Adobe之間的預期資料差異 Target 使用和不使用A4T時的和Adobe Analytics

有關​ 使用 ​和​ 不使用 Analytics 做為報表來源 (A4T) 時,Target 和 Adobe Analytics 之間預期資料差異的資訊。A4T 可大幅減少資料差異.

使用 A4T 時的預期資料差異 expected-using-a4t

若使用 A4T,活動的 Analytics 與 Target 報表皆僅使用 Analytics 資料,因此 Target 活動報表中的解決方案之間沒有差異。但是,在某些情況下,客戶會將Target資料與A4T整合範圍以外的Analytics資料進行比較,因此,請體驗下列所述的差異問題。

以下是一些您可能會遇到預期資料差異的案例:

  • A4T 允許 Target 點擊 (頁面頂端) 發生的可能性,但不允許 Analytics 點擊 (頁面底部) 發生。例如,假設訪客載入頁面,但在觸發Analytics呼叫之前關閉瀏覽器。 在這些情況下,A4T會從資料中排除Target點選。 若允許在沒有實際Analytics呼叫的情況下,將Target點選(同樣是頁面頂端)計算為Analytics點選,則會產生與Analytics中的資料集不一致的情況(訪客膨脹等)。

    如果在Target中設定重新導向測試來分割流量50/50 (或25/25/25/25/25,依此類推),使用者行為可能無法平均分割。 如果您發現不平均的分割,這僅代表一組使用者在登陸頁面上無法執行Analytics呼叫的情況多於其他群組。 這種某個群組無法執行 Analytics 呼叫的情況導致了該使用者的 Target 點擊遭到排除,產生不平均的問題。

    Adobe希望在Adobe團隊致力於Adobe Experience Platform上的A4T的同時,能在未來解決此問題。 Adobe團隊正在決定如何處理頁面上不同時間發生的這些不同事件。

不使用 A4T 時的預期資料差異 expected-not-using-a4t

即使是使用相似的資料集,有 15-20% 的差異也是正常的。算法不同的系統可能會導致更高的資料差異,高達 35-50%。有時候,差異可能更高。

雖然實際的資料可能會大幅不同,但趨勢通常會是一致的。只要差異與趨勢保持一致,這些資料還是十分重要而且非常有用。如果差異與趨勢不一致,可能表示某個設定不正確。此時請連絡您的帳戶代表以取得協助。

Analytics 使用的系統是根據瀏覽次數與交易,但是 使用的是以訪客為主的度量。Target每當訪客開啟頁面時,即會計為中的造訪 Analytics,但 Target 在符合活動中設定的條件之前,不會計算造訪。

中的報表 Target 根據定義活動時選取的轉換mbox顯示效能。 不過,此轉換mbox資料不會傳送至 Analytics,有專屬的轉換變數,如您的 Analytics 標籤實作。 您希望有相同資料的位置(例如,如果零售商的訂單確認頁面同時包含轉換mbox和 Analytics 購買事件),資料可能會因這些標籤的位置而有所不同。 一般而言,這兩種產品報表中的趨勢相似。

預期的資料差異可能是因為技術與業務差異所致。

技術差異的範例 section_C3B50ED2E2F9416FAC91437CF1A87369

下列的技術差異可能造成資料差異:

  • Target 訪客必須同意允許 Cookie 與 JavaScript
  • 第一方和第三方 Cookie 的處理方式不同;因此,這些 Cookie 類型的資料不相符
  • 頁面上標記的相關位置,以及因訪客在頁面尚未完全載入前離開此頁面所造成的「資料流失」
  • 時區考量
  • 可計算的裝置差異

業務差異的範例 section_2E1EB5E15BB64A1A80E4CDB1A5062AEE

下列的業務差異可能造成資料差異:

  • 訪客與瀏覽度量之間的差異
  • 鎖定目標的活動不包括某些訪客
  • 多個頁面上的單一mbox,計算每個頁面上的訪客
  • 活動優先順序可包含一些訪客,並排除頁面上的其他訪客
  • 重新進入活動時,可重新計算已轉換一次的訪客
  • Analytics 會計算所有瀏覽和訪客的所有轉換次數,但 Target 僅會計算活動中包含之瀏覽和訪客的轉換次數。
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