Jak czytać raporty? Google Analytics vs Facebook i różnice w mierzeniu efektów działań reklamowych

Jeśli jesteś przedsiębiorcą lub osobą odpowiedzialną za marketing i korzystasz z rozwiązań reklamowych Facebook Ads, to pewnie zdarzyło Ci się (lub zdarzy się wkrótce) zobaczyć różnicę w danych raportowanych w menedżerze reklam Facebook Ads oraz panelu Google Analytics.

Oczywiście, niewielka różnica w ilości użytkowników, czy też wejść na stronę pomiędzy platformami zapewne nikogo nie zdziwi. Uznamy to za margines błędu. Problemy i wątpliwości pojawiają się wtedy, kiedy różnica w danych dotyka kluczowych dla nas zdarzeń na stronie i wynosi nie kilka czy kilkanaście procent, ale nawet kilkadziesiąt!

Jest to moment, w którym zadajemy sobie pytanie „Dlaczego tak się dzieje? Co jest nie tak?”. Pierwsze, co może przyjść nam do głowy to myśl, że coś działa nieprawidłowo. Pewnie źle ustawiliśmy reklamy. Albo Google Analytics jest źle wdrożony! Przyczyna takiego stanu rzeczy jest jednak bardzo często zupełnie inna.

Różnica w sposobie zbierania danych pomiędzy Facebookiem a Google Analytics

Dane w menedżerze reklam Facebooka zbierane są przez Pixel Facebooka, czyli krótki fragment kodu JavaScript, który umożliwia monitorowanie zdarzeń, jakich dokonują użytkownicy w Twojej witrynie internetowej. Pomiar konwersji jest możliwy również bezpośrednio po stronie serwera z pomocą, tzw. API konwersji Facebooka (jest to jednak zagadnienie na osobny artykuł).

Facebook korzysta z identyfikatorów użytkowników, co umożliwia mu śledzenie tych samych użytkowników na różnych przeglądarkach i urządzeniach, jeśli tylko są zalogowani do swojego konta na Facebooku, co w praktyce zdarza się bardzo często. Dzięki temu możesz dokładniej śledzić interakcje, jakich dokonują użytkownicy z Twoją stroną internetową, a konwersje przypisywane są do odpowiednich reklam, które do nich doprowadziły.

Klienci nie zawsze dokonują zdarzeń typu zakup od razu. Czasami klikają najpierw w reklamę na telefonie, przeglądając ofertę, a kończą transakcję na komputerze czy tablecie. Dzięki Facebookowemu mechanizmowi identyfikacji użytkownika pomiędzy urządzeniami czy przeglądarkami, interakcje z witryną przypisywane są do tego samego użytkownika, przez co dane są bardziej rzeczywiste.

WAŻNE: Facebook umożliwia również wykorzystanie tzw. zaawansowanego dopasowania (advanced matching), aby zidentyfikować użytkowników niezależnie od tego, czy są zalogowani na Facebooku. A po aktualizacji prywatności w systemach IOS, identyfikacja użytkowników pomiędzy urządzeniami jest możliwa jedynie wtedy, gdy wyrażą oni na to zgodę.

Inaczej wygląda sposób działania Google Analytics, który swoje pomiary opiera na plikach cookies (ciasteczka), a te przypisywane są do konkretnego urządzenia i przeglądarki. Wartość pliku cookies jest więc unikatowa dla każdego użytkownika. Zatem kiedy użytkownik wejdzie na stronę na jednym urządzeniu, a dokona konwersji na drugim, zostanie to policzone tak, jakby pochodziło od dwóch różnych osób.

Różnice w modelu oraz przedziale atrybucji

Facebook Ads

Domyślny model atrybucji dla reklam na Facebooku to model ostatniego kliknięcia lub wyświetlenia reklamy w obrębie środowiska Facebookowego. Przy konfiguracji zestawów reklam mamy kilka możliwości dostosowania tak zwanego okna konwersji, czyli przedziału czasowego pomiędzy kliknięciem reklamy a dokonaniem zdarzenia.

Standardowym i domyślnym ustawieniem jest model atrybucji oparty na 1-dniowych wyświetleniach oraz 7-dniowych kliknięciach. Oznacza to, że jeśli użytkownik wyświetli daną reklamę, a następnie dokona konwersji w ciągu 24h – zostanie ona przypisana do tej reklamy. To samo dotyczy kliknięcia — jeśli użytkownik kliknie reklamę i w ciągu 7 dni dokona konwersji — zostanie ona zaliczona na rzecz tejże reklamy.

Co w przypadku, gdy użytkownik widział lub kliknął kilka Twoich reklam? Konwersja zostanie przyznana tej, z którą jako ostatnią odbiorca wszedł w interakcję.

Obrazując to na prostym przykładzie:
Użytkownikowi przeglądającemu Facebooka wyświetliła się reklama elektrycznej szczoteczki do zębów. Kliknął reklamę, poczytał o produkcie, ale po chwili opuścił stronę. Po kilku godzinach zdecydował się jednak na zakup, więc wpisał w wyszukiwarkę Google dokładną nazwę modelu szczoteczki i z wyników organicznych trafił na tę samą stronę, co wcześniej. Tym razem dokonał zakupu. Facebook zatem zaliczy konwersję na rzecz swojej reklamy, ponieważ pod jej wpływem doszło do transakcji.

Google Analytics

Domyślnym modelem atrybucji w przypadku Google Analytics jest tak zwany model Last Non-Direct Click, co oznacza, że konwersja przypisywana jest temu kanałowi, który w całej ścieżce jako ostatni doprowadził do konwersji, wyłączając z niej wejścia bezpośrednie. Być może brzmi to skomplikowanie, ale chodzi tu po prostu o ostatni kanał, który doprowadził do konwersji, nie licząc wejścia na stronę bezpośrednio po wpisaniu adresu URL witryny w wyszukiwarce.

Obrazując to na tym samym przykładzie:
Użytkownikowi w mediach społecznościowych wyświetliła się reklama elektrycznej szczoteczki do zębów, kliknął reklamę, ale nie kupił szczoteczki. Później zdecydował, że jednak ją kupi, więc wszedł na tę samą ofertę z wyszukań organicznych i dokonał zakupu. Google Analytics uzna za źródło konwersji wejście organiczne, ponieważ to ono było ostatnie w całej ścieżce prowadzącej do kluczowego zdarzenia.

Model atrybucji to najczęściej jeden z głównych winowajców, który prowadzi do różnic w danych pomiędzy opisywanymi platformami. Szczególnie gdy prowadzi się wielokanałowy marketing.

Jeśli to Facebook zainicjował konwersję, bądź był w którymś etapie lejka sprzedażowego, to przypisze konwersję sobie. Google Analytics zaś przypisze ją ostatniemu wejściu niebezpośredniemu, z którego dokonała się konwersja. Można by powiedzieć, że Analytics zalicza konwersję dla kanału, który finalizuje transakcję. Facebook patrzy nieco szerzej, skupiając się na tym, czy w całym procesie sprzedażowym pojawiła się reklama pochodząca z tego systemu i czy mieści się ona w określonym przedziale czasowym atrybucji.

Można to porównać do meczu drużyny piłkarskiej. Google przyzna wszystkie punkty zawodnikowi (w tym przypadku — reklamie), który strzelił bramkę. Facebook zaś przyzna punkty również zawodnikowi, który asystował przy tej bramce, ponieważ bez niego finalnie gola mogłoby w ogóle nie być.

Raportowanie konwersji po wyświetleniu reklamy

Mechanika działania Google Analytics nie pozwala na raportowanie konwersji po wyświetleniu reklamy, w przeciwieństwie do Facebooka. Facebook jest kanałem, który kładzie duży nacisk na budowę świadomości marki, produktu, wzmocnienie początkowych etapów lejka sprzedażowego i inicjacji konwersji. Dlatego też może zaliczyć konwersję wyłącznie po wyświetleniu reklamy, nie wymagając kliknięcia w nią.

Z jednej strony mogłoby się wydawać, że sposób naliczania konwersji po samych wyświetleniach jest trochę „naciągany”. Można pomyśleć, że Facebook chce pewnie lekko „podkręcić” dane w swoim panelu, aby pokazać swoją skuteczność i zachęcić do zwiększenia budżetu.

Z drugiej strony, często pomimo niezbyt dużych ilości konwersji typu Last Click z tego kanału, okazuje się, że usunięcie Facebooka z działań marketingowych osłabia cały lejek sprzedażowy i tym samym tracimy na całkowitej liczbie konwersji. Źródła finalizujące konwersję („dobijające sprzedaż”) przestają efektywnie działać, kiedy nie ma efektywnego źródła, inicjującego cały proces. Stąd domyślne zliczanie zdarzeń wyłączenie po wyświetleniu reklamy, w oknie 24h, wydaje się być zasadne.

Innym przykładem konwersji po wyświetleniach jest remarketingowa dynamiczna reklama produktowa na Facebooku (DPA). Za jej pomocą można, na przykład wyświetlić reklamę remarketingową pokazującą użytkownikowi produkt, który dodał do koszyka, ale go nie zakupił. Osoba, która widzi taką reklamę, nie zawsze w nią klika, czasami powraca bezpośrednio do karty, w której ma otwartą witrynę sklepu lub wchodzi tam bezpośrednio i finalizuje transakcję. Facebook zalicza taką konwersję na poczet swoich reklam, ponieważ pełnią one istotną rolę w finalizacji transakcji. Google Analytics tego nie robi. W Analyticsie konwersja zostanie przypisana wyłącznie ostatniemu kanałowi niebezpośredniemu, w który kliknęliśmy i dokonaliśmy zakupu.

Różnice w metrykach

Częstym błędem jest porównywanie z pozoru tożsamych metryk pomiędzy systemami. Przykładowo, mylimy sesje w Google Analytics z kliknięciami linku w Facebooku. Są to 2 całkowicie różne dane i nie oznaczają tego samego. Pamiętajmy, że Google Analytics w inny niż Facebook Ads sposób określa i definiuje zebrane dane. Są to 2 różne narzędzia, przez co informacje są segregowane w sposób specyficzny dla danego systemu. Mogą się one uzupełniać, ale nie zawsze są ze sobą tożsame.

Konwersja a czas trwania sesji

W Google Analytics konwersja domyślnie liczona jest jednorazowo podczas trwania sesji. Oznacza to, że podczas jednej sesji, niezależnie od tego, ile razy dokonamy określonej konwersji — zostanie ona naliczona tylko raz.
Standardowa sesja w Google Analytics trwa, dopóki nie upłynie 30 min braku aktywności. Jeśli więc użytkownik kliknie reklamę na Facebooku i odwiedzi naszą stronę, ale dokona konwersji po upływie 30 min, jej pochodzenie zostanie przypisane do źródła typu ‘Direct’, zamiast ‘Facebook’.

W przypadku Facebooka Ads liczona jest każdorazowa konwersja.

Z którego narzędzia korzystać? Komu bardziej ufać?

Jest to pytanie, na które nie ma jednoznacznej odpowiedzi. Jak zwykle „to zależy”. Pytanie, które powinniśmy sobie zadać to: „Na czym tak naprawdę nam zależy i co konkretnie chcemy mierzyć i analizować?”.

• Google Analytics to narzędzie, które daje nam znacznie szerszy i głębszy wgląd w to, co dzieje się całościowo na naszej witrynie. Możemy monitorować tam bardzo wiele obszarów, segmentów, kanałów, czy też zachowań naszych klientów, bez względu na to, z jakiego kanału do nas przybyli.
• Facebook Ads Menedżer to narzędzie dedykowane do analizy reklam emitowanych wyłącznie przez Facebooka, co sprawia, że pomiar wpływu reklam pochodzących z Facebooka zazwyczaj będzie w nim dokładniejszy i lepiej dopasowany.

Można spotkać się z opiniami, że dane w panelu Facebooka nie będą aż tak rzeczywiste jak w innych systemach analitycznych z racji tego, że Facebook emituje reklamy i w jego interesie byłoby zawyżać ich wyniki, zachęcając tym samym do zwiększania budżetów. Pamiętajmy jednak, że jest to rozwiązanie szyte „na miarę”, dopasowane do metryk i danych specyficznych dla tego kanału marketingowego, jakim jest Facebook Ads.

Niemniej jednak warto korzystać z różnych narzędzi i porównywać ze sobą dane, koncentrując się szczególnie na tych, które w końcowym rezultacie są dla naszego biznesu najbardziej wartościowe.

Analizując informacje z różnych systemów reklamowych czy analitycznych, pamiętajmy, aby uwzględniać ich sposób oraz mechanikę działania, modele atrybucji i inne czynniki, które mogą wpływać na ostateczne liczby w tabeli i na tej podstawie wyciągać wnioski o ich skuteczności. Mając tego świadomość, będziemy mogli właściwie interpretować dane i oceniać skuteczność naszych działań w oparciu o wyznaczone przez nas cele. #wiemyjak