google Analytics. Där står 5 000 besökare. Du tittar i dina serverloggar. De visar 7 000 förfrågningar. Du tittar i din analysplattform för produkter. Den rapporterar 4 500 besökare. Tre datakällor, tre olika siffror. Vilken är rätt?
Alla. Och ingen. Olika verktyg räknar olika saker och använder olika definitioner. Skillnaderna är normala. Om du förstår varför de finns blir det lättare att tolka dina data.
Varför olika verktyg visar olika siffror
Olika definitioner av en "session"
Ett verktyg definierar en session som 30 minuters inaktivitet. Ett annat använder 45 minuter. Ett tredje använder 24 timmar. En användare som lämnar din webbplats i 40 minuter och kommer tillbaka kan räknas som en session i ett verktyg och två sessioner i ett annat. Antalet sessioner kommer alltid att skilja sig.
Olika regler för att räkna sidvisningar
Vissa verktyg räknar bara traditionella sidvisningar. Andra räknar virtuella sidvisningar från appar med en enda sida. Vissa räknar pushState-händelser som sidvisningar. Andra gör det inte. Antalet sidvisningar varierar på grund av de här skillnaderna.
Olika botfiltrering
Verktyg A filtrerar bort sökmotorbotar. Verktyg B gör det inte. Verktyg C använder en annan botlista. Skillnader i botfiltrering ändrar trafiksummorna. Du får alltid olika siffror om verktygen filtrerar olika.
Olika tidpunkt för datainsamling
Serverloggar registrerar på servernivå i den millisekund förfrågan kommer in. Analysbibliotek samlar in på klientsidan och skickar förfrågningar i grupper. Om en användare stänger webbläsaren innan analysförfrågan har skickats går den förlorad. Serverloggarna fångar den. Verktyg på klientsidan gör det inte.
Olika hantering av tidszoner
Du har ställt in Google Analytics på östra tid och dina serverloggar är i UTC. Dagssummorna stämmer olika. Gårdagens data kan innehålla dagens servertrafik om tidszonerna inte synkas. Små skillnader uppstår.
Olika attribueringsmodeller
Verktyg använder olika attribueringsregler. Vissa använder sista klicket. Vissa använder första klicket. Vissa använder tidsavtagande. Om det finns flera kontaktpunkter före konverteringen ger olika verktyg äran åt olika källor. Attribuering över flera kontaktpunkter kommer aldrig att matcha attribuering på sista klicket.
Olika klassificering av trafik
Verktyg A klassificerar trafik från en viss källa som organisk. Verktyg B klassificerar den som direkt. Verktyg C klassificerar den som hänvisning. Varje verktyg använder olika regler. Fördelningen av källor kommer att skilja sig.
Vanliga mönster i skillnader
Google Analytics visar lägre siffror än serverloggar
Det här är typiskt. Serverloggar visar alla förfrågningar. Google Analytics missar trafik som blockeras av annonsblockerare, blockeras av spårningsskydd eller där spårningskoden inte körs. Google Analytics ligger oftast 20-40 % lägre än serverloggarna.
Antalet konverteringar skiljer sig från betalleverantören
Analysen kan spåra fler konverteringar än din betalleverantör eftersom den räknar övergivna kassor eller andra händelser som konverteringar. Eller så spårar den färre om vissa konverteringar slutförs offline eller på tredjepartsplattformar.
Skillnader i organisk trafik mellan verktyg
Olika verktyg klassificerar organisk trafik olika. Google Search Console visar organiska sökord. Google Analytics visar organisk trafik. De matchar sällan exakt eftersom de mäter olika saker i olika skeden av resan.
Skillnader i trafikkällor
Ett klick från Facebook kan klassificeras som "direkt" i ett verktyg och "sociala medier" i ett annat, beroende på hur URL:en är taggad och hur verktygen klassificerar trafik utan märkning.
Så hanterar du skillnader
Förstå vad varje verktyg mäter
Första steget: ta reda på vad varje verktyg räknar. Google Analytics räknar sidvisningar och händelser. Serverloggar räknar HTTP-förfrågningar. Din betalleverantör räknar transaktioner. De mäter olika saker, så skillnader är väntade.
Välj en sanningskälla för varje mått
Bestäm vilket verktyg som äger vilket mått. "Google Analytics äger trafikmåtten." "Butiksplattformen äger konverteringsmåtten." "Serverloggarna äger den tekniska felsökningen." När du behöver trafikdata tittar du alltid i analysen. Det förhindrar förvirring.
Dokumentera skillnaderna och förklara dem
Dokumentera de stora skillnaderna. "Google Analytics visar 5 000 besökare. Serverloggarna visar 7 000. Skillnaden förklaras av att annonsblockerare blockerar spårningskoden (cirka 40 % av trafiken)." Dokumentera förklaringen så att ditt team förstår.
Skapa en avstämningsprocess
Jämför dina huvudverktyg med varandra varje månad. Google Analytics mot din analysplattform för produkter. Google Analytics mot betalleverantören. Kontrollera om skillnaden är konsekvent. Om den plötsligt ändras bör du undersöka varför.
Använd den mest kompletta datakällan för analysen
Om du behöver verkliga transaktionsdata använder du din betalleverantör. Om du behöver trafikmönster använder du serverloggar. Om du behöver användarbeteende och segment använder du analysverktyg. Varje källa passar bäst för vissa frågor.
Verktygen bör komplettera varandra
Bygg en komplett bild från flera källor
I stället för att kämpa mot skillnaderna kan du använda dem som de är tänkta: varje verktyg ger en annan vy. Analysen visar användarbeteende. Serverloggar visar trafikmönster. CRM visar kunddata. Betalleverantören visar intäkter. Tillsammans är de mer kompletta än något enskilt verktyg.
Använd skillnader för att hitta problem
När skillnaderna ändras plötsligt kan något vara trasigt. Spårningen kan ha fallerat. Filter kan ha lagts på. Skillnaden visar var problemet finns.
Vanliga frågor
Hur stor variation är normal mellan analysverktyg?
En skillnad på 10-30 % är typisk. Variation på 5 % eller mindre betyder att du klarar dig bra. Variation på 50 % eller mer tyder på att något är fel. Jämför dina egna verktyg för att förstå din normala variation. Med WEMASY webbplatsbyggare kan du ställa in det direkt på din webbplats.
Ska jag lita på verktyget som rapporterar högre siffror?
Inte nödvändigtvis. Högre siffror betyder inte högre noggrannhet. Ta reda på varför siffrorna skiljer sig. Den högre siffran kan vara uppblåst. Den lägre kan vara underrapporterad. Ingen av dem är automatiskt rätt.
Varför visar Google Analytics färre konverteringar än min betalleverantör?
Vanliga skäl: spårningskod som inte körs vid vissa konverteringar, annonsblockerare som hindrar konverteringsspårning, konverteringar offline som din betalleverantör fångar men analysen inte gör, och tidszoner som inte stämmer.
Vilket verktyg ska jag använda som sanningskälla?
Det beror på måttet. För användarbeteende använder du ditt analysverktyg. För intäkter använder du din betalleverantör. För teknisk felsökning använder du serverloggar. Förlita dig inte på ett enda verktyg för allt.
Betyder skillnader att ett av mina verktyg är trasigt?
Oftast nej. Skillnader är normala. Men plötsliga förändringar i mönstret kan visa ett problem. Om analysen plötsligt sjunker 50 % jämfört med din betalleverantör har något gått sönder. Stabila skillnader är väntade.
Kan jag stämma av data från olika verktyg?
Inte helt, eftersom de mäter olika saker. Men du kan identifiera de troliga källorna till skillnaderna och förstå gapet. Dokumentera skillnaderna så att ditt team vet vad som är att vänta.