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A4T を使用する場合と使用しない場合とでの Target と Analytics 間での予想されるデータの相違

Analytics をレポートソース(A4T)として​ 使用する ​場合と​ 使用しない ​場合の Target と Adobe Analytics の予期されるデータの相違に関する情報です。A4T はデータの相違を大幅に削減します.

A4T を利用しない場合に予期されるデータの相違

A4T では、Analytics と Target のアクティビティのレポート双方で、Aanalytics のデータのみを利用するため、Target アクティビティレポートでソリューション間での相違はありません。しかし、場合によっては、A4T 統合の範疇外で Target データと Analytics データを比較することがあり、以下に説明する相違の問題が発生する可能性もあります。
データの分散が期待されるいくつかのシナリオを以下に示します。
  • A4Tでは、Target ヒット(ページの上部)が発生する可能性がありますが、Analytics ヒット(ページの下部)は発生しません。例えば、ユーザーがページを読み込むと、Analytics 呼び出しがトリガーされる前にブラウザーを閉じます。この場合、A4T は Target のヒットをデータから除外します。この理由は、実際の Analytics 呼び出しが存在しない場合に Analytics のヒット(ページの先頭、ページの先頭)を Analytics のヒットとしてカウントすることが、Analytics のデータセット(訪問者の水増しなど)と一致しないことです。
    トラフィックを 50/50(25/25/25/25 など)分割するためにリダイレクトテストが設定されている場合、ユーザーの行動は均等に分割されないことがあります。均等な分割が表示される場合、単に 1 つのグループのユーザーが、他のグループよりもランディングページ上で Analytics 呼び出しを実行できなかったことを意味しています。1 つのグループに対して Analytics 呼び出しを実行すると、Target ヒットが除外され、そのユーザーが除外され、不均等になりました。
    これは、Adobe Experience Platform の A4T に向けて取り組むことを想定したものです。Adobe のチームは、ページ上のさまざまな時間に発生したこれらのさまざまなイベントを処理するのに最適です。
    A4T によるリダイレクトを使用するお客様の数に制限があることにより、未関連付けヒット率の割合が高く表示されるという既知の問題があります。 既知の問題と解決された問題 を参照してください。
  • 特定のページへのすべての訪問者に対して自動配分アクティビティを作成するとします。自動配分アクティビティは A4T をサポートしないため、すべてのアクティビティデータは Target が収集します。Target レポートのアクティビティへの訪問者は、同じ日付範囲の Analytics レポートのページへの訪問者に一致すると考えるかもしれません。このシナリオでは、以下に説明する通り相違が予期されます。
    A4T をサポートするアクティビティタイプの全リストは、 サポートされているアクティビティのタイプ を参照してください。

A4T を​ 利用しない ​場合に予期されるデータの相違

15 ~ 20%の相違は正常な状態であり、同じデータセットとして見なされます。システムでのカウントが異なる場合は、データの相違がより大きくなり、35 ~ 50%ほどの相違になります。場合によっては、相違がさらに大きくなることもあります。
実際のデータは著しい相違を示すことがありますが、通常、傾向には一貫性があります。相違と傾向に一貫性がある限りは、データは重要で役立つものになっています。相違と傾向に一貫性がない場合は、セットアップが正しく行われていない可能性を示しています。このような場合は、アカウント担当者にお問い合わせください。
Analytics では訪問とトランザクションに基づいてシステムを使用しますが、 では訪問者ベースの指標を使用します。Targetこれは、Analytics では訪問者がページを開くたびに 1 回の訪問としてカウントされますが、Target ではアクティビティに設定されている条件を満たすまでは訪問がカウントされないことを表しています。
Target のレポートには、アクティビティを定義するときに選択したコンバージョン mbox に基づくパフォーマンスが示されます。ただし、このコンバージョン mbox のデータは Analytics に送信されません。Analytics には、Analytics のタグ付けの導入によって定義された独自のコンバージョン変数があります。同一のデータを予期している場合であっても(例えば、小売サイトの注文確認ページに、コンバージョン mbox と Analytics の購入イベントの両方が含まれている場合)、これらのタグの配置が原因で、データが異なる可能性があります。一般的には、2 つの製品のレポートが示す傾向は同じになる必要があります。
予期されるデータの相違は、技術的な相違とビジネス上の相違の両方が原因となって発生する可能性があります。

技術的な相違の例

以下の状況では、技術的な相違に基づいてデータの相違が発生する可能性があります。
  • Target の訪問者は Cookie および JavaScript を許可する必要がある。
  • ファーストパーティ Cookie およびサードパーティ Cookie に対してはそれぞれ異なる処理がおこなわれるので、これらの Cookie のタイプからのデータは一致しない。
  • ページを完全にロードする前にページから訪問者が移動すると、ページ上のタグの相対的な位置および「離脱」が発生する。
  • タイムゾーンの考慮。
  • デバイスがカウントされる場合の相違点。

ビジネス上の相違の例

以下の状況では、ビジネス上の相違に基づいてデータの相違が発生する可能性があります。
  • 訪問者と訪問指標に相違がある。
  • アクティビティのターゲット設定によって、一部の訪問者が除外される。
  • 単一 mbox が複数のページに配置され、それらの各ページで訪問者がカウントされる可能性がある。
  • アクティビティの優先順位によって、含まれる訪問者と除外される訪問者がページ上に存在する可能性がある。
  • 一度コンバージョンに到達した訪問者が、アクティビティを再訪問したときに再度カウントされる可能性がある。
  • Analytics ではすべての訪問および訪問者に対するコンバージョンがすべてカウントされるが、Target ではアクティビティに含まれる訪問および訪問者に対するコンバージョンのみがカウントされる。