Google Ads 与 Analytics 数据差异

Google Ads 报告和 Google Analytics（分析）上的数据应该相同。 然而，在某些情况下，尽管评估了相同的指标，但两个报告可能会有所不同。

如果您注意到这些差异，本文旨在分析这些差异背后的原因，以及如何评估自然搜索数据的完整情况。 有时，在展示您的网站或频道的指标时，这可能会成为董事会面前的一个关键问题。

重要的是要了解 Google 如何表示其指标以及为什么某些数据可能会按原样显示。 在本文中，我们将评估所有这些以及不真实的 Google Ads 与 Analytics 数据的差异。 如果您想与区块链行业的专业营销机构合作，Bitmedia.IO 是一个不错的起点。 该机构通过个性化广告活动来帮助加密货币公司和区块链初创公司提高知名度，帮助他们更好地了解这些活动，并让他们在看到加密货币指标时能够做出更好的营销决策。

好吧，让我们深入了解配置清单，以确保您的营销活动具有正确的首选项以实现清晰的数据表示。

配置清单

关联账户

当网络管理员链接多个 Google Ads 帐户时，指标报告通常会很复杂。 为避免这种情况，请确保 Google Analytics 和 Google Ads 中的每个帐户都正确关联。

着陆页跟踪

检查广告和分析是否都在跟踪相似的着陆页，以确保正确的标记。

自动标记

在您的 Google Ads 帐户上激活自动标记，以便将您的广告系列自动附加到适当的目标网址。 这可确保准确跟踪数据和活动指标。

最终网址标记

通过手动标记最终到达网址，帮助防止广告和分析帐户中的数据差异，以确保跟踪参数一致。

过滤审查

确保您已检查并比较了 Analytics 上可能影响您的数据的任何视图或过滤器。 这将帮助活动经理更好地了解各种数据接触点，例如视图、用户参与度、点击次数等。

标签验证

检查跟踪标签的准确性并确保标签得到良好实施。

差异的原因

一旦验证您的设置正确，就必须了解数据差异的根本原因：

• 转化归因

Google Ads 和 Analytics（分析）对转化的归因方式不同，尤其是当转化涉及多个接触点时。 了解这些差异对于理解 Google Analytics（分析）与 Ads 数据存在差异的原因至关重要。

• 交易时间

转换时间的差异可能会导致两个平台之间报告的数据存在差异。

• 跟踪滞后

Google Ads 和 Analytics 的报告更新频率可能不同，从而导致暂时的数据差异。

• 账户级跟踪

确保帐户级别的跟踪设置保持一致，以避免广告活动之间出现差异。

点击次数与会话次数 – 有什么区别

了解 Google Ads 的点击数据和 Analytics（分析）的会话数据之间的区别。 在本节中，我们将评估点击次数与会话次数的差异以及为什么它在解释加密货币活动指标时很重要

了解点击次数和会话次数之间的根本区别有助于协调数据。 但如何呢？

• 指标很重要：了解分析中的数据和指标至关重要，以便了解它们在数据报告时可能存在某些差异的原因。 例如，Google Ads 记录点击次数，而 Analytics 记录会话。
• 无效点击过滤： Google Ads 彻底过滤无效点击。 另一方面，Google Analytics 指标跟踪器不会过滤无效点击。 因此，这可能会导致点击次数和会话次数之间存在巨大差异。
• 自动标记的重要性：如果您在 Google Ads 帐户中启用自动标记，则跟踪参数会更加一致。 这确保了跟踪参数不仅准确而且一致。
• 导入设置：确保 Analytics 中的数据导入设置正确配置以避免出现差异。
• URL 重写和重定向：留意可能影响跟踪的 URL 重写或重定向，特别是当跟踪依赖于 URL 参数时。
• 着陆页跟踪：对着陆页进行一致的跟踪至关重要，因为着陆页标记方式的差异可能会导致差异。
• 用户偏好：用户设置或偏好的差异（例如广告拦截器或 JavaScript 设置）可能会影响 Analytics 中的数据报告。
• 服务器延迟：服务器响应时间会影响跟踪数据的准确性，尤其是在分析中。
• 回访用户和书签：考虑与 Google Ads 相比，Analytics（分析）中如何跟踪回访用户和添加书签的访问。

转换率的差异

Google Ads 和 Google Analytics 之间的转化率差异可能会让数字营销人员感到沮丧。 虽然这两个平台都旨在提供有关在线广告活动绩效的见解，但报告的转化率存在差异并不少见。

归因模型

Google Ads 和 Analytics（分析）之间转化率存在差异的主要原因之一是使用了不同的归因模型。

Google Ads 通常使用“最终点击”归因模型，其中转化功劳分配给转化事件之前最后点击的广告。 该模型强调最终接触点，可能不会对促成转化的其他交互给予认可。

相比之下，Google Analytics 提供了各种归因模型，包括“最后一次互动”、“首次互动”、“线性”、“时间衰减”和“基于位置”。 这些模型在多个接触点之间分配转化的功劳，从而提供更全面的客户旅程视图。

跟踪 Ctypto 营销活动的不匹配情况

跟踪差异也可能导致转化率差异，并且可能由多种问题引起：

• 跨域跟踪：如果您的网站跨越多个域，那么确保准确的跨域跟踪至关重要。 不一致的跟踪实施可能会导致错过转化或重复计算转化。
• JavaScript 和 Cookie 处理：浏览器处理 JavaScript 和 Cookie 方式的差异可能会影响跟踪。 禁用 JavaScript 或 cookie 限制的用户可能无法在 Analytics 中准确跟踪。
• 重定向和服务器延迟： URL 重定向和服务器响应时间可能会影响跟踪过程，从而导致报告的转化发生变化。
• 过滤器和视图设置： Google Analytics 中的过滤器和视图设置可以影响报告中包含的数据。 确保正确配置过滤器以满足您的报告要求。
• 目标和事件配置： Google Analytics 中的目标和事件配置错误可能会导致转化跟踪不准确。

数据采样

Google Analytics 经常对数据进行采样，尤其是在高流量帐户中。 这意味着仅使用数据的子集进行报告，这可能会引入差异，尤其是在较小的样本量中。

特定于平台的行为

Google Ads 和 Analytics 都可能具有特定于平台的行为。 例如，Google Ads 可能会过滤掉无效点击，这可能会影响报告的转化次数。

数据更新频率

Google Ads 和 Analytics 可能会以不同的频率更新数据。 这些差异可能会导致报告的转化率出现暂时变化。 在评估差异时利用实时数据非常重要。

和解与行动

以下是有效管理转化率差异的几个步骤：

选择通用归因模型

确保 Google Ads 和 Google Analytics（分析）使用相同的归因模型进行转化跟踪，以确保指标仅代表可靠的数据。 这有助于调整用于为转化分配功劳的方法。

定期审核跟踪设置

定期检查和验证您的跟踪设置，以识别和纠正由跨域跟踪、JavaScript 处理和重定向等问题引起的差异。

评估您的加密货币指标时，将苹果与苹果进行比较

分析两个平台的数据时，请确保比较相似的数据集。 例如，比较相同归因模型和时间段的数据。

了解平台和替代工具的差异

请注意 Google Ads 和 Analytics（分析）的独特功能和行为，例如过滤无效点击，并在解释数据时考虑这些。

咨询支持资源

Google 为 Google Ads 和 Analytics 提供全面的支持资源。

结论

解决 Google Ads 与 Analytics 数据不一致问题需要采取细致的方法。 该方法首先要确保您的帐户正确链接、准确设置跟踪参数并仔细检查过滤器。

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