GA4 nie odpowiada na pytanie: „ile było wejść?”
GA4 odpowiada na pytanie: „dlaczego użytkownicy kupują – albo nie kupują”.

I właśnie w tym tkwi jego największa wartość dla e-commerce.

Dlaczego GA4 to coś więcej niż „statystyki”?

W klasycznym podejściu analityka kończy się na:

• liczbie użytkowników,
• źródłach ruchu,
• przychodach.

Tymczasem sprzedaż nie dzieje się na wykresach, tylko w zachowaniu użytkownika:

• w tym, gdzie się zatrzymuje,
• gdzie klika,
• gdzie się waha,
• gdzie rezygnuje.

GA4 został zaprojektowany właśnie po to, aby analizować ścieżki, zdarzenia i intencje, a nie tylko odsłony stron.

Najczęstszy błąd w analizie GA4 w e-commerce

Najczęściej spotykany scenariusz wygląda tak:

„Mamy GA4, ale tak naprawdę patrzymy tylko na przychód i ruch”.

Efekt?

• decyzje podejmowane „na czuja”,
• optymalizacja kampanii Google Ads bez wiedzy, co faktycznie działa,
• brak odpowiedzi na pytanie, dlaczego sprzedaż nie rośnie mimo większego ruchu.

GA4 ma sens tylko wtedy, gdy:

• wiesz, jakie pytania mu zadać,
• łączysz dane z realnymi decyzjami biznesowymi.

Jakie dane w GA4 realnie wpływają na sprzedaż?

Zachowanie użytkownika zamiast „ładnych liczb”

Jednym z największych atutów GA4 jest analiza zdarzeń. W e-commerce kluczowe są nie tylko zakupy, ale m.in.:

• wyświetlenia kart produktów,
• dodania do koszyka,
• rozpoczęcie checkoutu,
• rezygnacje na poszczególnych etapach.

To właśnie tutaj ukryte są odpowiedzi na pytania:

• czy problemem jest oferta,
• czy UX,
• czy komunikacja,
• czy źródło ruchu.

Ścieżki użytkowników – gdzie naprawdę tracisz sprzedaż?

Raporty ścieżek pozwalają zobaczyć, jak użytkownik porusza się po sklepie, zamiast analizować pojedyncze strony w oderwaniu od kontekstu. To właśnie na tym etapie często wychodzą problemy związane z optymalizacją UX sklepu internetowego.

Często okazuje się, że:

• użytkownicy wracają kilka razy do tej samej kategorii,
• porzucają koszyk po zobaczeniu kosztów dostawy,
• trafiają na strony, które nie prowadzą ich dalej.

To są sygnały, których nie widać w standardowych raportach.

GA4 a lejek sprzedażowy w e-commerce

GA4 świetnie nadaje się do analizy lejka – pod warunkiem, że patrzysz na niego procesowo, a nie tylko końcowy zakup.

Dobrze zdefiniowany lejek pokazuje:

• ilu użytkowników odpada na etapie produktu,
• ilu rezygnuje w koszyku,
• ilu porzuca checkout,
• gdzie dokładnie następuje „moment zwątpienia”.

Każdy z tych punktów wymaga innej optymalizacji, a GA4 daje dane, by je rozróżnić.

Jak wykorzystywać GA4 do optymalizacji sprzedaży?

Optymalizacja kart produktów

Dane z GA4 często pokazują, że:

• użytkownicy oglądają produkt, ale go nie dodają do koszyka,
• wracają do karty produktu kilka razy,
• spędzają dużo czasu, ale nie podejmują decyzji.

To sygnał, że problem może leżeć w:

• opisie produktu,
• zdjęciach,
• braku informacji o dostawie, zwrotach lub dostępności.

GA4 nie mówi „co poprawić”, ale pokazuje, gdzie szukać problemu.

Optymalizacja koszyka i checkoutu

Jednym z najcenniejszych zastosowań GA4 jest analiza porzuceń. Jeżeli widzisz, że:

• koszyk działa,
• checkout się zaczyna,
• ale zakup się nie kończy,

to nie jest problem kampanii. To problem:

• zaufania,
• ceny końcowej,
• procesu zakupowego.

Bez danych z GA4 te wnioski są tylko domysłami.

Segmentacja użytkowników, która ma sens

GA4 pozwala analizować nie „wszystkich użytkowników”, ale konkretne grupy:

• nowych vs powracających,
• kupujących vs przeglądających,
• użytkowników mobile vs desktop,
• użytkowników z różnych źródeł ruchu.

Dzięki temu możesz zobaczyć, że:

• ruch z jednego kanału ma świetne zaangażowanie, ale słabą konwersję,
• inny kanał generuje mniej ruchu, ale wyższą sprzedaż,
• mobile sprzedaje gorzej nie przez produkt, lecz przez UX.

GA4 jako narzędzie do lepszych kampanii reklamowych

Jednym z największych atutów GA4 jest możliwość łączenia danych z marketingiem.

Dobrze czytane dane pozwalają:

• optymalizować kampanie pod realne zachowania, nie tylko kliknięcia,
• tworzyć lepsze grupy remarketingowe,
• wykluczać ruch, który nie generuje wartości,
• skalować to, co faktycznie sprzedaje.

GA4 pokazuje, który użytkownik jest wart kolejnej złotówki z budżetu, a który tylko „nabija statystyki”.

Smaczek, który często zmienia wszystko: czas i kolejność

Jednym z niedocenianych elementów GA4 jest analiza:

• czasu do zakupu,
• liczby interakcji przed konwersją,
• kolejności zdarzeń.

W e-commerce rzadko sprzedaje się „od razu”. GA4 często pokazuje, że:

• użytkownik potrzebuje kilku wizyt,
• wraca z różnych kanałów,
• kupuje dopiero po czasie.

To wiedza, która:

• zmienia podejście do atrybucji,
• pozwala lepiej planować remarketing,
• chroni przed pochopnym wyłączaniem kampanii.

Podsumowanie: GA4 nie sprzedaje – sprzedają decyzje oparte na danych

GA4 samo w sobie nie zwiększy sprzedaży. Ale źle zinterpretowane dane mogą ją skutecznie blokować.

Dobrze czytany GA4:

• pokazuje realne bariery zakupowe,
• pomaga optymalizować UX i ofertę,
• wspiera skuteczniejsze kampanie,
• pozwala rosnąć bez zwiększania budżetu.

To nie jest narzędzie „dla analityków”.
To narzędzie dla firm, które chcą sprzedawać więcej i mądrzej.

Jeśli chcesz realnie wykorzystać dane z GA4 i przełożyć je na wzrost sprzedaży, skontaktuj się z nami i zwiększ sprzedaż swojego e-commerce.

Artykuł Jak czytać i wykorzystywać dane z GA4, aby zwiększać sprzedaż e-commerce pochodzi z serwisu KoboSystem - skuteczne rozwiązania internetowe - sprawdź nas!.

W tym artykule pokażemy, jak korzystać z narzędzi analitycznych, by przekładać dane na konkretne decyzje biznesowe, które zwiększą sprzedaż i skuteczność Twojego marketingu.

1. Dlaczego analityka internetowa jest kluczowa

Bez analizy danych działasz po omacku – podejmujesz decyzje “na oko”, zamiast w oparciu o fakty. Analityka pozwala:

• Zrozumieć, skąd przychodzą użytkownicy.
• Określić, które kanały marketingowe są najbardziej opłacalne.
• Wykryć problemy na stronie, które utrudniają konwersję.
• Monitorować efekty kampanii i optymalizować je w czasie rzeczywistym.

📌 Przykład: Jeśli widzisz, że 70% ruchu z kampanii Google Ads opuszcza stronę po kilku sekundach, to sygnał, że reklama kieruje na nieodpowiednią podstronę lub treść jest niedopasowana do intencji użytkownika.

2. Podstawowe narzędzia do analityki internetowej

Google Analytics 4 (GA4)

Podstawowe narzędzie do analizy ruchu, zachowań użytkowników i konwersji. Pozwala śledzić m.in. źródła ruchu, ścieżki użytkowników, czas spędzony na stronie czy współczynnik odrzuceń.

Google Search Console

Monitoruje widoczność strony w wyszukiwarce Google, sprawdza pozycje fraz i wykrywa błędy indeksowania.

Hotjar / Microsoft Clarity

Narzędzia do analizy zachowań użytkowników – nagrania sesji, mapy kliknięć, analiza przewijania strony.

Ahrefs / Senuto

Śledzenie widoczności w SEO, analiza konkurencji i efektywność działań link buildingowych.

📌 Tip: Warto połączyć dane z kilku narzędzi, aby mieć pełniejszy obraz sytuacji.

3. Kluczowe wskaźniki, na które warto patrzeć

• CTR (Click-Through Rate) – współczynnik klikalności linków i reklam.
• Współczynnik konwersji – ile procent użytkowników wykonuje pożądaną akcję (zakup, zapis, kontakt).
• Średni czas sesji – ile czasu użytkownicy spędzają na stronie.
• Bounce rate – ile osób opuszcza stronę po zobaczeniu jednej podstrony.
• LTV (Lifetime Value) – wartość klienta w długim okresie.

📌 Przykład: Wysoki ruch z niskim współczynnikiem konwersji może oznaczać, że docierasz do niewłaściwej grupy odbiorców.

4. Jak wyciągać wnioski z danych – praktyczny proces

Krok 1: Zdefiniuj cele biznesowe

Najpierw określ, co chcesz mierzyć – sprzedaż, zapisy do newslettera, liczbę pobrań e-booka.

Krok 2: Zbierz dane

Upewnij się, że narzędzia analityczne działają prawidłowo i zbierają kompletne dane.

Krok 3: Analizuj w kontekście

Same liczby niewiele mówią – porównuj je w czasie i względem poprzednich kampanii.

Krok 4: Testuj rozwiązania

Jeśli zauważysz problem, przygotuj test A/B, by sprawdzić, które rozwiązanie działa lepiej.

Krok 5: Wdrażaj i monitoruj

Wprowadź zmiany i śledź ich wpływ na wyniki.

📌 Przykład: Jeśli po zmianie nagłówka w kampanii CTR wzrósł o 20%, oznacza to, że komunikat lepiej trafia do odbiorców.

5. Najczęstsze błędy w analizie danych

• Skupianie się na “próżnych” wskaźnikach (np. same odsłony bez konwersji).
• Brak segmentacji użytkowników (nowi vs powracający, mobile vs desktop).
• Zbyt rzadka analiza – dane powinny być monitorowane regularnie.
• Ignorowanie jakości ruchu – sam ruch to nie wszystko.

📌 Tip: Czasem spadek ruchu z jednego kanału nie jest problemem, jeśli wzrasta udział tego, który generuje więcej konwersji.

Podsumowanie

Analityka internetowa to podstawa skutecznego marketingu. Dane same w sobie nie mają wartości – dopiero ich interpretacja i wdrożenie wniosków prowadzą do realnych wyników.

💡 Chcesz lepiej wykorzystać dane swojej strony internetowej?

W KoboSystem.pl analizujemy ruch, optymalizujemy kampanie i wdrażamy zmiany, które przekładają się na realne zyski.

Skontaktuj się z nami, a pomożemy Ci podejmować decyzje oparte na faktach!

Artykuł Analityka internetowa – jak wyciągnąć wnioski z danych (przewodnik po narzędziach i praktycznym zastosowaniu) pochodzi z serwisu KoboSystem - skuteczne rozwiązania internetowe - sprawdź nas!.

Czym jest analityka webowa?

Analityka webowa to proces zbierania, analizowania i raportowania danych związanych z ruchem na stronie internetowej oraz interakcjami użytkowników z witryną. Celem analityki webowej jest zrozumienie, w jaki sposób użytkownicy korzystają z witryny. Jakie są ich preferencje oraz jakie działania prowadzą do osiągnięcia określonych celów biznesowych, takich jak konwersje czy sprzedaż.

Dzięki analityce webowej, firmy mogą monitorować, które kanały marketingowe generują najwięcej ruchu, jakie treści są najbardziej angażujące, jakie ścieżki użytkownicy pokonują przed dokonaniem zakupu, a także które elementy witryny mogą wymagać optymalizacji.

Dlaczego analityka webowa jest kluczowa w marketingu cyfrowym?

W marketingu cyfrowym, gdzie większość działań marketingowych odbywa się online, analityka webowa jest nieodzowna z kilku kluczowych powodów:

• Pomiar efektywności kampanii marketingowych

Analityka webowa pozwala marketerom na bieżąco monitorować efektywność kampanii marketingowych. Dzięki temu można szybko zidentyfikować, które kampanie przynoszą oczekiwane rezultaty, a które wymagają modyfikacji lub optymalizacji. Przykładowo, jeśli kampania reklamowa na Facebooku generuje dużo ruchu na stronie, ale ma niski współczynnik konwersji, analityka webowa pomoże zidentyfikować problem i podjąć odpowiednie kroki w celu jego rozwiązania.

• Optymalizacja doświadczeń użytkownika (UX)

Zrozumienie, jak użytkownicy poruszają się po stronie internetowej, jest kluczowe dla optymalizacji doświadczeń użytkownika (UX). Analityka webowa dostarcza informacji na temat tego, które strony są najczęściej odwiedzane. Jak również gdzie użytkownicy spędzają najwięcej czasu, a także, w którym momencie opuszczają witrynę. Dzięki tym danym, firmy mogą wprowadzać zmiany, które poprawią nawigację, zwiększą zaangażowanie użytkowników i ostatecznie doprowadzą do wyższych wskaźników konwersji.

• Personalizacja treści i ofert

Analityka webowa umożliwia tworzenie bardziej spersonalizowanych doświadczeń dla użytkowników. Analizując dane demograficzne, zachowania zakupowe oraz preferencje użytkowników, firmy mogą dostosowywać treści i oferty do indywidualnych potrzeb klientów. Personalizacja jest kluczowym elementem skutecznego marketingu cyfrowego, ponieważ zwiększa zaangażowanie użytkowników, buduje lojalność i prowadzi do wyższych wskaźników konwersji.

• Zrozumienie ścieżki klienta

Ścieżka klienta (customer journey) to proces, który użytkownik przechodzi od momentu zetknięcia się z marką do dokonania zakupu. Analityka webowa pozwala na dokładne śledzenie tej ścieżki, identyfikację punktów styku oraz zrozumienie, które kanały i treści mają największy wpływ na decyzje zakupowe. Dzięki tym informacjom, firmy mogą optymalizować swoje strategie marketingowe, aby lepiej odpowiadać na potrzeby klientów i skuteczniej prowadzić ich przez ścieżkę zakupową.

• Ustalanie priorytetów działań marketingowych

Analityka webowa dostarcza twardych danych, które pozwalają firmom podejmować świadome decyzje dotyczące alokacji budżetu marketingowego. Dzięki analizie danych, marketerzy mogą określić, które kanały i kampanie przynoszą najlepszy zwrot z inwestycji (ROI), a które wymagają większych nakładów lub modyfikacji. To z kolei pozwala na bardziej efektywne zarządzanie zasobami i maksymalizację wyników marketingowych.

Kluczowe narzędzia analityki webowej

Aby skutecznie wykorzystać analitykę webową w marketingu cyfrowym, niezbędne jest korzystanie z odpowiednich narzędzi. Oto kilka najpopularniejszych i najbardziej przydatnych narzędzi analityki webowej:

• Google Analytics

Google Analytics to jedno z najpopularniejszych narzędzi do analityki webowej. Oferuje szeroki wachlarz funkcji do monitorowania ruchu na stronie, analizy zachowań użytkowników, śledzenia konwersji oraz raportowania danych. Dzięki Google Analytics, firmy mogą śledzić kluczowe wskaźniki – liczba użytkowników, współczynnik odrzuceń, czas spędzony na stronie, a także ścieżki zakupowe.

• Google Tag Manager

Google Tag Manager to narzędzie, które pozwala na łatwe zarządzanie i wdrażanie tagów (fragmentów kodu) na stronie internetowej bez konieczności ingerencji w kod źródłowy. Dzięki temu marketerzy mogą śledzić zdarzenia, takie jak kliknięcia, pobrania plików, odtwarzanie wideo i wiele innych, co pozwala na bardziej szczegółową analizę zachowań użytkowników.

• Hotjar

Hotjar to narzędzie, które oferuje funkcje map cieplnych (heatmaps), nagrywania sesji użytkowników oraz ankiet. Mapy cieplne pokazują, gdzie użytkownicy najczęściej klikają, przewijają i spędzają czas na stronie, co pozwala na identyfikację obszarów wymagających optymalizacji. Nagrywanie sesji użytkowników umożliwia dokładne zrozumienie, jak użytkownicy poruszają się po stronie, co może być niezwykle pomocne w optymalizacji UX.

• SEMrush

SEMrush to kompleksowe narzędzie do analizy SEO, monitorowania pozycji w wyszukiwarkach, badania słów kluczowych oraz analizy konkurencji. Dzięki SEMrush, firmy mogą śledzić swoje pozycje w wynikach wyszukiwania. Analizować strategie konkurencji oraz optymalizować treści na stronie pod kątem wyszukiwarek.

Najlepsze praktyki w wykorzystaniu analityki webowej

Aby maksymalnie wykorzystać potencjał analityki webowej w marketingu cyfrowym, warto stosować się do kilku sprawdzonych praktyk:

• Regularne monitorowanie wyników

Analityka webowa to proces ciągły, który wymaga regularnego monitorowania wyników. Śledzenie kluczowych wskaźników w czasie rzeczywistym pozwala na szybkie reagowanie na zmiany, identyfikację problemów oraz optymalizację działań marketingowych.

• Segmentacja danych

Segmentacja danych to proces dzielenia danych na mniejsze grupy, które umożliwiają bardziej szczegółową analizę. Dzięki segmentacji, firmy mogą lepiej zrozumieć zachowania różnych grup użytkowników, co pozwala na bardziej precyzyjne dostosowanie działań marketingowych.

• Testowanie A/B

Testowanie A/B to metoda porównywania dwóch wersji strony internetowej lub kampanii marketingowej, aby sprawdzić, która z nich przynosi lepsze rezultaty. Testowanie A/B pozwala na ciągłe doskonalenie strategii marketingowych oraz optymalizację elementów witryny pod kątem konwersji.

• Raportowanie i analiza

Regularne raportowanie wyników analityki webowej oraz ich analiza to klucz do podejmowania świadomych decyzji marketingowych. Raporty powinny być dostosowane do potrzeb firmy i zawierać kluczowe wskaźniki, które są istotne dla realizacji celów biznesowych.

Wyzwania związane z analityką webową

Mimo licznych korzyści, analityka webowa wiąże się również z pewnymi wyzwaniami. Jednym z głównych wyzwań jest zarządzanie dużą ilością danych, które mogą być trudne do zinterpretowania bez odpowiednich narzędzi i umiejętności. Ponadto, zmieniające się przepisy dotyczące ochrony prywatności, takie jak RODO, mogą wpłynąć na dostępność i przetwarzanie danych użytkowników, co wymaga od firm dostosowania swoich praktyk analitycznych do nowych regulacji.

Podsumowanie

Analityka webowa to nieodłączny element nowoczesnego marketingu cyfrowego. Umożliwia ona firmom lepsze zrozumienie swoich klientów, optymalizację działań marketingowych oraz podejmowanie świadomych decyzji biznesowych. Dzięki narzędziom takim jak Google Analytics, Hotjar czy SEMrush, firmy mogą monitorować efektywność swoich kampanii. Jak również analizować zachowania użytkowników oraz personalizować doświadczenia zakupowe. Wykorzystanie analityki webowej pozwala nie tylko na zwiększenie efektywności działań marketingowych, ale także na budowanie długotrwałych relacji z klientami i osiąganie lepszych wyników biznesowych. W obliczu rosnącej konkurencji na rynku cyfrowym, inwestycja w analitykę webową staje się kluczowym czynnikiem sukcesu każdej firmy działającej online.

Artykuł Znaczenie analityki webowej w marketingu cyfrowym pochodzi z serwisu KoboSystem - skuteczne rozwiązania internetowe - sprawdź nas!.

Zdarzają się jednak również skokowe zmiany i nowości o zasięgu „ogólnointernetowym”. Właśnie do takich zalicza się Google Analytics 4, które całkowicie zmienia możliwości, ale i wymaga obycia. Na całe szczęście Google nie wprowadza takich rzeczy z dnia na dzień – czasu jest więcej niż wystarczająco, by przetestować nowość.

Zupełnie nowe podejście

Dlaczego o Google Analytics 4 mówi się jak o rewolucji? Bo nią jest. Dotychczasowe zbieranie danych w Universal Analytics opierało się na sesjach. Takie podejście coraz bardziej rozmijało się z rzeczywistością, w której użytkownicy nieustannie przeskakują między urządzeniami różnego rodzaju (ze szczególnym uwzględnieniem mobilnych). Tymczasem GA4 opiera mapowanie na zdarzeniach (na przykład kliknięcie, wejście w zewnętrznych link, przewijanie), co zapewnia o wiele większą dokładność. Co jeszcze ważniejsze, potrafi te zdarzenia powiązać między urządzeniami i śledzić choćby przejście z aplikacji mobilnej na przeglądarkę laptopa. W połączeniu z próbkowaniem absolutnie wszystkich danych daje to kompleksowy obraz aktywności użytkowników.

Przygotowanie do tego, co nadejdzie

Ważne są tu dwa aspekty. Po pierwsze wspomniane aplikacje, poprzez które coraz więcej użytkowników przegląda sklepy internetowe czy portale rozrywkowe lub informacyjne. Ze względu na brak pojęcia odsłon czy sesji w ich przypadku pozostawały zagadką. Teraz szeroki strumień danych popłynie z nich prosto do Ciebie i będzie mógł być wykorzystany w pełni.

Po drugie prywatność. Wszystko wskazuje na to, że niebawem pożegnamy się z plikami Cookies. A Google Analytics 4 radzi sobie doskonale bez nich, opierając się na katalogowaniu zdarzeń i identyfikując użytkownika na podstawie jego User ID – indywidualnego numeru przypisanego do osoby, a nie urządzenia. Jest to więc przy okazji prostszy system niż ciasteczka, których ciągnęło się za każdym wiele. Swoje dane użytkownik może kontrolować i ma pełną przejrzystość co do czasu ich przechowywania, może je też usunąć.

Większa dokładność, nowe możliwości

Google Analytics 4 to zaawansowane narzędzie stworzone przede wszystkim z myślą o specjalistach. To nie jest aktualizacja Google Analytics, ale zupełnie nowa platforma. Nie ma też możliwości przeniesienia danych z jednej do drugiej ze względu na leżące u podstaw różnice. Warto zauważyć, że platforma GA4, choć przejrzysta, nie oferuje tylu ułatwień i standardowych raportów, co jej poprzedniczka. Mamy za to większe możliwości tworzenia własnych, dostosowanych do indywidualnych potrzeb.

Nie brak też zupełnych nowości. Tu zwracają uwagę uczenie maszynowe i algorytmy sztucznej inteligencji. Na podstawie zachowań użytkownika z ostatniego tygodnia potrafią przewidzieć, że prawdopodobieństwo dokonania zakupu znacznie wzrosło i to czas najwyższy na „ostatni szturm reklamowy”. Z prostych, ale ważnych zmian – od tej pory zdarzenia uznawane za konwersje ustawiamy ręcznie. Cudowne!

Korzystaj równolegle – dual tagging

Wspominaliśmy wcześniej, że przerzucanie danych z Universal Analytics do Google Analytics 4 i odwrotnie nie jest możliwe. Ale nic nie stoi na przeszkodzie, aby używać obu naraz. To świetny sposób, aby porównać różnice w wynikach. Polecamy – potrafią być spektakularne. Nie ma też lepszej drogi, aby zawczasu przyzwyczaić się do nowego systemu zbierania danych oraz oswoić z interfejsem bez presji czasu. Nie bez powodu jest on dostępny i testowany publicznie już od dłuższego czasu.

Korzyści, trendy

Mapowanie zdarzeniami to przede wszystkim wspaniała wiadomość dla wszelkich serwisów posiadających swoje aplikacje mobilne. Skorzystają także sklepy internetowe, które stawiają na długofalową relację z klientem i mozolne przeprowadzanie go przez lejek sprzedażowy. W tym przypadku skakanie między urządzeniami i kanałami jest bardzo typowe i dotychczas jego śledzenie było niemożliwe.

Pamiętaj jednak, że nawet, jeśli daleko Ci od obu tych grup, to Google Analytics 4 jest odzwierciedleniem kierunku, w którym zmierza współczesny Internet. Warto wyciągnąć wnioski i dostosować się zawczasu. Chyba nie chcesz zostać w tyle za konkurencją i odstawać od oczekiwań klientów?

Szukasz sprawdzonego rozwiązania dla swojego e-commerce? Skontaktuj się z KoboSystem już teraz!

Artykuł Google Analytics 4 – nowe spojrzenie na analitykę Twojego biznesu pochodzi z serwisu KoboSystem - skuteczne rozwiązania internetowe - sprawdź nas!.

Niestety po połączeniu kont możemy zauważyć rozbieżność danych między systemem AdWords a usługą Analytics przeważnie różnice występują w liczbie kliknięć i konwersji. Jest to występujący problemem, choć raporty odnośnie aktywności reklam PPC w Analytics są bezpośrednio importowane z systemu AdWords.

Źródło różnic między Google AdWords a Analytics – inna metodologia zbierania danych

Częstym powodem rozbieżności jest metodologia zbierania danych tych dwóch systemów. Jednak przed szukaniem powodów w modelach gromadzenia danych, warto najpierw sprawdzić listę konfiguracji, które bezwzględnie powinny być wykonane, aby dane się pokrywały.

Lista koniecznych konfiguracji

Połączenie konta AdWords z Analytics

Po pierwsze zadbaj o prawidłowe połączenie kont AdWords z Analytics, a następnie ustaw na koncie AdWords import danych witryny połączonego konta do odpowiedniego widoku Analytics. Jeśli wszystko jest dobrze skonfigurowane widzimy w kolumnach przy poszczególnych kampaniach dane np. o współczynniku odrzuceń czy śr. czas trwania sesji.

Właściwa implementacja kodu śledzenia Analytics

Poprzez wtyczkę Google Tag Assistant sprawdź czy Twoja strona docelowa ma prawidłowo zaimplementowany kod śledzenia właściwej usługi Analytics, a następnie czy dane o kampaniach są przekazywane do Analytics. Warto również upewnić się czy kod jest prawidłowo wczytywany na stronie docelowej, czy serwery działają właściwie, czy strona wczytuje się dla wszystkich użytkowników i adresów IP.

Prace po stronie serwera

Różnice między większą liczbą kliknięć w AdWords niż w Analytics często mają swoje źródło w za długim czasie odpowiedzi serwera. Załóżmy, że użytkownik kliknął w Twoją reklamę, zostaje przekierowany na landing page, a następnie opuszcza stronę przed wywołaniem kodu śledzenia. W takiej sytuacji parametr gclid nie zostaje przesłany do serwerów Google i nie powiąże kliknięcia z tą sesją. Kolejnym występującym problemem jest przekierowanie 301, 302 lub JavaScript, które mogą uniemożliwić wywołanie kodu Analytics lub spowodować utracenie wstępnie przypisanych informacji o kampanii do strony docelowej.

• Optymalnym rozwiązaniem tego problemu jest umieszczenie kodu śledzenia na stronie przekierowującej i na stronie docelowej, poprzez takie działanie zbierzemy potrzebne dla nas dane.

Adres strony z przedrostkiem www i bez www

Warto w tym miejscu podkreślić często pojawiający się przypadek braku przekierowań adresów URL strony z przedrostkiem www na bez www i na odwrót. Dla algorytmów wyszukiwarki ta sama strona z przedrostkiem www i bez www traktowana jest jak inna strona. Występuje więc problem duplikacji treści. Sprawdź jaki jest prawidłowy adres Twojej strony i ustaw go jako docelowy adres w reklamach, zrób to również w rozszerzeniach linków do podstron, ponieważ błędnie wskazany adres strony docelowej, na której nie ma podpiętego kodu Analytics jest równoznaczny z brakiem danych o kampanii. Do sprawdzenia końcowego adresu strony i przekierowań przydatna będzie wtyczka Redirect Path, a także narzędzia online, które zwracają kody odpowiedzi serwera np. Web Sniffer czy httpstatus.io.

Funkcja automatycznego tagowania

Sprawdź czy w Twojej witrynie włączona jest funkcja automatycznego tagowania, jeśli nie ma włącz ją.

Stosowane filtry w Analytics

Przejrzyj filtry stosowane na koncie Analytics, czy nie usuwają ważnych dla Ciebie danych z Google AdWords, przez co zaniżają liczbę sesji pochodzącą z kampanii PPC.

Rozbieżność danych – różnice w zliczaniu konwersji w Adwords a Analytics

W e-marketingu i w pracy PPC Managera wszystko kręci się wokół konwersji, czyli określonego przez nas, pożądanego działania użytkownika na stronie, może to być transakcja on-line, zapis do newslettera czy pobranie materiału w pliku PDF. Konwersje są bardzo istotne, ponieważ pozwalają nam ocenić skuteczność prowadzonych działań. Niestety rozbieżności pojawiające się pomiędzy danymi o konwersjach w AdWords a Analytics wynikają z różnych metod śledzenia tych usług, dlatego musimy przychylniejszym okiem spojrzeć na występujące czasami niezgodności.

Źródło konwersji

W Analytics w mierzeniu konwersji domyślnie ustawiony jest model ostatniego kliknięcia niebezpośredniego (czyli przypisuję konwersje do ostatniego kliknięcia z wykluczeniem wejść bezpośrednich) a w AdWords konwersja przypisywana jest do ostatniego kliknięcia AdWords. Przeanalizujmy to na przykładzie. Użytkownik szuka czerwonej sukienki, kilka w Twoją reklamę, wchodzi na stronę, jednak nie decyduje się na transakcję. Wraca następnego dnia, ale dociera na Twoją stronę z bezpłatnych wyników wyszukiwania w Google i dokonuje zakupu czerwonej sukienki. Analytics konwersje przypisze do google/bezpłatne wyniki wyszukiwania a AdWords do danej kampanii.

Czas przypisania transakcji

AdWords raportuje konwersje według daty i godziny kliknięcia, prowadzącego do konwersji, a Analytics według daty działania powodującego konwersję. Przykład, użytkownik kliknął w reklamę 24.03. 2017 jednak zakupu dokonał 27.03.2018 w AdWords zarejestruje konwersje z data 24.03. – data kliknięcia reklamy, natomiast Anaytics przyjmie datę 27.03, czyli datę działania prowadzącego do konwersji.

Raportowanie

Aktualizacja raportów w AdWords trwa szybciej – już po 3h widzimy konwersje, a okno konwersji ma od 30 do 180 dni. W Analytics cele/transakcje zobaczymy po 9h, a pełne raportowanie po 72h.

Model liczenia konwersji

W AdWords mamy wybór jeśli chodzi o sposób zliczania konwersji, do wyboru są opcje:

• wszystkie konwersje, jeśli jedno kliknięcie doprowadzi do 4 zakupów, zostanie to policzone jako 4 konwersje
• jedna konwersja, jeśli jedno kliknięcie w reklamę doprowadzi do 4 zakupów, zostanie to policzone jako jedna konwersja.

W Analytics do śledzenia konwersji używamy celów i transakcji e-commerce, możemy wyróżnić takie typy celów jak odsłona strony, zdarzenie lub interakcja. I co ważne w Analytics każdy cel jest rejestrowany tylko raz na sesję (domyślnie czas trwania sesji: 30 minut). W AdWords nie operujemy terminem sesji i w danym zakresie czasu możemy zarejestrować więcej konwersji. Reasumując użytkownik trafia na stronę generując konwersje 3 razy w danej sesji, Analytics zliczy tylko 1 konwersję, a Adwords przy ustawieniu zliczania konwersji – wszystkie 3 konwersje.

• Ważne w przeciwieństwie do celów, transakcje e-commerce w Analytics są rejestrowane wielokrotnie podczas trwania 1 sesji. Warunkiem jest niepowtarzalny identyfikator transakcji.

Wiele kodów na jednej stronie śledzenie konwersji

Często chcemy mierzyć wiele działań powodujących konwersje, dlatego decydujemy się na zmieszczenie wielu kodów na jednej stronie. AdWords zliczy każdą konwersje wywołaną przez tag oddzielnie, a Analytics w czasie 1 sesji może zostać zarejestrowana tylko 1 konwersja, dla każdego skonfigurowanego celu. Łączna liczba realizacji różnych celów to 20 na sesje.

• Ważne, jeśli wysyłasz dane o kliknięciach z wielu kont AdWords do jednej witryny, śledzonej przez jedną usługę Analytics, możesz się spotkać z duplikacją konwersji. Do zminimalizowania tego problemu wykorzystaj śledzenie konwersji do wielu kont, konfiguracja przez konto menedżera – Moje Centrum Klienta lub importuj skonfigurowane cele i transakcje Analytics na konto AdWords.

Konwersje na różnych urządzeniach

Obecnie Analytics nie oferuje możliwości śledzenia konwersji na różnych urządzeniach. Pamiętajmy również, że konwersje telefoniczne ustawione w AdWords, nie będą raportowane w Analytics, ponieważ nie można ich śledzić za pomocą dostępnych celów.

Autor: Marta Zgid, PPC Manager
Jeśli planujesz lub chcesz poprawić skuteczność kampanii PPC skontaktuj się z nami.

Artykuł Rozbieżność danych między Google AdWords a Google Analytics pochodzi z serwisu KoboSystem - skuteczne rozwiązania internetowe - sprawdź nas!.