准确的网站分析对于发展您的在线业务至关重要，这已经不是什么秘密了——谷歌分析通常是洞察的来源。
但是谷歌Analytics的数据准确吗?你能完全相信所提供的数字吗?这里有一个详细的解释。
谷歌Analytics有多准确?数据支持的答案
当正确配置时，谷歌Analytics (Universal Analytics和谷歌Analytics 4)对于全球流量收集是适度准确的。也就是说，谷歌Analytics没有准确地报告欧洲流量。
根据GDPR规定在美国，使用GA产品的网站必须显示cookie同意横幅。收集第三方cookie(一种用于跨网络属性识别用户的跟踪机制)需要征得用户同意。
如果用户拒绝cookie，谷歌Analytics (GA)将无法处理有关用户访问的数据。在这种情况下，你的分析报告将不完整。
Cookie拒绝指访问者拒绝或阻止特定网站(或在他们的浏览器中)收集Cookie。它会立即影响谷歌分析中所有指标的准确性。
谷歌Analytics在法律要求cookie同意跟踪的地方是不准确的。大多数消费者不喜欢破坏性的饼干横幅或担心自己的隐私——并选择拒绝追踪。
这给企业留下了不完整的数据，进而导致:
- 更低的流量因为你没有收集100%的访客数据。
- 丧失网站优化功能。由于报告不一致，您无法做出有数据支持的决策
由于上述原因，许多公司现在考虑使用不需要显示同意屏幕的无cookie网站跟踪应用程序。
为什么谷歌分析不准确?6原因及解决方法
cookie横幅的高拒绝率是谷歌Analytics报告不准确的主要原因。此外，您的帐户设置也会妨碍谷歌Analytics的准确性。
如果你的分析数据看起来不可靠，检查这六个谷歌分析的准确性问题。
您需要确保cookie收集的同意
为了符合gdpr，您必须向所有欧洲用户显示cookie同意屏幕。同样，其他司法管辖区和行业也要求采取类似的用户数据收集措施。
这对许多企业来说是一个麻烦，因为cookie拒绝破坏了他们的再营销能力。因此，有些人试图最大化cookie的接受率黑暗的模式．例如:隐藏拒绝跟踪的选项或使文本太小。
可悲的是，并不是所有人都尊重用户。一个联合研究德国和美国的研究人员发现，只有11%的美国网站(从5000多个样本中)使用符合gdpr的cookie横幅。
因此，许多用户并不知道他们已经(或没有)同意的后台数据收集。另一个20万个cookie的分析发现70%的第三方营销cookie将用户数据转移到欧盟以外的地区，这违反了GDPR。
自然，数据监管机构和活动都在关注这个问题。2022年4月，谷歌迫于压力引入一个“拒绝所有”cookies按钮对其所有产品(1.5亿欧元的合规罚款可能有助于解决这一问题)。然而，noyb已经入住了超过220宗投诉针对带有欺骗性cookie同意横幅的个人网站。
外卖吗?搞砸cookie同意机制可能会给你带来法律麻烦。不要使用鬼鬼祟祟的横幅，因为有更好的方法来收集网站流量统计。
解决方案:尝试Matomo gdprfriendly Analytics
用Matomo来填补流量分析中的空白，Matomo是一款完全符合gdpr的产品，不依赖第三方cookie来跟踪网络访问者。由于它的设计方式，法国数据保护机构(CNIL)证实了这一点Matomo可用于收集数据，无需跟踪同意．
有了Matomo，你就可以跟踪网站用户，而无需征得cookie同意．当你这样做，我们为您提供一个紧凑，兼容，非破坏性的cookie横幅设计。
您的谷歌标签没有正确嵌入
谷歌标签(gtag.js)是一个web跟踪脚本，发送数据到您的谷歌分析，谷歌广告和谷歌营销平台。
一个损坏的gtag.js安装会产生两个精度问题:
- 重复页面跟踪
- 缺少脚本安装
有没有办法判断你是否受到了影响?
是的。如果你的网页跳出率很低(低于15% - 20%)，你可能安装了重复的脚本。如果你使用WordPress GA插件，并直接在你的网站代码中嵌入gtag.js，就会发生上述情况。
在某些页面上缺少脚本的标志是低/没有流量统计。谷歌用横幅提醒你:
解决方法:使用可用的故障处理工具
使用谷歌分析调试器扩展分析页面的低弹跳率。使用搜索栏定位重复的代码跟踪元素。
或者，您可以使用谷歌标签助手用于诊断个别页面上的代码段安装和故障排除问题。
如果上面的方法不管用，重新安装分析脚本．
应用机器学习和混合数据
谷歌分析4 (GA4)很大程度上依赖于机器学习和算法预测。
通过应用谷歌的先进机器学习模型，新的分析可以自动提醒您数据中的重要趋势。[…例如，它可以计算流失概率，这样你就可以更有效地投资留住客户。
从表面上看，上述情况令人兴奋。在实践中，谷歌对预测算法的应用意味着你看不到实际数据。
为了提供一种无cookie跟踪的变体，谷歌算法通过创建模型(即数据支持的预测)而不是报告实际用户行为来弥补报告中的差距。因此，你的GA4数字可能不准确。
对于更大的网站属性(比如拥有100万以上用户的网站)，谷歌也依赖于数据采样——一种基于数据子集而不是整个数据集的外推数据分析的实践。同样，这也会导致报告中的一些数字(例如，平均转化率)被夸大或低估。
解决方案:尝试替代网站分析应用程序
与GA4不同，Matomo报告由100%未采样数据．您看到的所有聚合报告都基于真实的用户数据(而不是猜测)。
此外，你可以从Universal Analytics (UA)迁移到Matomo而不会失去你的历史记录。GA4还没有任何向后兼容性。
垃圾邮件和机器人流量没有被过滤掉
惊喜!42%的互联网流量是由机器人生成的，哪个27.7%都是不好的。
好的机器人(又名爬虫)做基本的网络“管家”任务，如索引网页。坏机器人散布恶意软件，垃圾联系表格，入侵用户帐户和做其他讨厌的事情。
很多这样的垃圾邮件机器人是专门为网络分析应用程序设计的。我们的目标吗?用虚假数据充斥您的仪表板，希望从您这边获得一些回报行动。
类型谷歌分析垃圾邮件:
- 推荐垃圾邮件。垃圾邮件机器人劫持了推荐人，显示在你的GA推荐流量报告，以表明来自一些随机网站的页面访问(实际上并没有发生)。
- 垃圾邮件事件。机器人用免费的语言条目制造虚假事件，引诱你访问他们的网站。
- 幽灵流量垃圾邮件。恶意团体还可以注入虚假的页面浏览量，其中包含他们想让你点击的url。
显然，这些垃圾邮件实体扭曲了真实的网站分析数据。
解决方案:设置机器人/垃圾邮件过滤器
谷歌Analytics 4为所有跟踪的Web和应用程序属性启用了自动过滤机器人流量。
但如果你使用Universal Analytics，你就必须手动配置垃圾邮件过滤。首先，创建一个新视图，然后设置一个自定义过滤器。编程排除:
- 过滤字段:请求URI
- 过滤模式:Bot流量URL
配置完所有内容后，使用验证此过滤器特性。然后对其他可疑的url、主机名和IP地址重复这个过程。
你没有过滤内部流量
你的团队在你的网站上花费了大量的时间——他们零星的行为会损害你的流量计数和其他网站指标。
为了让你的数据“不受员工影响”，排除来自以下方面的流量:
- 公司ip地址
- 员工的已知个人ip(适用于远程工作人员)
如果你的网站也有一个单独的舞台版本，你也应该过滤掉所有来自它的流量。你的开发人员、承包商和营销人员花了很多时间摆弄你的网站。这可能会导致页面平均停留时间和参与度的巨大差异。
解决方法:配置内部流量过滤器
谷歌提供了指令用于使用IPv4/IPv6地址过滤器从报表中排除内部流量。
30分钟后会话超时
30分钟不活动后，谷歌Analytics跟踪会话重新开始。不活动意味着在这段时间内没有记录的互动。
会话超时可能是一些网站的一个问题，因为用户经常钉住一个标签稍后再检查。因此，您可以将同一用户计算两次或两次以上——这将导致倾斜的报告。
解决方案:编程自定义超时会话
您可以使用以下代码片段来编写自定义cookie超时会话:
- _setSessionCookieTimeout．设置自定义新的会话cookie超时时间(以毫秒为单位)。
- _setVisitorCookieTimeout．设置自定义谷歌Analytics访问者cookie过期时间(以毫秒为单位)。
最终的想法
由于它的规模和寿命，谷歌Analytics有一些强大的方面，但它的数据准确性并不是100%完美。
无法从用户那里获取分析数据，而用户不同意cookie跟踪和数据采样应用于更大的网站属性，这可能是你的业务交易的破坏者。
如果是这样的话，试试Matomo -一个符合gdpr的，准确的网络分析解决方案。2020年亚博论坛 ．不需要信用卡。
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