Adobe Analytics 지표를 DFA 지표와 비교할 때 일부 지표가 허용 가능한 차이에 속하지 않을 수 있습니다. 아래에 지표 정의 및 가능한 변화 원인이 나열되어 있습니다.
이 섹션에서는 다음과 같은 정보를 제공합니다.
Adobe는 DFA 통합과 관련된 지표에 대해 언급할 때 다음 용어를 사용합니다.
노출 횟수: 노출 횟수란 광고를 본 횟수를 말합니다. 노출 횟수는 광고별로 기록되지만, 광고 그룹 또는 다른 멀티 광고 그룹으로 집계될 수도 있습니다. Analytics의 노출 횟수 지표는 매일 밤 데이터 소스 가져오기를 통해 DFA에서 가져옵니다.
클릭 수: 클릭 수는 DFA에서 보고한 대로 광고를 클릭한 횟수를 말합니다. 클릭 수는 방문자가 고객 웹 사이트에 방문하기 전에 DFA 리디렉션 페이지에서 등록됩니다. 노출 횟수와 마찬가지로 Analytics의 클릭 수 지표는 매일 밤 데이터 소스 가져오기를 통해 DFA에서 가져옵니다.
클릭스루: 클릭스루란 사용자가 광고를 클릭한 후 랜딩 페이지에 도달한 횟수를 말합니다. 이 지표는 클릭 수와 약간 다를 수 있습니다.
뷰스루: 뷰스루란 방문자가 광고를 본 후에 해당 광고를 클릭하지 않고 고객의 웹 사이트에 온 횟수를 말합니다. 방문자는 뷰스루 창 내에서 사이트에 와야 합니다. 기본적으로 30일로 설정되어 있습니다. 노출은 마지막 클릭보다 최근에 발생했어야 합니다. 뷰스루는 캠페인마다, 방문마다 한 번 등록되고, 통합이 DFA 캠페인 ID로 뷰스루 eVar을 채우고 뷰스루 이벤트가 설정된 경우 계산됩니다.
Adobe Analytics와 DFA 보고서 간에 데이터 불일치가 발생할 수 있는 여러 가지 이유를 나열합니다.
타사 쿠키 허용이 Adobe Analytics와 DFA 간 불일치가 발생하는 가장 큰 원인입니다. Safari 및 일부 다른 브라우저는 기본적으로 타사 쿠키를 차단합니다. 즉, 기본적으로 Safari는 대부분의 Analytics 구현에 사용되는 퍼스트 파티 쿠키를 허용하지만, DFA에 사용된 타사 쿠키는 거부합니다.
Analytics 15 베타 고객의 데이터 샘플을 보면 일반적으로 자사 쿠키를 거부한 사용자는 0.5% 미만이지만, 타사 쿠키를 거부한 사용자는 5–12%입니다(이러한 거부의 대다수는 주로 기본 브라우저 설정 때문일 수 있음).
이러한 불일치로 인해 Analytics 및 DFA에서 수집한 데이터에 큰 차이가 있을 수 있습니다.
DFA는 매일 밤 일괄처리 시 Adobe 데이터 수집 서버로 데이터를 보내므로 Analytics의 노출 횟수 데이터가 DFA 보고서보다 2일까지 느릴 수 있습니다.
Adobe는 SAINT 분류를 사용하여 가져온 DFA 추적 코드를 여러 집계 수준(캠페인 이름, 게재위치 이름, 광고 이름 등)으로 분류합니다. 분류 보고서를 실행할 때 불일치가 표시되면 간단한 테스트를 수행하여 분류에서 가져온 지표를 아직 처리하지 않았는지 확인합니다.
DFA:XXXXX:XXXXX
형식의 분류되지 않은 DFA 추적 코드를 주목해야 합니다.s.maxDelay
불일치가 발생합니다.?CID=1
"). 이 매개 변수를 설정하지 못하면 Adobe Analytics JavaScript가 첫 번째 방문 히트 이후 발생하는 클릭스루를 모두 놓치게 됩니다.clickThroughParam
이 있는 랜딩 페이지로 리디렉션되는지 확인합니다. 브라우저를 리디렉션하지 못하면 클릭스루가 기록되지 않습니다.s.maxDelay
매개 변수는 JavaScript가 FLS(Floodlight 서비스) 데이터를 기다리는 기간을 결정합니다. s.maxDelay
가 너무 높으면 Adobe가 히트 데이터를 수집하기 전에 방문자가 사이트를 나갈 수 있습니다. 즉, 클릭 데이터가 기록되지 않습니다. s.maxDelay
가 너무 낮게 설정된 경우에는 방문자의 인터넷 연결에서 FLS 데이터를 제시간에 검색할 수 없습니다. 즉, DFA 클릭 정보 없이 Adobe로 히트가 전송됩니다.s.maxDelay
만료 전 및 DFA 데이터 반환 전에 페이지를 나가는 방문자는 손실되어, 이들에 대한 DFA 또는 방문자 데이터가 수집되지 않습니다.통합 컨설턴트 또는 Adobe Client Care에 문의하여 불일치를 문서화하고 이를 Data Connectors 엔지니어링 팀에 보고합니다. 요청을 신속하게 처리할 수 있도록 2~3일 간 문제가 있는 지표를 비교합니다(캠페인 코드 수준에서). 요청에서 이미 취한 모든 조치를 식별하여 불일치를 조정합니다.