Google Analytics和其他工具间的数据差异

1、Google Analytics和其他工具间的数据差异我的网站上同时放了Google Analytics和其他的网站分析工具，为什么这两个工具报告的数据会不一样？哪个是准确的？这是经常被问到的一个问题，估计也是每个使用网站分析工具的朋友都会碰到的问题。如何回答呢？你可以这样解释：当你有一只表时，可以知道现在是几点钟，而当他同时拥有两只表时，却无法确定现在的时间。两只手表并不能告诉你更准确的时间，反而会让你失去对准确时间的信心。网站分析工具也是同样的道理。怎么样？很cool吧。这个答案虽然很正确，但却并不能解决实际的问题，并且还有推卸责任的嫌疑。好吧，我们是勇敢的网站分析师，让问题来的再猛烈些吧

2、！（天呐，我在说什么？！）常见的数据差异原因:网站分析工具之间产生数据差异的的原因有很多种，需要具体情况具体分析。这里站在Google Analytics工具的角度看下GA与其他网站分析工具产生数据差异时常见的几种原因。1追踪代码的实施问题追踪代码实施的问题是指添加追踪代码时，由于各种原因出现页面漏加或重复添加的问题，或者是与现有追踪代码不一致。这个问题看起来好像并不容易发生，一个网站虽然有成百上千个页面，但通常都会使用几个固定的页底文件，只要保证这几个页底文件中都添加了追踪代码，那么整个网站也就OK了。但真的是这样吗？理论上如果是一个新网站，并且你对网站的结构了如指掌，那么是没问题的。但大部

3、分网站的情况都没这么简单，它们经历过数次调整，优化，和改版。这时候原来简单的问题就变得复杂了。我曾经碰到过两次这样的情况，网站中同时包含新老两版的页面文件，并且它们使用了不同的页底文件，这时候两类页面中可能包含有不同工具的追踪代码，或是同一个工具的不同定制追踪代码。2追踪代码的位置差异追踪代码位置差异是指两种追踪代码在页面中的位置差异，例如，异步的Google Analytics追踪代码建议放在</head>标签之前，而有些网站分析工具的追踪代码可能会放在</body>之前。当页面被加载时，</head>中的追踪代码先被执行，而</body>中的

4、追踪代码后被执行。此时如果访问者没有等到页面显示完整就关闭了页面，或者点击链接进入了下一页面，那么同一页面中的两个工具记录到的数据就会不一样。</head>中的追踪代码会完整的记录这次访问，而</body>中的追踪代码却不会。3对特殊访问者的处理特殊访问者是指对浏览器进行了特殊设置的访问者，不同的网站分析工具在处理特殊访问者时是不一样的。例如:当访问者的浏览器拒绝cookie时，Google Analytics不会记录这个访问者的任何访问信息。而其他的网站分析工具当发现访问者拒绝cookie时，可能会按优先级设置选择记录这个访问者的IP地址来填补这个访问者的信息。4追踪

5、策略间的差异网站访问者的情况千差万别，而每个网站分析工具都有自己的追踪策略，Google Analytics是基于Javascript和cookie的，而有些工具是No Javascript的，(GA也提供No Javascript的页面标签)或是基于日志的，或者是session的。不同的追踪策略导致了不同的数据记录方式，而这也会产生数据上的差异。5丢包和防火墙的影响数据在INTERNET上是以数据包为单位传输的，每包nK。就是说，不管你的网有多好，你的数据都不会是以线性传输的，中间总是有空洞的。数据包的传输，不可能百分之百的能够完成，因为种种原因，总会有一定的损失。碰到这种情况，INTERN

6、ET会自动的让双方的电脑根据协议来补包。如果你的线路好，速度快，包的损失会非常小，补包的工作也相对较易完成，因此可以近似的将你的数据看做是无损传输。但是，如果你的线路较差，数据的损失量就会非常大，补包工作也不可能百分之百完成。在这种情况下，数据的传输就会出现空洞，造成丢包。丢包问题对于Google Analytics是个永恒的话题，它的服务器远在美国，丢包是肯定的。这也肯定是造成数据差异的一个原因，但其实我却并不想把它作为数据差异的主要原因。最起码不应该是这个问题的第一个答案。因为丢包就好像是个黑匣子，我们无法控制和测量它。GA的丢包的比例有多少？其他的网站分析工具也会有丢包的问题吗？服务器在

7、中国的就比在美国的丢包情况要好一些吗？据我所知 Omniture目前在中国也没有自己的分析服务器。除了丢包以外，还有一个黑匣子就是我们祖国的防火墙。天岸曾经问我防火墙对Google Analytics收集数据是否会产生影响，这个影响有多大？这个问题我真的不知道。也无法回答。但肯定是会有影响的。6度量定义间的差异不同的网站分析工具对度量有着不同的定义，例如：piwik会将页面浏览，下载和出站链接都算在一起，而在google analytics中，下载和出站默认是不记录的，而只有单独设置了虚拟页面后才会和综合浏览量记录在一起，但通常我们会使用事件追踪来记录下载行为，而不是虚拟页面。所以这时候，两个

8、工具直接的综合浏览量就会产生差异。7处理数据的时间差异不同的网站分析工具在处理数据的时间上也会不同，Google Analytics以小时为单位处理数据，通常从访问者访问你的网站到你在报告中看到这条访问的数据需要1个小时的时间，有时候可能需要更长的时间。这个时间就是google analytics处理数据的时间。并且在一小时后，你看到的也还不是准确的数字，因为google会在每天结束后再重新处理一遍当天的数据。这就是说，当天或者是实时的数据通常是不准确的。通常要在隔天后数据才会基本稳定。这是google analytics处理数据的时间，其他网站分析工具的处理过程和时间也会各有差异，所以当选择

9、当天数据进行对比时差异就变的不可避免了。这里再多说两句，很多网站分析工具都推出了实时数据的功能。我的理解就是说，报告中的数据与网站访问情况同步，或者只有很短暂的延迟。但是这可能吗？访问者访问网站是一个连续的过程，并且每个访问过程都不一样，无论是访问的持续时间，还是用户行为上。而网站分析工具中的大部分数据是以访次为基础的。例如:每访次页面浏览数，网站停留时间等等。举个例子:当我访问一个博客网站时，我可能会阅读5篇文章，这5篇文章分别在三个不同的页面上，而我的阅读速度是10分钟一篇。这样算下来，我的一次访问花费了50分钟的时间，那么实时网站分析工具在哪个时间点显示这次访问的数据呢？如果在访次刚开始

10、的时候显示，这次访问的很多数据还可能会有变化，那么这些数据准确吗？如果是在50分钟之后显示，就是说这个访次结束后。那就不能算作实时数据了，只能算准实时。解决方法：前面说了一大堆可能的原因了，下面要说一说如何解决数据差异的问题。其实很多时候，我们并不能完全解决这些问题，但找到问题所在和产生的原因总比什么都不知道要好一些。当出现数据差异时，有个很好的查找方法，就是细分。细分:产生差异的具体度量第一步，先要对产生差异的具体度量进行细分。在所有的度量中，有些是基本度量，有些是复合度量。例如:pageviews，这就是一个基本度量，如果是pageviews的数据产生问题，多半是因为追踪代码设置问题导致的

11、。而如果是Bounce Rate，Pages/Visit或Avg. Time on Site出现差异，那么就要对这些复合度量进行拆分，找出分子或者是分母度量的差异，然后再进行对比和分析。 细分:产生差异的具体页面第二步，找出存在差异的具体基本度量后，还要对页面进行细分，就是说这些基本度量在网站的哪些页面中产生了差异，有些时候你会发现，同一个度量在某些页面或频道数据相差并不大的，但在另一些页面或频道中却差了近一倍。找到这个频道或页面，检查页底文件的追踪代码。 如果是每个页面的数据都不一样，可能是度量的定义或收集方法导致的。这就比较复杂了，需要了解每个工具对度量的定义和追踪方法。按照过滤cookie值的方法过滤来自search和campaign的流量通常都不会有问题，但在过滤referral流量的时候会有一些问题。报告中的数据比真实的referral流量低。这是为什么呢？因为某些时候在google analytics返回的数据中cookie存储的来源信息和referral信息是不相同的。例如:访问者先通过搜索访问网站，在同一个session中又从其他的网站的链接访问了网站。这时候google是不会更新cookie中的来源信息的。而如何