Consultas o Google Analytics. Reporta 5.000 visitantes. Consultas os registos do teu servidor. Mostram 7.000 pedidos. Consultas a tua plataforma de análise de produto. Reporta 4.500 visitantes. Três fontes de dados, três números diferentes. Qual está certo?
Todos. E nenhum. As ferramentas diferentes contam coisas diferentes e usam definições diferentes. As discrepâncias são normais. Perceber porque existem ajuda-te a interpretar os teus dados.
Porque é que ferramentas diferentes mostram números diferentes
Definições diferentes de "sessão"
Uma ferramenta define uma sessão como 30 minutos de inatividade. Outra usa 45 minutos. Outra usa 24 horas. Um utilizador que sai do teu site durante 40 minutos e volta pode contar como uma sessão numa ferramenta e como duas noutra. O número de sessões vai diferir sempre.
Regras diferentes de contagem de visualizações de página
Algumas ferramentas contam apenas visualizações de página tradicionais. Outras contam visualizações de página virtuais de aplicações de página única. Algumas contam eventos pushState como visualizações de página. Outras não. As contagens de visualizações de página variam com estas diferenças.
Filtragem de bots diferente
A Ferramenta A filtra os bots dos motores de pesquisa. A Ferramenta B não. A Ferramenta C usa uma lista de bots diferente. As diferenças na filtragem de bots alteram os totais de tráfego. Vais ver sempre números diferentes se as ferramentas filtrarem de forma diferente.
Momento de recolha dos dados diferente
Os registos do servidor guardam ao nível do servidor, no milissegundo em que o pedido chega. As bibliotecas de análise recolhem do lado do cliente e agrupam pedidos. Se um utilizador fechar o navegador antes de o pedido de análise ser enviado, perde-se. Os registos do servidor captam-no. As ferramentas do lado do cliente não.
Tratamento de fusos horários diferente
Tens o Google Analytics definido para a hora da Costa Leste dos EUA e os registos do servidor em UTC. Os totais diários alinham-se de forma diferente. Os dados de ontem podem incluir tráfego de hoje do servidor se os fusos horários não estiverem sincronizados. Aparecem pequenas discrepâncias.
Modelos de atribuição diferentes
As ferramentas usam regras de atribuição diferentes. Algumas usam o último clique. Algumas usam o primeiro clique. Algumas usam decaimento temporal. Se tens vários pontos de contacto antes da conversão, ferramentas diferentes vão creditar origens diferentes. A atribuição multi-toque nunca vai coincidir com a atribuição do último clique.
Classificação de tráfego diferente
A Ferramenta A classifica o tráfego de uma certa origem como orgânico. A Ferramenta B classifica-o como direto. A Ferramenta C classifica-o como referência. Cada ferramenta usa regras diferentes. A distribuição por origem vai diferir.
Padrões comuns de discrepância
O Google Analytics mostra números mais baixos do que os registos do servidor
É típico. Os registos do servidor mostram todos os pedidos. O Google Analytics falha o tráfego bloqueado por bloqueadores de anúncios, bloqueado pela prevenção de rastreio, ou em que o código de rastreio não dispara. O Google Analytics costuma estar 20-40% abaixo dos registos do servidor.
Contagens de conversões diferentes do processador de pagamentos
A análise pode rastrear mais conversões do que o teu processador de pagamentos porque conta checkouts abandonados ou outros eventos como conversões. Ou pode rastrear menos se algumas conversões forem concluídas offline ou em plataformas de terceiros.
Discrepâncias de tráfego orgânico entre ferramentas
Ferramentas diferentes classificam o orgânico de forma diferente. O Google Search Console mostra as palavras-chave orgânicas. O Google Analytics mostra o tráfego orgânico. Raramente coincidem exatamente, porque medem coisas diferentes em fases diferentes do percurso.
Diferenças nas origens de tráfego
Um clique do Facebook pode ser classificado como "direto" numa ferramenta e "social" noutra, consoante a forma como o URL é etiquetado e como as ferramentas classificam o tráfego sem etiqueta.
Como lidar com as discrepâncias
Percebe o que cada ferramenta mede
O primeiro passo: saber o que cada ferramenta está a contar. O Google Analytics conta visualizações de página e eventos. Os registos do servidor contam pedidos HTTP. O teu processador de pagamentos conta transações. Estão a medir coisas diferentes, por isso as diferenças são esperadas.
Escolhe uma fonte de verdade para cada métrica
Escolhe que ferramenta é dona de que métrica. "O Google Analytics é dono das métricas de tráfego." "A plataforma da loja é dona das métricas de conversão." "Os registos do servidor são donos dos diagnósticos técnicos." Quando precisas de tráfego, consultas sempre a análise. Isto evita confusão.
Documenta as discrepâncias e explica-as
Para discrepâncias importantes, documenta-as. "O Google Analytics mostra 5 mil visitantes. Os registos do servidor mostram 7 mil. A diferença explica-se pelos bloqueadores de anúncios que bloqueiam o código de rastreio (~40% do tráfego)." Documenta a explicação para a tua equipa perceber.
Cria um processo de reconciliação
Todos os meses, compara as tuas principais ferramentas entre si. O Google Analytics vs. a tua plataforma de análise de produto. O Google Analytics vs. o processador de pagamentos. Verifica se a diferença é consistente. Se mudar de repente, investiga porquê.
Usa a fonte de dados mais completa para a análise
Se precisas de dados reais de transações, usa o teu processador de pagamentos. Se precisas de padrões de tráfego, usa os registos do servidor. Se precisas de comportamento dos utilizadores e segmentos, usa ferramentas de análise. Cada fonte é a melhor para certas perguntas.
As ferramentas devem complementar-se
Constrói um quadro completo a partir de várias fontes
Em vez de lutares contra as discrepâncias, usa-as como previsto: cada ferramenta dá uma vista diferente. A análise mostra o comportamento dos utilizadores. Os registos do servidor mostram padrões de tráfego. O CRM mostra dados de clientes. O processador de pagamentos mostra a receita. Juntos, são mais completos do que qualquer ferramenta sozinha.
Usa as discrepâncias para encontrar problemas
Quando as discrepâncias mudam de repente, alguma coisa pode estar avariada. O rastreio pode ter falhado. Podem ter sido aplicados filtros. A diferença revela o problema.
Perguntas frequentes
Que variação é normal entre ferramentas de análise?
Uma diferença de 10-30% é típica. Uma variação de 5% ou menos significa que estás a ir bem. Uma variação de 50%+ sugere que algo está errado. Compara as tuas ferramentas específicas para perceberes a tua variação normal. Com o criador de websites da WEMASY, podes configurar isto diretamente no teu website.
Devo confiar na ferramenta que reporta números mais altos?
Não necessariamente. Mais números não significa mais precisão. Percebe porque é que os números diferem. A contagem mais alta pode estar inflacionada. A mais baixa pode estar a subestimar. Nenhuma está automaticamente certa.
Porque é que o Google Analytics mostra menos conversões do que o meu processador de pagamentos?
Razões comuns: o código de rastreio não dispara em algumas conversões, bloqueadores de anúncios que impedem o rastreio de conversões, conversões offline que o teu processador de pagamentos capta e a análise não, fusos horários que não coincidem.
Que ferramenta devo usar como fonte de verdade?
Depende da métrica. Para o comportamento dos utilizadores, usa a tua ferramenta de análise. Para a receita, usa o teu processador de pagamentos. Para diagnósticos técnicos, usa os registos do servidor. Não dependas de uma só ferramenta para tudo.
As discrepâncias significam que uma das minhas ferramentas está avariada?
Normalmente não. As diferenças são normais. Mas mudanças repentinas no padrão podem indicar um problema. Se a análise cair de repente 50% em relação ao teu processador de pagamentos, algo avariou. As diferenças estáveis são esperadas.
Posso reconciliar dados de ferramentas diferentes?
Não por completo, porque medem coisas diferentes. Mas podes identificar as prováveis origens das discrepâncias e perceber a diferença. Documenta as diferenças para a tua equipa saber o que esperar.