Minimieren überhöhter Besuchs- und Besucherzahlen in A4T

Hilfreiche Informationen dazu, wie Sie bei der Verwendung von Adobe Analytics als Berichtsquelle für Adobe Target (A4T) die Auswirkungen überhöhter Besuchs- und Besucherzahlen minimieren können.

Was hat sich geändert?

Wenn Adobe Analytics zum Messen von Target-Aktivitäten verwendet wird (was als A4T bezeichnet wird), erfasst Analytics zusätzliche Daten, die nur dann verfügbar sind, wenn auf der Seite eine Target-Aktivität vorhanden ist. Die Target-Aktivität führt einen Aufruf zu Beginn der Seite aus, während Analytics ihre Datenerfassungsaufrufe für gewöhnlich am Ende der Seite durchführt. In der bisherigen Implementierung von A4T hat Adobe diese zusätzlichen Daten immer einbezogen, wenn eine Target-Aktivität aktiv war. Ab nun wird Adobe diese zusätzlichen Daten nur noch dann einbeziehen, wenn sowohl die Target- als auch die Analytics-Tags ausgelöst wurden.

Warum hat Adobe diese Änderung vorgenommen?

Adobe ist stolz auf die Genauigkeit und Qualität seiner bereitgestellten Daten. Wenn das Target-Tag ausgelöst wird, aber das Analytics-Tag nicht, zeichnet Analytics „Partial Data“ auf (manchmal auch als „Unstitched Hits“ bezeichnet). Diese nicht zugewiesenen Treffer (Unstitched Hits) werden nicht von Analytics erfasst, wenn keine Target-Aktivität vorhanden ist. Die Aufnahme solcher partiellen Daten in Analytics-Berichten bietet einen zusätzlichen Informationswert und gewährleistet darüber hinaus die Konsistenz mit historischen Daten aus früheren Zeiträumen, in denen Daten ohne laufende Target-Aktivitäten erfasst wurden. Diese Situation könnte für Analytics-Benutzer, die Trends über größere Zeiträume analysieren, problematisch sein. Adobe schließt zum Zweck der Datenkonsistenz in Analytics alle partiellen Daten aus.

Welche Ursachen gibt es für partielle Daten?

Bei manchen Kunden hat Adobe eine hohe Anzahl partieller Daten in Analytics festgestellt. Hohe Mengen partieller Daten können aus einer fehlerhaften Implementierung resultieren, aber es gibt auch legitime Ursachen.

Unter anderem können folgende Ursachen für partielle Daten verantwortlich sein:

• Abweichende Report Suite-IDs (Implementierung): Die während der Aktivitätseinrichtung festgelegte Report Suite stimmt nicht mit der Report Suite für die Seite überein, auf der der Test erfolgt. Die Daten können nicht in Analytics-Servern abgeglichen werden, sodass sie wie partielle Daten aussehen.
• Langsame Seiten: Target-Aufrufe finden am Seitenanfang und Analytics-Aufrufe normalerweise am Seitenende statt. Wenn die Seite langsam geladen wird, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass ein Besucher die Seite verlässt, nachdem der Target-Aufruf ausgelöst wird, jedoch bevor der Analytics-Aufruf erfolgt. Langsame Seiten können besonders bei mobilen Websites zu einem Problem werden, da dort die Verbindungsgeschwindigkeiten meist niedriger sind.
• Seitenfehler: Wenn JavaScript-Fehler auftreten oder andere Szenarien vorliegen, in denen die einzelnen Touchpoints nicht ausgelöst werden (Experience Cloud ID-Service, Target und Analytics), führt dies zu partiellen Daten.
• Umleitungsangebot(e) in Target-Aktivitäten: Für Umleitungsangebote in Aktivitäten unter Verwendung von A4T muss Ihre Implementierung bestimmten Mindestanforderungen entsprechen. Darüber hinaus gibt es dazu wichtige Hinweise, die zu beachten sind. Weitere Informationen finden Sie unter Umleitungsangebote – A4T-FAQ.
• Alte Versionen der Bibliotheken: Im Verlauf des letzten Jahres hat Adobe verschiedene Verbesserungen in den JavaScript-Bibliotheken (appMeasurement.js, at.js und visitorAPI.js) vorgenommen. Damit soll sichergestellt werden, dass Daten so effizient wie möglich gesendet werden. Weitere Informationen zu Implementierungsanforderungen finden Sie unter Vor der Implementierung.

Was sind die Best Practices zum Reduzieren partieller Daten?

Wenn Sie das Entstehen partieller Daten reduzieren möchten, folgen Sie diesen Schritten:

Schritt	Aufgabe
	Stellen Sie sicher, dass die in Target ausgewählte Report Suite der Report Suite auf den Seiten entspricht, auf denen die Aktivität angezeigt wird.
	Stellen Sie sicher, dass die Bibliotheken visitorAPI.js, appMeasurement.js und at.js in A4T-kompatiblen Versionen vorliegen. Weitere Informationen zu Implementierungsanforderungen finden Sie unter Vor der Implementierung.
	Stellen Sie sicher, dass die SDID in sämtlichen Target- und Analytics-Aufrufen festgelegt ist, die die Seite verlassen. Und achten Sie auch darauf, dass die SDID-Angaben übereinstimmen. Verwenden Sie ein Netzwerkanalyse- oder Debugging-Werkzeug, um zu überprüfen, ob der mboxMCSDID-Parameter in den Target-Aufrufen mit dem SDID-Parameter im Analytics-Aufruf übereinstimmt.
	Überzeugen Sie sich, dass die Bibliotheken für die Implementierung in der richtigen Reihenfolge in Ihren Websites geladen werden. Weitere Informationen finden Sie unter Analytics for Target-Implementierung.

Wie lässt sich feststellen, wie viele partielle Daten man hat?

Auch wenn dies nicht direkt in Analytics angegeben ist, können Sie sich an die Adobe Kundenunterstützung wenden, um einen Bericht zu partiellen Daten zu erhalten. Dieser Bericht soll beim Debugging helfen.

Wie kann man Verlaufstrends ohne partielle Daten anzeigen?

Diese Veränderung in der Verarbeitung betrifft Daten erst nach dem Release-Datum (14. November 2016). Wenn Sie Ihre historischen Metriken anpassen möchten, empfiehlt Adobe, ein Segment zum Ausschließen partieller Daten zu erstellen.

Die nachfolgenden Informationen bezüglich dieser Änderung enthalten auch Anweisungen darüber, wie Sie das Segment definieren und es auf eine virtuelle Report Suite anwenden, sodass dieses Segment immer auf Ihre Analytics-Ansichten angewendet wird.

Meistens ist ein Treffer in Target auf jeder einzelnen Website mit einem Treffer in Analytics verknüpft. Diese Verknüpfung wird vorgenommen, wenn eine konsistente SDID sowohl im Aufruf von Target als auch von Analytics verwendet wird und eine Experience Cloud ID (MCID) im Aufruf Analytics auf der gleichen Seite enthalten ist. Target verfügt normalerweise ebenfalls über die MCID, wird Target jedoch vor Rückgabe der Besucher-ID aufgerufen, wird der Treffer aufgrund der SDID trotzdem zugewiesen. Außerdem muss der Besucher lange genug auf der Seite bleiben, um einen Analytics-Aufruf auslösen zu können, nachdem ein Target-Aufruf ausgelöst wurde. Dieses Szenario ist ideal.

Treffer mit partiellen Daten: Manchmal bleiben Besucher nicht lange genug auf einer Seite, um einen Aufruf von Analytics auszulösen, während in Target jedoch eine entsprechende MCID vorliegt. Dies führt zu Treffern, zu denen nur partielle Daten vorliegen (d. h. Treffer, zu denen es keine Seitenaufrufe in Analytics gibt). Kehren solche Besucher auf Ihre Website zurück und sehen sich eine Seite an, die Analytics-Code enthält, werden sie ordnungsgemäß als wiederkehrende Besucher erfasst. Hierbei handelt es sich um Treffer, die nicht aufgezeichnet worden wären, wenn sich auf der Seite nur Analytics-Code befände. Einige Kunden möchten für diese Treffer keine Daten aufzeichnen, da sie bestimmte Metriken (Besuche) sehr stark in die Höhe treiben, andere Metriken (Seitenansichten pro Besuch, Zeit pro Besuch und so weiter) jedoch stark reduzieren. Außerdem werden ihnen Besuche angezeigt, bei denen keine Seiten angesehen wurden. Es gibt jedoch einige gute Gründe, diese Daten trotzdem zu erfassen.

Um solche Treffer mit partiellen Daten zu minimieren, können Sie Ihre Seite so gestalten, dass sie schneller geladen wird, Bibliotheken auf die neueste Version aktualisieren oder eine virtuelle Report Suite erstellen, in der solche Treffer ausgeschlossen sind. Eine schrittweise Anleitung hierzu finden Sie unter Erstellen virtueller Report Suites im Analytics-Komponentenhandbuch.

Die folgende Abbildung zeigt die Segmentdefinition für die virtuelle Report Suite:

Beim Erstellen der virtuellen Report Suite müssen Sie für die Segmentdefinition die folgende Konfiguration festlegen (wie in der Abbildung oben gezeigt):

• Treffer anzeigen:
• Analytics for Target: Vorhanden
• Und
• Seitenansichten: Nicht vorhanden
• Und
• Benutzerspezifische Linkinstanzen: Nicht vorhanden
• Und
• Downloadlinkinstanzen: Nicht vorhanden
• Und
• Exitlinkinstanzen: Nicht vorhanden

Verwaiste Treffer: In einigen wenigen Fällen bleiben Besucher nicht lange genug auf einer Seite, um einen Aufruf von Analytics auszulösen, und Target konnte keine passende MCID erfassen. Diese Treffer werden von Adobe als „verwaiste“ Treffer bezeichnet. Diese Treffer stehen für Kunden, die nur selten zurückkehren, und treiben die Zählungen der Besuche und Besucher unverhältnismäßig stark in die Höhe.

Möchten Sie die Anzahl dieser „verwaisten“ Treffer minimieren, können Sie eine virtuelle Report Suite erstellen, in der diese Treffer nicht erfasst werden.

Was bedeutet dies für meine Target-Berichterstellung?

Sobald diese Änderung vorgenommen wurde, verzeichnen Sie möglicherweise einen Rückgang an neuen Besuchern und Besuchen in Live-Tests, da Adobe eingehende partielle Daten nicht verarbeitet. Bei Konversionen und Treffern in anderen Analytics-Metriken ändert sich nichts.

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