Kate Zakharova 27 Giugno 2024
Have you ever wondered why Google Ads e 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. Impostazioni del conteggio delle conversioni
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. Differenze nella modellazione delle conversioni
La modellazione delle conversioni in GA4 e Google Ads è gestita in modo diverso. GA4 esporta solo le conversioni osservate a Google Ads, dove viene applicata una modellazione aggiuntiva delle conversioni. Questo può portare a un aumento delle conversioni riportate in Google Ads rispetto a GA4. I processi di gestione e modellazione separati in ciascuna piattaforma contribuiscono significativamente alle discrepanze nei dati.
3. Ritardi nelle conversioni
Il timing della segnalazione delle conversioni differisce tra Google Ads e GA4. Google Ads attribuisce le conversioni alla data del clic o dell'impressione, mentre GA4 le riporta nel giorno effettivo in cui si verifica la conversione. Questo ritardo può causare apparenti discrepanze nei dati riportati tra le due piattaforme.
4. Finestra di retrospettiva in Google Ads
L'impostazione della finestra di retrospettiva delle conversioni in Google Ads può influenzare il tracciamento dei dati. Una finestra di retrospettiva più corta può comportare meno conversioni tracciate, causando differenze rispetto a GA4. È importante allineare queste impostazioni per ridurre al minimo le discrepanze.
5. Conversioni (engaged) View-Through
Per impostazione predefinita, Google Ads traccia le conversioni view-through (engaged), mentre GA4 richiede configurazioni aggiuntive per abilitare questo tracciamento. Questo può portare a discrepanze poiché Google Ads potrebbe segnalare più conversioni da questa fonte rispetto a GA4.
6. Configurazione del Tag di Google Ads
La configurazione dei tuoi tag di Google Ads svolge un ruolo critico nel tracciamento accurato delle conversioni. Configurazioni errate o incomplete dei tag possono comportare conversioni non tracciate, portando a discrepanze. Abilitare le Enhanced Conversions e il Consent Mode in Google Ads può anche catturare più conversioni rispetto a GA4, dove queste funzionalità potrebbero non essere attivate.
7. Impostazioni di Attribuzione
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. Filtraggio del Traffico Non Valido
Google Ads e GA4 filtrano il traffico non valido in modo diverso. Le conversioni da fonti come bot o click farm potrebbero essere rimosse in gradi diversi tra le piattaforme. Questo filtraggio può influenzare significativamente i dati riportati, specialmente in account con alti livelli di traffico non valido.
Conclusione
Per un'analisi e un reporting accurati, è importante comprendere perché Google Ads e GA4 mostrano dati diversi. Considerando questi otto fattori—modelli di conversione, ritardi nelle conversioni, configurazione dei tag, finestre di lookback, impostazioni del conteggio delle conversioni, conversioni view-through, filtraggio del traffico non valido e impostazioni di attribuzione—puoi interpretare meglio le discrepanze nei dati.
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