वेब एनालिटिक्स ब्लैक होल: जीए और क्यों में कितना डेटा खो गया है

यदि आपने कभी एक ही वेबसाइट पर दो विश्लेषणात्मक उपकरणों के डेटा की तुलना की है या रिपोर्ट और बिक्री के साथ एनालिटिक्स की तुलना की है, तो आपने शायद देखा कि वे हमेशा मेल नहीं खाते हैं। इस लेख में, मैं समझाऊंगा कि वेब विश्लेषिकी प्लेटफार्मों के आंकड़ों में कोई डेटा क्यों नहीं है, और ये नुकसान कितने बड़े हो सकते हैं।

इस लेख में, हम Google Analytics पर सबसे लोकप्रिय विश्लेषणात्मक सेवा के रूप में ध्यान केंद्रित करेंगे, हालाँकि पृष्ठ पर लागू किए गए अधिकांश विश्लेषणात्मक प्लेटफार्मों में समान समस्याएं हैं। सर्वर लॉग पर भरोसा करने वाली सेवाएं इनमें से कुछ समस्याओं से बचती हैं, लेकिन उनका उपयोग शायद ही कभी किया जाता है कि हम उन्हें इस लेख में शामिल नहीं करेंगे।

डिस्टिल्ड में एनालिटिक्स टेस्ट कॉन्फ़िगरेशन

Distilled.net पर, हमारे पास एक मानक Google एनालिटिक्स संसाधन है जो Google टैग प्रबंधक में HTML टैग से काम करता है। इसके अलावा, पिछले दो वर्षों में, मैंने Google Analytics के तीन अतिरिक्त समानांतर कार्यान्वयन का उपयोग किया है, जिसे विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन के बीच अंतर को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

इनमें से दो अतिरिक्त कार्यान्वयन - एक जीटीएम में और दूसरा ऑन-पेज - स्थानीय रूप से संग्रहीत, Google Analytics जावास्क्रिप्ट फ़ाइल की नामांकित प्रतियां (www.distilled.net/static/js/au3.js के बजाय www.google-analicics.com/ analytics.js ) विज्ञापन ब्लॉकर्स का पता लगाने के लिए उन्हें कठिन बनाता है।

मैंने डुप्लिकेटर्स की समस्या से बचने के लिए जावास्क्रिप्ट फंक्शंस ("tcap" और "Buffoon" का उपयोग मानक "Ga" के बजाय) और नामांकित ट्रैकर्स ("FredTheUnblockable" और "AlbertTheImmutable") का भी उपयोग किया।

अंत में, हमारे पास "डायनाइनइंडिफैटिबल" कॉन्फ़िगरेशन है, जिसमें एक बदला हुआ ट्रैकर है, लेकिन मानक कोड का उपयोग करता है और पृष्ठ स्तर पर लागू किया जाता है।



हमारे सभी विन्यास नीचे दी गई तालिका में दिखाए गए हैं:



मैंने ब्राउज़र डेवलपर टूल में प्रदर्शित होने वाले पेजव्यू का विश्लेषण करके विभिन्न ब्राउज़रों और विज्ञापन अवरोधकों में उनकी कार्यक्षमता का परीक्षण किया:

डेटा हानि के कारण

1. विज्ञापन अवरोधक

मुख्य रूप से ब्राउज़र एक्सटेंशन के रूप में विज्ञापन अवरोधक, आम होते जा रहे हैं। प्रारंभ में, उनके उपयोग का मुख्य कारण विज्ञापन की बड़ी मात्रा के साथ साइटों पर प्रदर्शन और बातचीत के अनुभव में सुधार करना था। हाल के वर्षों में, डेटा गोपनीयता पर जोर बढ़ा है, जिसने विज्ञापन ब्लॉकर्स की लोकप्रियता में भी योगदान दिया है।

विज्ञापन अवरोधकों का प्रभाव

कुछ विज्ञापन ब्लॉकर्स डिफ़ॉल्ट रूप से वेब एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म को ब्लॉक करते हैं, इस फ़ंक्शन को करने के लिए दूसरों को और कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। मैंने एडब्लॉक प्लस के साथ डिस्टिल्ड वेबसाइट का परीक्षण किया और विज्ञापन अवरुद्ध करने के लिए दो सबसे लोकप्रिय डेस्कटॉप ब्राउज़र एक्सटेंशन की स्थापना की, लेकिन यह ध्यान देने योग्य है कि विज्ञापन ब्लॉकर्स का उपयोग स्मार्टफोन पर भी तेजी से किया जा रहा है।

निम्नलिखित परिणाम प्राप्त हुए (अप्रैल 2018 से संबंधित सभी आंकड़े):



जैसा कि तालिका से देखा जा सकता है, परिवर्तित जीए सेटिंग्स अवरोधकों का विरोध करने में बहुत मदद नहीं करती हैं।

विज्ञापन अवरोधकों के कारण डेटा हानि: ~ 10%

विज्ञापन ब्लॉकर्स का उपयोग क्षेत्र के आधार पर 15-25% के स्तर पर हो सकता है, लेकिन इनमें से कई सेटिंग्स डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के साथ एडब्लॉक प्लस हैं, जिसमें, जैसा कि हमने ऊपर देखा, ट्रैकिंग अवरुद्ध नहीं है।

विज्ञापन अवरोधक बाजार में AdBlock Plus की हिस्सेदारी 50-70% के बीच भिन्न होती है। हाल के अनुमानों के अनुसार , यह आंकड़ा 50% के करीब है। इसलिए, यदि हम मानते हैं कि 50% से अधिक स्थापित ऐड ब्लॉकर्स एनालिटिक्स को ब्लॉक नहीं करते हैं, तो हमें लगभग 10% के स्तर पर डेटा हानि होगी।

2. ब्राउजर में फीचर को ट्रैक न करें

यह एक और विशेषता है जो गोपनीयता संरक्षण से प्रेरित है। लेकिन इस बार यह ऐड के बारे में नहीं है, बल्कि खुद ब्राउज़र के फंक्शन के बारे में है। साइटों और प्लेटफार्मों के लिए "डू नॉट ट्रैक" अनुरोध को पूरा करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन, उदाहरण के लिए, फ़ायरफ़ॉक्स मापदंडों के एक ही सेट के तहत एक मजबूत कार्य प्रदान करता है, जिसे मैंने परीक्षण करने का भी निर्णय लिया।

डू नॉट ट्रैक का असर

अधिकांश ब्राउज़र अब Do Not Track संदेश विकल्प प्रदान करते हैं। मैंने विंडोज 10 के लिए फ़ायरफ़ॉक्स और क्रोम ब्राउज़र की नवीनतम रिलीज़ का परीक्षण किया।


फिर, ऐसा लगता है कि यहां बदली गई सेटिंग्स बहुत मदद नहीं करती हैं।

"ट्रैक न करें" के कारण डेटा हानि: <1%

परीक्षण से पता चला कि फ़ायरफ़ॉक्स क्वांटम ब्राउज़र में केवल ट्रैकिंग सुरक्षा सुविधा ट्रैकर्स को प्रभावित करती है। फ़ायरफ़ॉक्स ब्राउज़र बाजार का 5% हिस्सा है, लेकिन ट्रैकिंग सुरक्षा डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम नहीं है। इसलिए, इस फ़ंक्शन के लॉन्च ने Distilled.net पर फ़ायरफ़ॉक्स ट्रैफ़िक के रुझानों को प्रभावित नहीं किया।

3. फिल्टर

फ़िल्टर जो आप एनालिटिक्स सिस्टम में कॉन्फ़िगर करते हैं, रिपोर्ट में प्राप्त ट्रैफ़िक की मात्रा को जानबूझकर या अनजाने में कम कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, एक फ़िल्टर जो कुछ स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन को शामिल करता है, जो कि बॉट्स या आंतरिक ट्रैफ़िक हो सकता है, स्पष्ट रूप से ट्रैफ़िक को कुछ कम करेगा।

फिल्टर के कारण डेटा हानि: एन / ए

इस कारक के प्रभाव का मूल्यांकन करना मुश्किल है, क्योंकि यह सेटिंग साइट के आधार पर भिन्न होती है। लेकिन मैं अत्यधिक डुप्लिकेट, "मुख्य" दृश्य (फ़िल्टर के बिना) होने की सलाह देता हूं ताकि आप महत्वपूर्ण जानकारी के नुकसान को जल्दी से देख सकें।

4. जीटीएम बनाम ऑन-पेज बनाम गलत तरीके से स्थित कोड

हाल के वर्षों में, Google टैग प्रबंधक अपने लचीलेपन और बदलाव करने में आसानी के कारण एनालिटिक्स को लागू करने का एक लोकप्रिय तरीका बन गया है। हालाँकि, मैंने लंबे समय से देखा है कि यह GA कार्यान्वयन विधि पृष्ठ-स्तरीय सेटिंग की तुलना में कम करके आंका जा सकता है।

यदि आप Google द्वारा ऑन-पेज कोड सेट करने की सिफारिशों का पालन नहीं करते हैं, तो मैं भी उत्सुक था।

अपने सहकर्मी डोम वुडमैन की साइट से डेटा के साथ अपने स्वयं के डेटा को मिलाकर, जो Drupal विश्लेषणात्मक विस्तार का उपयोग करता है, साथ ही साथ GTM, मैं टैग प्रबंधक और कोड के बीच अंतर को गलत तरीके से पृष्ठ पर स्थित (टैग के नीचे स्थित) देख सकता था। फिर मैंने सभी 5 कॉन्फ़िगरेशन में पूरी तस्वीर देखने के लिए अपने स्वयं के GTM डेटा के साथ इस डेटा का मिलान किया।

GTM का प्रभाव और गलत पृष्ठ पर कोड

बेसलाइन के प्रतिशत के रूप में ट्रैफ़िक (टैग प्रबंधक का उपयोग करके मानक कार्यान्वयन):

मुख्य खोज

• ऑन-पेज कोड आमतौर पर GTM की तुलना में अधिक ट्रैफ़िक पंजीकृत करता है;
• संशोधित कोड आमतौर पर इंटरनेट एक्सप्लोरर में संशोधित जीटीएम कोड को छोड़कर, त्रुटि के मार्जिन के भीतर है;
• गलत तरीके से स्थित ट्रैकिंग कोड आपको ब्राउज़र (!) के आधार पर सही तरीके से लागू किए गए पेज कोड की तुलना में आपके ट्रैफ़िक का 30% तक खर्च करेगा!
• कस्टम अवरोधक विज्ञापन अवरोधकों से बचकर अधिक ट्रैफ़िक प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

यह भी ध्यान देने योग्य है कि उपयोगकर्ता कार्यान्वयन वास्तव में मानक लोगों की तुलना में कम यातायात प्राप्त करते हैं। ऑन-पेज कोड के मामले में, नुकसान त्रुटि के मार्जिन के भीतर हैं, लेकिन जीटीएम के मामले में एक और अति सूक्ष्म अंतर है जो अंतिम डेटा को प्रभावित कर सकता है।

चूंकि मैं तुलना के लिए अनफ़िल्टर्ड प्रोफाइल का उपयोग करता था, इसलिए मुख्य प्रोफ़ाइल में बहुत सारे बॉट स्पैम थे, जो ज्यादातर इंटरनेट एक्सप्लोरर के रूप में प्रच्छन्न थे।

आज, हमारा मुख्य प्रोफ़ाइल सबसे अधिक स्पैम है, लेकिन इसका उपयोग तुलना के लिए चुने गए स्तर के रूप में भी किया जाता है, इसलिए ऑन-पेज कोड और टैग मैनेजर के बीच का अंतर वास्तव में थोड़ा बड़ा है।

जीटीएम डेटा हानि: 1-5%

जीटीएम से जुड़े नुकसान अलग-अलग होते हैं, जिसके आधार पर आपकी साइट पर आने वाले लोगों द्वारा ब्राउज़रों और उपकरणों का उपयोग किया जाता है। Distilled.net पर, अंतर लगभग 1.7% है, हमारे दर्शक सक्रिय रूप से डेस्कटॉप का उपयोग करते हैं और तकनीकी रूप से उन्नत हैं, इंटरनेट एक्सप्लोरर का उपयोग शायद ही कभी किया जाता है। ऊर्ध्वाधर के आधार पर, नुकसान 5% तक पहुंच सकता है।

मैंने डिवाइस द्वारा ब्रेकडाउन भी किया:



गलत तरीके से ऑन-पेज कोड के कारण डेटा हानि: ~ 10%

Teflsearch.com पर, जीटीएम के खिलाफ गलत तरीके से स्थित कोड के कारण लगभग 7.5% डेटा खो गया था। यह देखते हुए कि टैग प्रबंधक स्वयं डेटा को कम आंकता है, कुल नुकसान 10% तक आसानी से पहुंच सकता है।

बोनस: चैनलों से डेटा हानि

ऊपर, हमने उन क्षेत्रों की जांच की जिसमें आप सामान्य रूप से डेटा खो सकते हैं। हालांकि, अधूरे डेटा के लिए अन्य कारक हैं। हम उन्हें और अधिक संक्षेप में विचार करेंगे। यहां मुख्य समस्याएं हैं अंधेरे यातायात और अटेंशन।

गहरा यातायात

डार्क ट्रैफिक डायरेक्ट ट्रैफिक है, जो वास्तव में डायरेक्ट ट्रैफिक नहीं है।
और यह एक तेजी से सामान्य स्थिति बन रही है।

अंधेरे यातायात के विशिष्ट कारण:

• चिह्नित ईमेल विपणन अभियान;
• अनुप्रयोगों (विशेषकर फेसबुक, ट्विटर, आदि) में अनचाहे अभियान;
• विकृत कार्बनिक यातायात;
• ट्रैकिंग सेटअप प्रक्रिया के दौरान हुई त्रुटियों के कारण भेजा गया डेटा (सेल्फ-रेफ़रल के रूप में भी प्रकट हो सकता है);

यह वास्तव में प्रत्यक्ष यातायात के विकास की दिशा में एक प्रवृत्ति को ध्यान देने योग्य है, जो ऐतिहासिक रूप से जैविक रहा है। उदाहरण के लिए, ब्राउज़रों में स्वत: पूर्ण फ़ंक्शन के सुधार के संबंध में, विभिन्न उपकरणों पर खोज इतिहास का सिंक्रनाइज़ेशन, आदि, लोग उस URL को "दर्ज" करते हैं जो उन्होंने पहले खोजा था।

आरोपण

सामान्य तौर पर, Google Analytics (और किसी अन्य प्लेटफ़ॉर्म पर) का एक सत्र एक मनमाना निर्माण है। आपको यह स्पष्ट हो सकता है कि कॉल के एक समूह को एक या अधिक सत्रों में कैसे जोड़ा जाना चाहिए, लेकिन वास्तव में, यह प्रक्रिया कई संदिग्ध मान्यताओं पर निर्भर करती है। विशेष रूप से, यह ध्यान देने योग्य है कि Google Analytics आम तौर पर पिछले गैर-प्रत्यक्ष स्रोत में प्रत्यक्ष ट्रैफ़िक (डार्क ट्रैफ़िक सहित) का प्रतिनिधित्व करता है, यदि कोई मौजूद है।

निष्कर्ष

मुझे मिले कुछ परिणामों से मैं कुछ हैरान था, लेकिन मुझे यकीन है कि मैंने सब कुछ कवर नहीं किया, और डेटा खोने के अन्य तरीके भी हैं। लिहाजा, इस क्षेत्र में शोध आगे भी जारी रखा जा सकता है।

इस तरह के और लेख मेरे टेलीग्राम चैनल (प्रोरो) पर पढ़े जा सकते हैं।