Was sind die Gründe für Daten-Diskrepanzen zwischen Piwik PRO und anderen Analytics-Plattformen?

Ihre Piwik PRO-Reports geben an, dass Sie im letzten Monat 35.292 Besuche hatten, während Ihre andere Analytics-Software angibt, dass Sie 27.540 Besuche hatten. Warum der große Unterschied? Woher kommen diese Daten-Diskrepanzen?

Wenn Sie Piwik PRO und eine andere Analytics-Plattform zur Erstellung Ihrer Statistiken verwenden, werden Sie irgendwann leichte oder sogar signifikante Diskrepanzen zwischen den Daten feststellen, die von jedem dieser Tools geliefert werden. In diesem Artikel werden wir einige der möglichen Ursachen für dieses Problem untersuchen und zeigen, was getan werden kann, um das Problem zu lösen.

Es ist wichtig zu beachten, dass es immer eine gewisse Diskrepanz zwischen verschiedenen Analytics-Plattformen geben wird. Einigen Experten zufolge sind 5 % eine akzeptable Schwelle. Alles, was darüber hinausgeht, erfordert eine kleine Untersuchung, um die Ursachen für einen so großen Unterschied herauszufinden. In den meisten Fällen wird es nicht nur einen Grund geben, sondern mehrere.

1. Den Tracking-Code nicht auf jeder Seite platzieren

Das mag offensichtlich erscheinen, aber es ist leicht zu übersehen. Wenn Sie Piwik PRO und eine alternative Plattform verwenden, müssen Sie sicherstellen, dass beide Tracking-Codes auf den gleichen Seiten platziert werden.

Andernfalls werden Ihre Reports völlig unterschiedliche Zahlen zeigen. Wenn Sie Zweifel haben, ob Sie dies richtig gemacht haben, lesen Sie in unseren Help Center den Leitfaden zur Implementierung von Tracking-Codes.

2. Äpfel und Birnen vergleichen

Tappen Sie nicht in die Falle und vergleichen verschiedene Metriken wie Klicks in Google Ads mit Besuchen in Piwik PRO oder Aktionen in Piwik PRO mit Seitenaufrufen in anderen Plattformen usw. Sie müssen sicherstellen, dass Sie von vornherein die richtigen Metriken analysieren, um genaue Reportings zu gewährleisten.

Beginnen Sie mit dem Vergleich der Statistiken zu den Seitenaufrufen. Dies ist eine universelle Metrik und Sie sollten sich keine Sorgen machen, wenn Sie leichte Abweichungen in Ihren Daten feststellen. Die 5 %, die wir bereits erwähnt haben, sind zwischen verschiedenen Analyseplattformen akzeptabel, unabhängig davon, wie diese mit komplexeren Metriken wie einzelnen Besuchern/Geräten, echten Usern oder Sessions umgehen.

3. Einsatz des Consent Managers

Seit Inkrafttreten der DSGVO müssen Sie die Zustimmung der Besucher zur Verarbeitung ihrer Daten einholen, wenn die Wahrscheinlichkeit groß ist, dass Sie eine Person identifizieren können. An dieser Stelle wird es schwierig. Wenn Sie den Piwik PRO Consent Manager einsetzen, unterscheiden sich Ihre Report-Details von denen, die Sie mit anderer Analytics-Software erfassen. Hier ist der Grund dafür.

Vor allem die meisten unbekannten Besucher zögern, ihre Informationen weiterzugeben und geben diese Zustimmung einfach nicht oder nur für eine begrenzte Anzahl von Zwecken. Das schränkt die Menge der Informationen, die Sie sammeln können, ein.

Sie können jedoch die Vorteile der Datenanonymisierung nutzen. Wenn Sie diese einschalten, werden Sie definitiv sehen, dass es sich auf die Anzahl der einzelnen Besucher in Ihren Reports auswirkt. Wenn Sie andererseits Google Analytics verwenden, können Sie damit überhaupt keine persönlichen Informationen erhalten.

4. Sich auf Device Fingerprints verlassen

Wenn Sie den Device Fingerprint verwenden, um einen bestimmten User auf Ihrer Website oder innerhalb einer APP zu erkennen, weisen Ihre Reports einige Dateninkonsistenzen auf.

Zum Beispiel verwendet Piwik PRO standardmäßig die Cookie-ID zusammen mit dem Device Fingerprint, basierend auf der IP-Adresse, dem Browser und seinen installierten Plugins sowie den Betriebssystemversionen, um die Session eines Users zu identifizieren.

Im Falle von strikten Intranet-Umgebungen, in denen alle Computer die gleiche Konfiguration haben, d.h. ihr Fingerprint ist gleich, können Aktionen von mehreren Personen unter einer Session erscheinen. Dies bringt eine hohe durchschnittliche Anzahl von Aktionen pro Besuch mit sich.

5. Länge der Session

Standardmäßig zeichnet Piwik PRO eine neue Session ab dem Zeitpunkt auf, zu dem jemand auf Ihre Website zugreift, solange diese Zeit größer ist als die gewählte Zeit der Inaktivität.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Ihre Piwik PRO Inaktivitätszeit ist auf 30 Minuten eingestellt. Eine Person gelangt auf Ihre Website, surft ein paar Seiten, verlässt ihren Computer, kehrt 30 Minuten oder später zurück und beginnt wieder, Ihre Website zu nutzen. Dann wird sie einmal als Besucher gezählt, aber Sie finden in Ihrem Report zwei Sessions für diese Person.

Die Einstellung “30 Minuten Inaktivität” ist bei den meisten Analytics-Plattformen der Standard. Wenn diese Einstellung jedoch innerhalb Ihres Marketing-Stacks variiert, dann werden auch die Zahlen unterschiedlich sein.

Nehmen wir an, dass Sie in Google Analytics die “Inaktivitätsminuten” auf 30 Minuten und auf der anderen Plattform auf 5 Minuten eingestellt haben, dann wird dies sicherlich zu einer gewissen Diskrepanz führen.

Mögliche Lösung

Überprüfen Sie die Sessiondauer in Ihren beiden Analytics-Plattformen und sehen Sie nach, ob die Minuten der Inaktivität gleich sind. Wenn das nicht der Fall ist, dann müssen Sie sie so ausrichten, dass sie übereinstimmen.

Um dies in Piwik PRO zu tun, wenden Sie sich einfach an unser Team, und wir helfen Ihnen, es an Ihre Anforderungen anzupassen.

6. Bestimmte User aufgrund von IP-Adressen blockieren

Das Blockieren bestimmter User aufgrund ihrer IP-Adresse ist eine weitere Möglichkeit, die richtigen User zu ermitteln. Es bedeutet, echte User zu sehen, anstatt einen User 100 Mal am Tag als einmaligen Besucher zu sehen. Sie können aus Ihren Reports die IPs ausschließen, die Ihrem Heim- und Arbeitscomputer, den Laptops in Ihrem Büro oder denen, die Sie für Anwendungstests verwenden, usw. zugewiesen sind.

Wie kann sich dies auf die Daten-Reports auswirken?

Wenn Sie einige Computer (IP-Adressen) auf einer Analytics-Plattform blockieren und auf der anderen nicht, dann führt dies dazu, dass Ihre Zahlen nicht mehr stimmen. In einigen Fällen, selbst wenn Sie nicht die gleichen IPs blockieren, macht dies möglicherweise keinen merklichen Unterschied.

Wenn Sie jedoch feststellen, dass die Anzahl der nicht tatsächlichen User viel höher ist, dann wird dies einen großen Einfluss auf die Daten haben. Denken Sie an ein mittelständisches Unternehmen, das 50 Mitarbeiter beschäftigt. Wenn die IP-Adressen des Büros nicht ausgeschlossen werden und wenn jeder Mitarbeiter 20 Mal am Tag auf die Website des Unternehmens zugreift, ergibt sich ein Unterschied von mindestens 1000 Sessions und 50 Besuchern.

Um sicherzustellen, dass Sie genaue Zahlen erhalten, sollten Sie in jedem Fall sicherstellen, dass beide Analysesysteme identische IP-Adressen blockieren.

Mögliche Lösung

Finden Sie zunächst heraus, welche IP-Adressen von beiden Plattformen auf die schwarze Liste gesetzt werden und richten Sie sie dann so aus, dass sie übereinstimmen. Um dies zu erleichtern, bietet Piwik PRO die Möglichkeit, den Traffic für eine bestimmte Website oder das gesamte Konto auszulassen.

Eine ausführlichere Anleitung zu diesem Thema finden Sie in unserem Help Center.

7. JavaScript-Fehler

Datenunstimmigkeiten können auch aufgrund von Problemen im Zusammenhang mit Tracking-Codes auftreten. Das Problem könnte so einfach sein, dass ein solcher Code nicht auf einer bestimmten Seite platziert ist, oder es könnte sein, dass die Einstellungen variieren und Sie sie ändern müssen.

Um dieses Problem zu beheben, können Sie Tools wie Webinspector verwenden und sehen, ob die Anfragen an den Tracker gesendet werden (im Falle von Piwik PRO ist es eine Anfrage an yourpiwikproserver.com/ppms.php).

Eine weitere Problemquelle können mehrere auf derselben Seite installierte Piwik PRO-Tracker sein, die die Daten an das falsche Website-Profil senden können, was zu Unter- oder Überberichterstattung in den jeweiligen Profilen führen kann.

8. Kampagnen-Daten

Häufig werden Sie Inkonsistenzen zwischen dem auf Ihrer Website empfangenen Traffic und dem von Ihrem Werbeanbieter, d. h. DoubleClick, Google Ads, AppNexus usw., gesendeten Traffic feststellen.

Bevor wir uns in die Details vertiefen, ist es entscheidend, den Unterschied zwischen den Metriken zu verstehen. Betrachten Sie die Anzahl der Klicks, die Sie vom Werbeanbieter erhalten, in Piwik PRO oder in einer anderen Analytics-Software, dann sehen Sie die Anzahl der Sessions.

Dies sind zwei verschiedene Metriken, die Anzahl der Anzeigen-Klicks ist nicht gleich der Anzahl der Sessions, die sich aus diesen Klicks ergeben. Es ist möglich, dass Sie ungültige Anzeigenklicks finden. Dies geschieht aufgrund von Bots, unbeabsichtigten Klicks oder wenn ein User den Browser schließt, bevor ein Analysecode geladen wurde.

Wenn der Unterschied nur gering ist, sagen wir, er beträgt 5 %, dann sollten Sie sich keine Sorgen machen. Wenn es mehr ist, sollten Sie den Fall weiter analysieren. Der Grund dafür könnte ein Problem mit der Website oder dem Tracking-Code sein.

Piwik PRO ermöglicht es Ihnen, die Effizienz Ihrer verschiedenen Marketingkampagnen zu überwachen und stellt Ihnen benutzerdefinierte Reports zur Verfügung, die Ihnen bei dieser Aufgabe helfen, indem sie das Setup an Ihre spezifischen Geschäftsziele anpassen.

Eine der Möglichkeiten, dies zu tun, ist die Anwendung von utm-Parametern. Verwenden Sie diese, um die Daten von Ihren Werbeanbietern zu unterscheiden, so dass Sie sehen können, welche die Daten unter- oder überbewertet haben. Oder vielleicht zählt Ihr Werbenetzwerk den Bot-Traffic?

Wenn Sie jeden Ihrer Werbeanbieter und Kampagnen mit einem eindeutigen Namen versehen, ist es einfacher, die Leistung jedes einzelnen sowie die Diskrepanzen zwischen den vom Anbieter gemeldeten Daten und Ihrem Analysetool zu verfolgen. Alles in allem hängt viel von der Konfiguration Ihrer Kampagne und der Einrichtung Ihres Analytics-Tools ab.

9. Zeitzonen

Einer der Gründe für die Inkonsistenz von Analysen ist, wenn die Zeitzoneneinstellungen nicht gleich sind – nicht nur in getrennten Analytics-Plattformen, sondern auch in Advertising-Tools.

Nehmen wir an, Sie stellen die pazifische Zeit in Ihren Google-Anzeigen und die östliche Zeit in Piwik PRO ein. Wenn Sie Reports für ein bestimmtes Datum überprüfen möchten, erhalten Sie unterschiedliche Zahlen.

Um Informationsabweichungen zu vermeiden, müssen Sie sicherstellen, dass jedes Tool, das Sie verwenden, standardmäßig dieselbe Zeitzone hat.

10. Definition von Metriken

Wenn Sie sich immer noch fragen, wie es kommt, dass Ihre Daten über verschiedene Analytics-Plattformen hinweg inkonsistent sind, denken Sie darüber nach, wie Sie bestimmte Metriken definieren. Nehmen Sie zum Beispiel Bounces. In Google Analytics ist ein “Bounce eine einseitige Session auf Ihrer Website”, z. B. wenn ein Besucher eine einzelne Seite öffnet und sie verlässt, ohne eine Aktion durchzuführen.

Wenn eine Person auf Ihrer Seite landet und sie dann verlässt, zeichnet GA einen Bounce auf. Wenn sie jedoch auf dieser Seite landet, auf die Play-Schaltfläche klickt oder etwas in das Suchfeld eingibt, das Sie als benutzerdefiniertes Event konfiguriert haben, und dann die Seite verlässt, ohne eine andere Seite zu besuchen, handelt es sich nicht um einen Bounce.

Im Gegensatz dazu zählt Piwik PRO als Bounce eine Session, die nur eine Seitenansicht hat, und ignoriert andere Events außer der Goal Conversion. Falls ein Besucher Ihre Website betritt, nach unten scrollt, auf die Play-Schaltfläche klickt und dann die Website verlässt, ohne eine andere Seite aufzurufen oder zu konvertieren, wird ein Bounce aufgezeichnet.

11. Daten-Sampling

Information-Inkongruenzen in Ihren Reportings können auch aus Daten-Samplings resultieren. Bestimmte Analytics-Plattformen führen dies durch, so dass Sie nur eine Teilmenge der Traffic-Daten für Ihre Analyse erhalten. Dies ist zum Beispiel bei Google Analytics der Fall, das Sampling nutzt, wenn Sie eine bestimmte Anzahl von Sessions überschreiten.

In der Zwischenzeit können Sie mit Piwik PRO den gesamten Informationssatz bearbeiten, um die vollständige Genauigkeit Ihrer Reports zu gewährleisten. Denken Sie daran, dass neben der Inkonsistenz von Informationen auch das Sampling dazu führen kann, dass einige wichtige Details nicht berücksichtigt werden.

Alles in allem, wenn Sie sich auf eine Analytics-Software verlassen, die nur Bits von Daten anbietet, und auf eine andere, die Ihnen den vollständigen Satz liefert, werden Sie in denselben Reports unterschiedliche Zahlen sehen.

12. Intelligent Tracking Prevention

Vielleicht ist es nicht offensichtlich, aber Mechanismen wie Apples Intelligent Tracking Prevention (ITP) stören nicht nur die Art und Weise, wie Sie tracken, sondern auch die Art und Weise, wie Sie Safari-User analysieren und messen. ITP wirkt sich darauf aus, wie Sie eine Person erkennen, die im Web surft, und beeinflusst Ihre Analytics-Metriken und Reports.

Am wichtigsten ist jedoch, dass Safari unter den strengen Bedingungen der Version ITP 2.2. First Party-Cookies, die z.B. von Analytics-Plattformen gesetzt wurden, nach sieben Tagen und nach 24 Stunden löscht.

Infolgedessen sind Einzelbesucher und neue vs. wiederkehrende Besucher sowie Sessions bis zur Konvertierung und Tage bis zur Konvertierung ernsthaft betroffen. Aber das sind nur einige Beispiele dafür, wie die Safari-Engine Abweichungen in Ihren Daten verursachen kann. Sie können der Liste Probleme mit der Ausführung von Zuweisungen und ungenaue A/B-Testergebnisse hinzufügen.

13. Attributionsmodelle

Bei der Suche nach den Gründen für die Varianz in Ihren Reports lohnt es sich zu prüfen, welche Attributionsmodelle Sie über verschiedene Analytics-Tools hinweg verwenden. Diese Modelle legen fest, wie Sie den Touchpoints oder Kanälen im Verkaufszyklus Credits zuweisen sollten.

Es stehen Ihnen mehrere Modelle zur Verfügung, die erheblich variieren können. Nehmen wir an, Sie legen das erste Interaktionsmodell in Google Analytics fest, aber auf einer anderen Plattform wenden Sie die time decay-Attribution an. Auf diese Weise erhalten Sie am Ende inkonsistente Informationen, die Ihnen nicht bei der Entscheidung helfen, welcher Marketingkanal am besten funktioniert.

Fazit

Wenn Sie mit einem Marketing-Stack voller unterschiedlicher Software und Apps arbeiten, werden Sie einigen kleineren Dateninkongruenzen nicht entgehen. Die Lösung ergibt sich aus dem richtigen Verständnis dafür, wie sie mit den Daten umgehen, und dann aus der Konzentration auf das, was Sie korrigieren müssen und was in die akzeptablen Grenzen passt. Es mag in Ordnung sein, eine Diskrepanz von 3 % bei der Anzahl der Whitepaper-Downloads zu haben, aber Ihre Reports über die Einnahmen müssen konsistent sein.

Wenn Ihre Reports immer noch falsche Zahlen ausweisen oder Sie einige brennende Fragen zum Innenleben der Piwik PRO Analytics Suite haben, wenden Sie sich einfach an unsere Experten.