Każdy reklamodawca, który prowadzi kampanie w systemie Facebook Ads i analizuje statystyki zarówno na tym kanale, jak i w Google Analytics, może zobaczyć różnice w wynikach. To nie oznacza, że któreś narzędzie działa nieprawidłowo. Sprawdzanie danych w dwóch odrębnych platformach niesie za sobą ryzyko rozbieżności. Skąd zatem biorą się niezgodności i jak interpretować dane, które nie są takie same? Przeczytaj artykuł i poznaj nasze rekomendacje.
Skąd biorą się różnice w danych?
Reklamodawcy, którzy promują biznes za pomocą Menedżera Reklam w Facebook Ads, niemal zawsze traktują ten kanał jako główne źródło informacji o wynikach i skuteczności reklam. Większość reklamodawców analizuje statystyki również w Google Analytics, w którym widoczne są wszystkie źródła ruchu doprowadzające użytkowników do strony. Gdy porównamy wyniki na platformie Facebook Ads i Google Analytics, zobaczymy, że nie są takie same. Bardzo często pojawiają się wówczas wątpliwości, czy oba kanały działają prawidłowo oraz czy raporty nie są przekłamane. Przedsiębiorcy, którzy sprawdzają rezultaty swoich kampanii, czasem zakładają, że jeden z kanałów nie działa prawidłowo, ponieważ rozbieżności bywają duże i dotyczą podstawowych metryk. Różnice zauważymy, patrząc na dane, takie jak liczba sesji i użytkowników. Kolejna rozbieżność najczęściej widoczna jest na poziomie konwersji.
W Google Analytics użytkowników docierających do witryny klienta zwykle będzie mniej, ponieważ system przypisuje ich dopiero wtedy, gdy ktoś trafi na stronę docelową, czyli ją wyświetli. Kliknięcie linku, po którym karta strony zostanie zamknięta przed pełnym załadowaniem serwisu, nie będzie zliczone w statystykach Google Analytics. Inaczej dzieje się, gdy użytkownik trafia na stronę z Facebooka. Platforma zalicza każde kliknięcie linku oraz każdą interakcję użytkownika z reklamą. Oznacza to, że nawet jeśli użytkownik nie zdąży po kliknięciu przejść do strony docelowej lub zamknie kartę przed pełnym wczytaniem witryny, Facebook i tak odnotuje takie kliknięcie i zobaczymy to w statystykach konta. Google Analytics jest dokładniejszy, jeśli bierzemy pod uwagę sesje i kliknięcia pochodzące z jednego urządzenia.
Rozbieżności a konwersje
Różnice widoczne są także w konwersjach. Jeśli wszystko jest prawidłowo okodowane i nie ma błędów technicznych, statystyki powinny pokazywać tyle wartościowych akcji, ile faktycznie miało miejsce. Dlaczego więc na jednej platformie możemy zobaczyć więcej lub mniej konwersji dla danego kanału niż na drugiej? Jeżeli wszystko jest prawidłowo ustawione, odpowiedzią najczęściej są różne modele atrybucji. Zanim dojdzie do konwersji, użytkownik wykonuje różne ruchy na ścieżce konwersji. Czasem zdarza się, że potencjalny klient zobaczy reklamę produktu lub usługi na Facebooku i wejdzie z tą reklamą w interakcję, ale nie zakończy sesji konwersją. Za kilka dni ten sam użytkownik wejdzie ponownie na stronę z produktem lub usługą, na przykład bezpośrednio lub wpisując słowa kluczowe w wyszukiwarkę Google. Facebook może taką konwersję przypisać do kampanii, która brała udział we wspomnianej powyżej interakcji klienta z reklamą. Google Analytics natomiast może przypisać konwersję do innego kanału, na przykład takiego, który był ostatnim źródłem styku klienta przed zakupem.
Różnica może wynikać także z logowania na różnych urządzeniach. Facebook zdecydowanie lepiej radzi sobie z rozpoznawaniem użytkowników korzystających z serwisu na różnych sprzętach. Jeśli użytkownik Facebooka wejdzie w interakcję z reklamą na telefonie i zrobi to ponownie na komputerze, system go rozpozna i potraktuje jako tą samą osobę. Wystarczy, że taki użytkownik jest zalogowany na swoim koncie. Dla Analyticsa interakcja na innym urządzeniu niż wcześniej będzie potraktowana jako nowa sesja i system niekoniecznie poradzi sobie z właściwym przypisaniem kanału. To może powodować kolejne rozbieżności w odczytywaniu wyników.
Różnice w danych są naturalnym zjawiskiem na niemal każdym koncie
Analizując statystyki w obu kanałach, niemal zawsze zobaczymy różnice. Google Analytics i Facebook Ads to dwa różne narzędzia, które działają w inny sposób, i trudno będzie ujednolicić wyniki w obu kanałach. Można modyfikować modele atrybucji i w ten sposób próbować wpłynąć na sposób przypisywania konwersji, natomiast nie zawsze będzie to sensownym rozwiązaniem. Dobrą praktyką jest obserwowanie wyników w obu kanałach i wyciąganie wniosków ze statystyk. Zaakceptowanie tego, że różnice będą się pojawiać, to najlepsze rozwiązanie. Niektórzy reklamodawcy próbują wyciągać średnią z wyników na obu kanałach lub stosują jeszcze inne metody ujednolicania wartości. Najkorzystniej jest obserwować, co się dzieje za pośrednictwem obu kanałów, jakiej jakości ruch pojawia się, jak wyglądają konwersje, kim są użytkownicy wchodzący w interakcje i na tej podstawie wyciągać wnioski oraz podejmować decyzje o optymalizacjach, które będą korzystne dla biznesu. Warto również sprawdzać raport ścieżek wielokanałowych w Google Analytics, by zobaczyć, jaką rolę przy danej konwersji odegrały inne kanały i reklamy emitowane za ich pośrednictwem.
Bengali (Bangladesh) · 
English (United States) · 
Polish (Poland) ·