Rozbieżności w danych Google Analytics
Google Analytics 4 to zaawansowane narzędzie analityczne, które zbiera dane, aby przetworzyć je i dostarczyć kompletny obraz zachowań użytkowników na stronie internetowej oraz w aplikacji. Ale czy zróżnicowane informacje (zdarzenia na stronie, śledzenie konwersji lub raporty o ruchu) zawsze są ze sobą spójne? Niestety nie. Rozbieżności mogą się zdarzyć, a ich przyczyny bywają zaskakująco prozaiczne.
Mniej danych o transakcjach. Gdzie giną Twoje wyniki?
Rozbieżności między danymi sprzedażowymi a raportami w Google Analytics 4 mogą poddać w wątpliwość, czy narzędzie działa poprawnie. A może to kwestia błędu ludzkiego? Często przyczyną nie są spektakularne awarie, lecz drobne, techniczne detale, które łatwo przeoczyć.
To m.in. niewłaściwa konfiguracja, niedopatrzenia lub brak spójności między systemami potrafią skutecznie zburzyć zaufanie do danych. Z tego względu warto powierzyć opiekę nad GA4 specjalistom PPC, ponieważ dużo łatwiej jest im ustalić, co może być źródłem problemu.
Poznaj najczęstsze aspekty techniczne, które – choć pozornie mało istotne – są w stanie znacząco wpłynąć na wyniki.
Nieprawidłowe wdrożenie kodu śledzącego
Pierwszym problemem, który często zostaje przeoczony, jest błędna implementacja narzędzi analitycznych. Kod śledzący GA4 musi zostać osadzony w witrynie zgodnie z procedurą. Warto dopytać agencję, jak wygląda ten proces. Po otrzymaniu szczegółowej informacji można zwiększyć zaufanie, że ma się do czynienia z kompetentnymi specjalistami. Nawet drobne błędy mogą skutkować zniekształceniem wyników lub podwójnym zliczaniem transakcji.
Czy masz pewność, że kod działa bez zarzutu na każdej podstronie Twojej witryny? Jeśli korzystasz z menedżera tagów lub dodatkowych narzędzi, proces staje się jeszcze bardziej złożony, a ryzyko błędu rośnie. Dlatego tak ważne jest, by gruntownie przetestować całą ścieżkę zakupową – od pierwszego kliknięcia „Dodaj do koszyka” aż po sfinalizowanie transakcji. W przeciwnym razie raporty mogą pomijać niektóre zakupy, a Twoja analiza stanie się niepełna.
Błędnie wdrożone zdarzenia i tagi
Google Analytics 4 opiera się na zdarzeniach – jest nim każde kliknięcie, przewinięcie, zakup czy inne działanie użytkownika. Proste, prawda? Jednak źle skonfigurowane zdarzenia potrafią generować nieprawidłowe dane lub całkowicie je zniekształcać. Jakie są najczęstsze błędy?
Najczęściej winny jest brak testów lub słaba komunikacja między zespołem wdrożeniowym a działem analitycznym. Efektem są niekompletne, niewiarygodne dane, które przypominają bardziej „szum informacyjny” niż wartościowe statystyki.
Kolejna przyczyna rozbieżności w GA4 to nieprawidłowe wdrożenie tagów. Google Tag Manager to narzędzie dające ogromną elastyczność, ale i przestrzeń do popełniania błędów. Typowe problemy? Zduplikowane tagi, brak wykluczeń ruchu wewnętrznego lub złe nazewnictwo zdarzeń. Przykładowo jeśli purchase zostaje nazwane jako final_buy lub success_transaction, dla GA4 to trzy zupełnie różne zdarzenia. Efekt? Rozsypane raporty konwersji i brak spójności danych.
Różnice w strefach czasowych
Czy wiesz, że niewłaściwie ustawione strefy czasowe mogą kompletnie zafałszować Twoje statystyki? GA4 interpretuje transakcje w czasie serwera, co oznacza, że nawet niewielkie różnice mogą prowadzić do chaosu w danych. Na przykład, jeśli Twoja firma działa globalnie, zamówienia realizowane o różnych porach dnia mogą być przypisywane do błędnych dat. Sprzedaż z późnych godzin wieczornych trafia na kolejny dzień, a wyniki kampanii przestają mieć sens.
To nie tylko utrudnia analizę, ale też uniemożliwia prawidłową ocenę godzin, w których Twoi klienci najchętniej dokonują zakupów. Brak precyzyjnego pomiaru skuteczności kampanii może obrócić starannie zaplanowane działania w bezwartościowe statystyki. Dlatego warto poświęcić chwilę i upewnić się, że konfiguracja stref czasowych jest spójna, przemyślana i dostosowana do skali Twojego biznesu. Google zaleca zmienianie strefy czasowej nie częściej niż raz dziennie.
Problemy z atrybucją
Google Analytics ma swoje własne reguły atrybucji transakcji. Jeśli klient kliknie reklamę, ale ostatecznie dokona zakupu w innej sesji lub bezpośrednio, dane w GA4 mogą nie uwzględniać tej transakcji jako przypisanej do kampanii.
Ścieżka zakupowa klienta rzadko jest liniowa. Od momentu pierwszego kontaktu z marką do dokonania transakcji może minąć wiele dni, a użytkownik może korzystać z różnych urządzeń. Niestety, GA4 nie zawsze potrafi dokładnie przypisać źródło konwersji, szczególnie gdy dane są niepełne lub zablokowane.
Jeśli Twoje kampanie płatne i organiczne zaczynają się mieszać, wyniki tracą przejrzystość. Modele atrybucji często pomijają etapy, które w rzeczywistości miały wpływ na finalną decyzję zakupową. Dlatego warto regularnie analizować ścieżki konwersji, a także dostosować modele atrybucji do specyfiki Twojego biznesu.
Dodatki ograniczające śledzenie — czy prywatność rujnuje analitykę?
Rosnąca świadomość użytkowników w kwestiach prywatności oraz bardziej restrykcyjne regulacje prawne sprawiają, że pliki cookie coraz częściej trafiają na czarną listę. Wprowadzenie nowych przepisów, takich jak RODO czy CCPA, a także wzrost popularności narzędzi blokujących śledzenie, np. AdBlock, wywarły ogromny wpływ na skuteczność systemów analitycznych. Google Analytics nie jest tutaj wyjątkiem.
Liczba użytkowników AdBlocka przekroczyła już 65 milionów. Screen pochodzi ze strony getadblock.com.
Co to oznacza w praktyce? Brak zgody użytkownika to pusta przestrzeń w Twoich raportach — bezcenne dane o aktywności, transakcjach i zachowaniach, które po prostu przestają istnieć.
A każda stracona transakcja to nie tylko luka w statystykach, ale realna strata wiedzy. Jeśli nie zainwestujesz w nowoczesne alternatywy, np. modelowanie danych czy implementacja serwerowego śledzenia zdarzeń, Twoje analizy mogą stać się jedynie fragmentarycznym obrazem rzeczywistości.
Jakie masz możliwości?
1. Tryb uzyskiwania zgody (Consent Mode)
Google oferuje mechanizm, który pozwala gromadzić informacje nawet wtedy, gdy użytkownik nie wyrazi zgody na pełne śledzenie. Choć dane nie są precyzyjne, to dzięki szacunkom uzyskasz obraz ogólnej aktywności użytkowników, który pomoże w planowaniu działań.
Więcej o consent mode przeczytasz w innym artykule na blogu Marafiki.
2. Tagowanie po stronie serwera (ang. server-side tagging)
Google Tag Manager w wersji serwerowej to odpowiedź na problem AdBlocków i blokad ciasteczek. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod śledzenia dane są przesyłane bezpośrednio z serwera, a nie z przeglądarki użytkownika. Dzięki przeniesieniu rejestracji zdarzeń możesz omijać blokady, zachowując prywatność użytkowników.
3. Edukacja użytkowników
Często niedoceniana, ale niezwykle skuteczna strategia. Właściciele stron powinni jasno komunikować korzyści płynące z akceptacji plików cookie i śledzenia. Warto skupić się na tworzeniu przekazu, który pokazuje użytkownikom, jak ich zgoda może wpłynąć na lepsze doświadczenia na stronie — bardziej dopasowane treści, szybsze działanie witryny, a nawet personalizowane oferty.
Jednym z głównych wyzwań wciąż pozostaje zarządzanie zgodą na cookies. Zbyt agresywne lub źle zaprojektowane banery potrafią zniechęcić użytkowników do akceptacji, co skutkuje spadkiem liczby zarejestrowanych sesji. Wielu właścicieli stron interpretuje to jako utratę popularności witryny, podczas gdy prawdziwa przyczyna tkwi w błędach komunikacyjnych i technologicznych.
Komunikat dotyczący plików cookies, który możesz zobaczyć, wchodząc na naszą stronę internetową.
Jak rozwiązać problemy z danymi w Google Analytics?
Radzenie sobie z rozbieżnościami w danych to wyzwanie, które wymaga wielotorowego podejścia. Pierwszym krokiem jest identyfikacja źródła problemu. Czy rozbieżności wynikają z błędów implementacyjnych, narzędzi blokujących śledzenie (np. adblockerów), a może z błędnej interpretacji raportów? Problemy z tagami czy zdarzeniami same się nie naprawią. Warto więc opracować spójny proces, który ułatwi diagnostykę i eliminację błędów.
Najważniejsze działania to:
1. Dokładne testowanie zdarzeń przed wdrożeniem – zanim jakikolwiek tag czy skrypt zostanie wysłany, musi przejść szczegółowe testy na różnych urządzeniach i przeglądarkach.
2. Regularna weryfikacja – opcja śledzenia, nawet perfekcyjnie skonfigurowana, może przestać działać po zmianach na stronie. Nowy layout, zmienione ID przycisków, dynamicznie ładowane elementy, to wszystko może „wywrócić” tagi.
3. Standaryzacja nazw i parametrów – bałagan w nazewnictwie zdarzeń i zmiennych utrudnia analizę, dlatego warto trzymać się jednej, spójnej nomenklatury.
Wskazówki dotyczące nadawania nazw zdarzeniom. Screen pochodzi z Centrum pomocy Analytics.
4. Efektywna komunikacja zespołów – analitycy, deweloperzy i marketing muszą działać jak dobrze zgrany zespół. Bez tej współpracy problemy mogą pojawiać się i narastać w nieskończoność.
Należy również pamiętać, że wdrożenie Google Analytics nie jest jednorazowym projektem – to ciągły proces optymalizacji. Bez regularnych testów błędy mogą narastać jak kula śnieżna, a rozbieżności w danych zauważysz dopiero po kilku miesiącach, gdy stracisz cenną wiedzę o swoich użytkownikach. Dlatego warto wdrożyć monitorowanie zmian na stronie i cykliczne audyty wdrożenia analityki.
Z pomocą narzędzi takich jak Google Tag Manager, Google Analytics Debugger czy Chrome DevTools możesz upewnić się, że wszystkie tagi działają poprawnie. Pamiętaj – dane to paliwo napędzające Twój biznes, a my w Marafiki wiemy, jak pomóc Ci działać na pełnych obrotach.
Wykonamy dla Ciebie analizę!
