Warum sich GA4- und Customer Journey Analytics-Daten unterscheiden

Es ist normal, dass GA4 und Customer Journey Analytics unterschiedliche Zahlen für denselben Zeitraum und dieselbe offensichtliche Metrik melden. Verschiedene Datenerfassungsmethoden, Metrikdefinitionen, Identitätsmodelle und Sitzungsregeln tragen alle zu Diskrepanzen bei. Auf dieser Seite werden die häufigsten Ursachen von Unterschieden erläutert und Anleitungen zum Überprüfen unerklärlicher Lücken gegeben.

Interaktive Sitzungen

Bei GA4 wird eine Sitzung als aktiv behandelt, wenn sie 10 oder mehr Sekunden gedauert hat, mindestens ein Schlüsselereignis enthielt oder zwei oder mehr Seitenansichten hatte. Diese einzelne Definition unterstützt mehrere GA4-Metriken, einschließlich Interaktionsrate, Absprungrate und Interaktionsschwellenwert hinter aktiven Benutzern.

Customer Journey Analytics verfügt über keine integrierte Metrik oder Dimension für interaktive Sitzungen. Sie definieren die Interaktion passend zu Ihrem Unternehmen. Adobe empfiehlt die Erstellung eines Segments, das Ihre Interaktionskriterien erfasst, und die Wiederverwendung dieses Segments, wo immer die Interaktion wichtig ist. Ihr Administrator kann diese Definition auch zu einer Metrik in der Datenansicht hochstufen, damit sie für alle verfügbar ist.

Wählen Sie bei der Formulierung Ihrer eigenen Kriterien die Signale aus, die wirklich Wert für Ihre Site angeben. Drei gemeinsame Bausteine für die Interaktion sind:

Sie können sie mit OR kombinieren, sodass eine Sitzung als aktiv zählt, wenn sie eine der Bedingungen erfüllt (wie GA4 es tut), oder sie mit AND für eine strengere Anforderung kombiniert. Wenn die Parität mit GA4 Ihr Ziel ist, starten Sie von den Standardwerten und stimmen Sie von dort.

Interaktionsrate

Sobald Sie über eine Definition für interaktive Sitzungen verfügen, ist die Interaktionsrate der Anteil der Sitzungen, die interagiert wurden. So erstellen Sie eine berechnete Metrik:

Absprungrate

In GA4 ist ein Bounce das Gegenteil einer aktiven Sitzung, sodass die Bounce-Rate von GA4 1 - Engagement Rate beträgt. Erstellen Sie sie in Customer Journey Analytics als zweite berechnete Metrik unter Verwendung dieser Formel.

Customer Journey Analytics bietet auch eine integrierte Metrik Absprungrate, aber seine Standarddefinition unterscheidet sich: Sie zählt Sitzungen, in denen nur ein einziges Ereignis aufgezeichnet wurde, was der GA4-Definition für viele Sites direkt entgegengesetzt ist. Der Vergleich der Absprungrate von GA4 mit der Standardmetrik Absprungrate - anstatt mit Ihrer 1 - Engagement Rate Berechnung - erzeugt wesentlich andere Zahlen.

Sitzungen

Sowohl GA4 als auch Customer Journey Analytics verwenden standardmäßig ein 30-minütiges Inaktivitäts-Timeout und halten eine Sitzung über Mitternacht und über eine Kampagnenänderung während der Sitzung hinweg aufrecht. (Universal Analytics-Zurücksetzungssitzungen in beiden Fällen, sodass sie eine häufige Verwirrungsquelle darstellen, aber keine Unterschiede zwischen GA4 und Customer Journey Analytics darstellen.) Die Regeln, die sich unterscheiden, sind:

Da die Sitzungsdefinition von Customer Journey Analytics konfigurierbar ist, hängt die Anzahl der Sitzungen von der Einrichtung Ihrer Datenansicht ab. Indem Sie die Zeitüberschreitungs- und Sitzungsstartereignisse einer Datenansicht mit Ihrer GA4-Eigenschaft abgleichen, kommen Sie den Sitzungszahlen zwischen den Plattformen näher.

Personen und Aktive Benutzer

Die primäre Benutzermetrik von GA4, Aktive Benutzer, zählt Benutzer, die mindestens eine engagierte Sitzung im Datumsbereich hatten. Die Personen-Metrik in Customer Journey Analytics zählt eindeutige Personen-IDs im Datumsbereich.

Es wird erwartet, dass diese Metriken aus verschiedenen Gründen unterschiedlich sind:

Identität und Zuordnung

GA4 verwendet ein kaskadierendes Identitätsmodell, um Benutzer zu identifizieren:

In den meisten Implementierungen ist diese Personen-ID eine ECID (Experience Cloud ID). Die optionale Stitching-Funktion kann dann geräte- und kanalübergreifende Identitäten mithilfe feldbasierter oder diagrammbasierter Methoden auflösen, sodass eine Mobile-App-Sitzung und eine Desktop-Browser-Sitzung derselben Person zugeordnet werden können.

Da die Identitätsauflösung zwischen den Plattformen unterschiedlich ist, stimmen die Zahlen auf Benutzerebene selten genau überein. Diese Diskrepanz ist zu erwarten und weist nicht auf ein Datenqualitätsproblem hin.

Attribution

GA4 wendet ein Attributionsmodell für Berichte an, das auf der Eigenschaftsebene (unter „Admin„) konfiguriert ist, mit datengesteuerter Attribution als Standard. Wie Customer Journey Analytics bewertet auch GA4 dieses Modell zum Zeitpunkt der Berichterstellung. Durch die Änderung werden daher historische und zukünftige Berichte rückwirkend aktualisiert. In GA4 ist das Modell jedoch eigenschaftsweit und betrifft nur Berichte mit Schlüsselereignissen, die Traffic-Dimensionen im Ereignisbereich verwenden (z. B. Source, Medium und Campaign).

Customer Journey Analytics wendet die Attribution auch zum Zeitpunkt der Berichterstellung an, jedoch mit granularerer Steuerung. Es gibt zwei Stellen, an denen dies konfiguriert werden kann:

Da GA4 standardmäßig auf die datengesteuerte Attribution festgelegt ist und Customer Journey Analytics kein Modell anwendet, außer Sie konfigurieren eines, unterscheiden sich die Konversions- und Kanalmetriken wahrscheinlich, bis Sie sie anpassen. Das Festlegen von GA4 auf ein Modell mit dem letzten Klick und das Konfigurieren eines passenden Letztkontaktmodells in Customer Journey Analytics ist die zuverlässigste Methode, um eine ähnliche Baseline festzulegen. Jede Modelländerung in Customer Journey Analytics gilt rückwirkend für alle historischen Daten ohne erneute Verarbeitung.

Diskrepanzen beim Auditing

Wenn die Zahlen die erwarteten Werte überschreiten, stehen drei Prüfpfade zur Verfügung: