Kate Zakharova 27 juin 2024
Have you ever wondered why Google Ads et GA4 often report different data? These data discrepancies can be frustrating, but they are quite common due to several factors.
In this article, we’ll describe eight key reasons behind these data discrepancies. Understanding these reasons is crucial for accurate data interpretation and effective marketing strategy. Let’s explore the possible causes of these discrepancies.
1. Paramètres de comptage des conversions
Google Ads offers a setting that allows you to choose between counting every conversion that occurs after an interaction or only counting one conversion per interaction. This can significantly impact the number of conversions reported in Google Ads compared to GA4, leading to data discrepancies. For instance, if you select the option to count every conversion, each subsequent conversion from the same user will be recorded, leading to a higher conversion count.
On the other hand, if you opt to count only one conversion per interaction, you may see fewer conversions reported. These differences in settings can result in discrepancies between the data in Google Ads and GA4. It’s important to carefully consider which setting best suits your tracking objectives and ensure that both platforms are configured consistently to avoid data discrepancies.
2. Différences de modélisation des conversions
La modélisation des conversions dans GA4 et Google Ads est gérée différemment. GA4 n'exporte que les conversions observées vers Google Ads, où une modélisation de conversion supplémentaire est appliquée. Cela peut entraîner une augmentation des conversions rapportées dans Google Ads par rapport à GA4. Les processus de gestion et de modélisation distincts dans chaque plateforme contribuent de manière significative aux écarts de données.
3. Retards de conversion
Le moment du rapport de conversion diffère entre Google Ads et GA4. Google Ads attribue les conversions à la date du clic ou de l'impression, tandis que GA4 les rapporte le jour réel où la conversion se produit. Ce retard peut provoquer des incohérences apparentes dans les données rapportées entre les deux plateformes.
4. Fenêtres de retour dans Google Ads
Le paramètre de la fenêtre de retour sur conversion dans Google Ads peut affecter le suivi des données. Une fenêtre de retour plus courte peut entraîner moins de conversions suivies, provoquant des différences par rapport à GA4. Il est important d'aligner ces paramètres pour minimiser les écarts.
5. Conversions par vue engagée
Par défaut, Google Ads suit les conversions par vue engagée, tandis que GA4 nécessite une configuration supplémentaire pour activer ce suivi. Cela peut entraîner des écarts, car Google Ads pourrait signaler plus de conversions de cette source que GA4.
6. Configuration des balises Google Ads
La configuration de vos balises Google Ads joue un rôle crucial dans le suivi précis des conversions. Des configurations de balises incorrectes ou incomplètes peuvent entraîner des conversions non suivies, ce qui conduit à des écarts. L'activation des Conversions Améliorées et du Mode de Consentement dans Google Ads peut également capturer plus de conversions que GA4, où ces fonctionnalités pourraient ne pas être activées.
7. Paramètres d'attribution
Attribution models are a major cause of data discrepancies. GA4 typically uses a cross-channel last-click model by default, while Google Ads often employs a data-driven attribution model. Each platform’s attribution model can distribute credit for conversions differently, resulting in varied data.
8. Filtrage du trafic invalide
Google Ads et GA4 filtrent le trafic invalide différemment. Les conversions provenant de sources comme des bots ou des fermes de clics peuvent être supprimées dans des proportions variables entre les plateformes. Ce filtrage peut avoir un impact significatif sur les données rapportées, en particulier dans les comptes avec des niveaux élevés de trafic invalide.
Conclusion
Pour une analyse et un reporting précis, il est important de comprendre pourquoi Google Ads et GA4 affichent des données différentes. En tenant compte de ces huit facteurs—modélisation des conversions, délais de conversion, configuration des balises, fenêtres de retour, paramètres de comptage des conversions, conversions par vue engagée, filtrage du trafic invalide et paramètres d'attribution—vous pouvez mieux interpréter les écarts de données.
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