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什麼! GA 數據假的?|解決網站數據落差的 8 種原因

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咦咦咦咦咦!!!為什麼不同的平台跟分析工具跑出來的數據會差這麼多? 😫😫😫

相信這個問題已經困擾很多人很久啦,小編在跟客戶聊天時就經常被問到:同一段時間內 Google Adwards 、 Facebook 還有 Google Analytics 上記錄到的數據都不一樣,到底哪一個數據是對的 ??? 為什麼明明是同一個網站,記錄到的狀況卻天差地別哪

如果你也遇到了這樣的狀況,別緊張~

有許多種情況可能導致數據誤差,要根據不同的情況找到對應的解決方案。找出消失的數據去了哪裡,怎麼做可以減少數據的流失率?以及最重要的問題——這麼多數據分析工具,我該不該選擇 Google Analytics ?

現在就讓小編帶著大家了解一下 Google Analytics 的前世今生吧!

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GA 如何記錄我們網站上的數據

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GA 的運作可以被視為一種循環,由四個環節組成:數據搜集( Collecting )、條件配置

( Allocation )、資料處理( Processing )以及資料呈現( Reporting )。只要我們安裝好的 GA ,它就會按照上述步驟不斷循環操作,取得數據並分析成可供我們判讀的資訊。

資料來源: Google Analytics 疑難雜症大解惑

它運作的原理是把 Cookie 藉由某種媒介成功傳輸到網站之中,把這些資訊都儲存在這個資料夾裡。當我們成功在網站中嵌入 GA 程式碼 GATC 時, GA 伺服器就可以順利地藉由 GATC ,把 Cookie 送進來記錄訪客的行為。

所以當我們拜訪完網站後清除掉我們的歷史紀錄,把 Cookie 都刪除時, GA 記錄到的數據就會產生誤差~曾經造訪過的舊訪客會被視為是全新的訪客。

而我們在數據不斷被記錄的過程中,可以運用篩選器、跨域追蹤等設置,將我們想要看到的資訊進行分類,再經由 Google 自己內部的演算法(比如 Google 藉由 gmail 等資料判定訪客的性別、年齡等)分析處理後,最後彙總成我們進入 GA 可以看到的圖表。

資料來源:Google Analytics 疑難雜症大解惑

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為什麼 GA 記錄到的數據可能會有落差?

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造成 GA 數據落差可能的原因有很多,前面我們提到若訪問者刪除了 Cookie ,也會使 GA 的數據出現偏差。以下介紹幾個主要會影響 GA 記錄數據的可能原因:

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1. Google Analytics 並非最精準的數據紀錄與分析工具

這個標題可能會讓很多人產生疑惑,但實際上,Google Analytics 確實會偷吃你的數據!什麼意思呢?我們現在常用的 Google Analytics 是一個免費版本,可以理解為是試用版,但是是一個功能強大的試用版

在沒有升級購買付費版本前,我們不會得到 100% 的數據,可以說是用抽樣的概念反應了整個母體的情況,同時,已付費版本來說,GA 在所有數據分析的軟體中,也不是最準確的那一個。

免費版本的轉換流失率以月頁面瀏覽量在 30 萬以上的網站為例,月頁面瀏覽量在 30 萬以上有機會在分析中少掉 10% 的數據;在 30 萬以下的公司,可能會少掉 5-10% 不等。

基本上這個數據落差,並不會對於我們的分析結果產生重大影響,但它確實是一個會影響我們數據準確度的原因之一。相對於市面上很多非常成熟的數據分析工具,比如 SAP 、Oracle 以及 IBM 等等, Google Analytics 的優勢是 Google 提供了一個容易取得的免費試用版,操作簡單好上手,但若很在意偏誤的店家,也可以花錢買進階版本的 Google 360 使用。多數的付費數據分析軟體要價都很高。

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2. 網站與不同渠道的追蹤設定不一致

比如說我們想要追蹤某一個頁面的轉換,卻發現在 Google Ads 上,記錄到的轉換數量是網站記錄到的4-5倍,差距很大。那這種時候就有可能是轉換設定跟歸因模式出現問題,比如一個紀錄到的是廣告點擊數,一個是實際的轉換數量。

若想要解決差異,就要去評估網站及 Google Ads 的設定,找出演算法的不同並修正它。也可以預約我們的數據科學家具體評估問題喔!

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3. FB 報表中多組廣告被重複計算

電商經常會在一個渠道上同時進行多組的廣告輪替,避免消費者一直刷到同一個廣告感到乏味或不想點擊。但在 FB 的認列中,他是綁定帳號去進行計算的。如果一個消費者重複點擊或瀏覽了該店家不同組的廣告,FB 可能就會把他算成不同的人,造成重複計算使數據產生偏誤的問題。

一般而言 GA 統計下來的轉換數據可能會比FB報表上計算到的少了 2 成左右,一定程度上流量的折損是正常現象,運用 GA 上的數據進行分類與分析並不會對結果產生重大的誤差喔~

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4. Google Ads 點擊數與 GA 工作階段不一致

由於不同的工具會對於使用者的行為產生不同的認列,在這一情況下,要先了解廣告的點擊數及 GA預設的工作階段數的計算差異。如果使用者在 30 分鐘內點擊兩次廣告,那廣告會計入2次點擊,GA只會顯示 1 個工作階段。同時在 Google Ads 的設定中,報表會自動過濾掉無效的點擊,但看到 GA時,所有行為都會被列出來。

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5. Google Ads 的點擊數跟 GA 的來源數量對不上

如果 Google Ads 沒有啟用自動標記的功能,或廣告落地頁面沒有加上 UTM 參數等,這也會導致數據不準確。因為這些廣告來的流量都會被計算成自然流量( google / organic )

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6. 看不到來源

這個情況的發生可能是在店家轉換了廣告供應商,原來的設定綁在了先前供應上的廣告帳戶之中,導致數據的轉換與顯示出了問題,不曉得來源是在哪裡。

這部分就需要重新再進行設定,調整網站後台、廣告等參數設置的操作後就可以恢復正常。

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7. 使用者使用了Adblock等外掛軟體影響數據讀取

AdBlock 是一個可以用於 Google Chrome、Apple Safari、Microsoft Edge、Firefox 和 Opera 等網頁瀏覽器的內容過濾和廣告攔截擴充套件。

如果使用者有使用類似的擴充、外掛軟體,那使用者瀏覽網站時不會看見廣告等頁面元素的顯示。若店家在網站中進行 A / B testing 的測試的話,遇到有安裝這類套件的使用者,產生出來的數據也會受到影響。

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8. 其他的技術性問題

比如: GA 碼安裝錯誤 、網站速度過慢 、瀏覽器的安全性設定過高…...

上面這些問題都是可能導致數據不一致的情況發生的原因,但多數的情況下,在一定範圍內的誤差都是可以容忍的,因為這不會不影響我們使用這些數據進行有價值的商業分析。但幾種情況例外,如:沒有設定好來源設置,導致google ads預算花光,沒有正確顯示來自於廣告帶來的流量;廣告費一下子花光,疑似惡意點擊......等等問題,就是我們應該極力避免的啦~

在了解數據分析工具是如何採集數據,我們可能會因為什麼原因而使數據缺失或產生偏誤後,最重要的事情就是,選擇一個適合自己的分析工具了!

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GA 是適合我的數據分析工具嗎?

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小編總結了很多客戶在使用 GA 時遇到問題後發現,多數覺得 GA 不好用、不會用的根本的原因,在於好多人其實並不了解這個工具本身的特性。

大部分的人都是裝了 GA 以後才發現 :咦?後續還要做設定?這麼多數據根本不知道哪些跟目標有關係,網路上的資料很多,但好像沒有可以完全解決我問題的方案 😫

小編已經聽到大家痛苦的吶喊啦!以下簡單整理 Google Analytics 跟其他軟體供應商的差距,讓大家更明白 GA 到底是不是適合你的大數據分析工具哦!

上圖來自於 Forrester 在 2020年第一季對市面上主流的雲計算軟體的調查,在這次調查中,Forrester 比較了 14 位提供解決方案的數據管理軟體供應商,Google 被列為該市場的領導品牌之一。

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Forrester 是美國知名的市場研究公司,每年都會出具一份數據管理軟體供應商的分析報告,向其客戶和公眾提供有關技術的現有和潛在影響的建議。

在眾多的商業軟體中,Google Analytics 對於使用者在數據分析能力上的要求是相對低的,相較於其他專業軟體更容易入門,學習資源眾多且使用者多而普及,有官方的學習平台提供一般大眾在線學習。

以台灣目前以中小型企業為主力的經濟結構而言,除非是跨國性的公司,否則基本不會需要考慮像IBM , SAS 等大數據分析系統,雖然這些軟體提供的功能更加全面,但多數是一般的使用者根本不會碰到的功能。比如與開源軟體兼容,R、SQL 等系統導入等等,或進一步精準到協助進行機器學習的模擬,產生預測性的建模.....。若沒有足夠的數據判讀能力跟專業的背景,這些繁雜的功能只會增加我們辨識目標是否達成的難度。

對於想了解自己產品的銷售狀況等一般使用者來說,選擇一個市面上普及性高,上手容易,最好是免費,同時遇到問題可以找到眾多資源解決的軟體,反而是性價比最高的選擇。

而我們一般常見的需求:比較那個渠道帶來的轉換最高、我的客戶為什麼不詢價不下單、哪個渠道應該要投放多少預算、什麼時候應該減碼......等等,這些需求,GA 就已經可以做到囉!

希望大家在充分了解 GA 後,找到可以達到目標以及解決目前問題的方法啦!如果希望更進一步地了解這些數據的商業化應用,可以預約圖靈的數據科學家諮詢喔!

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