Discrepancy entre Google Analytics et clics publicitaires
J’ai besoin de votre aide sur un dossier client. Pour vous faire une histoire courte, mon client a récemment conduit une campagne publicitaire sur un portail québécois. Les résultats recensés par le portail ne correspondent pas du tout à ceux recensés par Google Analytics et un autre outil interne. Il n’y avait pas de serveur publicitaire pour “monitorer” le tout.
Les résultats, pour vous aider à visualiser le tout :
Portail: 9131 clics
Site source 1: 835 visites provenant de la source
Site source 2: 766 clics provenant de la source
Les écarts sont énormes. Nous croyons en la bonne foi du portail et leur avons demandé d’investiguer en conduisant une série de tests.
Ils ont donc reproduit la campagne dans un environnement isolé, et voici les résultats:
Google analytics
Portail: 120 clics
Google Analytics: 78 visites
= Discrepancy: 154%
Les discrepancy sont toujours importants, mais nettement différents.
A votre avis ? Qu’est-ce qui explique un tel discrepany ? Que pensez-vous de tout ça ?
Voici les explications du portail en question (en cachant certains détails confidentiels):
Délai entre un clique et le compte de visite
Évidemment, nous avons plus de cliques comptés par [le serveur publicitaire] que par Google analytics car ce premier est la source publicitaire, tous les événements cliques y sont saisies. Pour sa part, Google analytics ne compte les visites qu’après le chargement du script analytics qui se trouve sur la page d’atterrissage. Ici, sur la page [destination client], le script analytics s’exécute en bas de page. Dépendamment de divers facteurs techniques (vitesse connexion, achalandage du site web, vitesse de l’ordinateur du client…) il se peut qu’il y ait un délai de plus de 10 secondes entre un clique et un comptage de visite où l’utilisateur peut fermer la fenêtre du navigateur sans qu’aucune visite ne soit calculée.
Solution
Pour obtenir un compte plus juste des visiteurs, je recommande fortement de placé en haut de la page de destinations, les tags de google Analytics. Il y aura par contre un petit impacte négatif sur la vitesse chargement des visuels de la page, alors il y a un exercice de balancement à faire.
Site référant non trouvable
Au cours de cet exercice, j’en suis venue à la conclusion que les visiteurs en provenance [du portail] ne trainent pas avec eux l’information d’où ils proviennent. Ceci explique la différent de clicks pour un [serveur publicitaire]/Google analytics lors [de la campagne].
Exemple, sur les 78 visiteurs de la campagne provenant de [test portail], une seule visite apparait dans la section site référant de Google Analytics après une recherche pour [test portail], et quelques autre mentions d’autre sections de [portail] dont je cherche encore à comprendre leur présence sur le rapport car nous n’avons pas placé de pub de [client] sur ces sites. On parle ici d’un total de 5 clicks avec un referer [portail]. Il faut prendre note qu’aucunes visite n’est provenues de notre serveur de pub.
Solution
Utiliser des variables qui identifieront les utilisateurs lors d’un clique sur une pub avec diverse informations qui seront ensuite passées au site d’atterrissage et analyser par… google analytics
Voici le lien pour le querry builder qui permettra facilement de créer un URL qui contiendra les variables à passer à google analytics:
http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?answer=55578
Ne reste qu’à remplir les champs URL, nom de campagne, média, source et à générer le code URL. Ce dernier doit être au minimum unique pour chaque annonceur. Je suggère même d’utiliser un URL unique pour chaque créatif dans le but de pouvoir suivre au maximum la performance de chaque format (300×250, 728×90… ainsi que pour les différentes sections où ils sont affichés)
![[del.icio.us]](http://images.del.icio.us/static/img/delicious.small.gif){kind=small}
Posted in Bannières, Campagnes Web
December 15th, 2007 at 8:17 am
En effet, il existe des différences qui peuvent être importante entre un fichier témoin externe (comme Google-Analytics) et le serveur de pub du portail. Cependant, ton client devrait aussi avoir un fichier log et un outil de lecture statistique de fichier log. Celui-ci ne mentirait pas à ce propos. Tous les hébergeurs qui se respectent en offre gratuitement avec l’hébergement. Demande à ton client de vérifier auprès de son hébergeur. Si le fichier log ne recense que peu de visites venant du portail, c’est que le portail ment…
December 15th, 2007 at 3:33 pm
Il ya une différence entre les clics et les visiteurs. Un visiteur peut faire plusieurs clics.
December 16th, 2007 at 9:07 am
Pablo, ça je sais. Je connais la différence entre les deux.
Michel, très bonne suggestion, merci.
Ca n’explique cependant toujours pas le discrepancy.
December 16th, 2007 at 11:14 am
Salut Yannick,
Les redirections sont souvent à l’origine d’un défaut de lancement du code Google Analytics et empêchent d’identifier
correctement les visites provenant d’une campagne. Par exemple, si ton annonce renvoie à http://www.mondomaine.ca/index.html
et que tu as créé une redirection 301, 302 ou JavaScript à partir de cette URL vers http://www.mondomaine.ca/page2.html, les informations de campagne initialement associées à la page de destination seront perdues au cours de la redirection.
Aussi je t’invite également à vérifier la présence du code de suivi sur chacune de vos pages de destination.
Et bien entendu la prochaine fois d’utiliser un Adserver pour des formats classiques cela ne coûte pas trop cher alors pourquoi s’en priver et cela évite de longues discussions aves les réseaux…
Bonne fin de semaine,
Michael
December 17th, 2007 at 5:32 pm
Google Analytics n’est pas le seul outil a générer des écarts dans les statistiques.
Nous avons également également constaté des écarts assez importants avec Omniture et WebTrends par exemple. Je pense qu’on arrivera jamais à une totale adéquation entre les chiffres des serveurs, ceux des outils d’analytiques et les chiffres des Adservers.
Je pense qu’une différence inexpliquée de l’ordre de 5 à 10 ou même 15% est «correcte».
Si c’est plus que ça, il faut se poser des questions sérieuses sur la fiabilité des chiffres fournis.
Ma suggestion serait d’installer un deuxième outil d’analytique ou de vérifier les logs du serveur lui-même.
Je sais que certains types de cookies sont de plus en plus souvent désactivés (parfois de façon automatique) par les internautes, là encore c’est une piste qui peut expliquer les écarts.
D’autre part il semble que de 10 à 15% des internautes ont le javascript désactivé.
Enfin si le trafic provient en grande partie d’un serveur proxy il risque de ne pas être comptabilisé par l’outil d’analytique.
Une discussion sur Seomoz:
http://www.seomoz.org/blog/how-reliable-is-google-analytics
Hope this helps
December 18th, 2007 at 3:49 pm
Et si c’était les clicks sur le portail Québecois qui sont mal compté. Cela m’est arrivé sur une certaine plateforme dont je préfère taire le nom. Le problème à été vite règler en annulant et réattribuant les sommes restantes sur d’autre plateforme.
Normalement si il n’y a qu’un seul domaine de réception il peut y avoir une certaine marge avec Google analytics, mais la marge ici me semble très énormes.
December 24th, 2007 at 5:51 pm
Yannick,
It is absolutely normal to have big discrepancies between the CLICKS reported by any portal and the VISITS contend by Google Analytics.
First, there is a huge difference between the 2 concepts. Clicks on a banner are not necessarily visits to a website.
It has happened to me, and I am sure to many of you to click on a banner by mistake and close the new window that has opened even before the website has loaded.
A usual percentage of difference between the clicks and the visit is 28-34%, meaning that clicks-30%=visits.
In your specific case above, I understand that the campaign was not tagged with the utm_ parameters. This, to start with, makes it harder to identify the visits from a certain site; but leaving that aside, the 82% difference between what the portal reports and what you have seen in Google Analytics is abnormally high. The fact that it could not be reproduced in the test environment is a proof of the above.