Minimieren überhöhter Besuchs- und Besucherzahlen in A4T

Hilfreiche Informationen dazu, wie Sie bei der Verwendung von Analytics als Berichtsquelle 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. Der Grund dafür ist, dass Target-Aktivitäten ihre Aufrufe zu Beginn der Seite vornehmen, während Analytics seine Datenerfassungsaufrufe für gewöhnlich am Ende der Seite auslöst. In der bisherigen Implementierung von A4T haben wir diese zusätzlichen Daten immer mit eingefügt, wenn eine Target-Aktivität aktiv war. Ab nun werden wir diese zusätzlichen Daten nur noch dann einfügen, 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 nur das Target-Tag, jedoch nicht das Analytics-Tag ausgelöst wird, verzeichnen wir „partielle Daten“ (manchmal auch als „nicht zuordenbare Treffer“ bezeichnet), die Analytics nicht erfassen würde, wenn keine Target-Aktivität vorhanden wäre. Auch wenn die Aufnahme solcher partiellen Daten in Analytics-Berichten keinen zusätzlichen Informationswert bietet, stellt es doch die Konsistenz mit historischen Daten aus früheren Zeiträumen sicher, in denen Daten ohne laufende Target-Aktivitäten erfasst wurden. Dies könnte für Analytics-Benutzer, die Trends über größere Zeiträume analysieren, zu einem Problem werden. Um die Datenkonsistenz in Analytics sicherzustellen, werden wir alle partiellen Daten ausschließen.

Welche Ursachen gibt es für partielle Daten?

Wir haben bei einigen Kunden ein sehr hohes Aufkommen an partiellen Daten in Analytics bemerkt. Das kann aus einer fehlerhaften Implementierung resultieren, aber auch ganz normale Ursachen sind möglich.

Als Ursachen für partielle Daten haben wir die folgenden Punkte festgestellt:

• 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. Das sieht dann so aus, als ob Daten fehlen würden, da die Daten nicht auf Analytics-Servern abgeglichen werden können.
• Langsame Seite: Target-Aufrufe erfolgen am Beginn der Seite, Analytics-Aufrufe dagegen meist am Ende der Seite. Bei einer Seite mit einer langsamen Ladegeschwindigkeit besteht daher eine höhere Wahrscheinlichkeit, dass Besucher die Seite verlassen, nachdem zwar der Target-Aufruf, nicht jedoch der Analytics-Aufruf ausgelöst wurde. Dies kann 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 Endpunkte nicht ausgelöst werden (Experience Cloud ID-Service, Target und Analytics), führt dies zu partiellen Daten.
• Umleitungsangebot(e) in TargetAktivitäten: Für Umleitungsangebote in Aktivitäten mit A4T muss Ihre Implementation bestimmten Mindestanforderungen entsprechen. Darüber hinaus gibt es wichtige Informationen, die Sie benötigen. Weitere Informationen finden Sie unter Umleitungsangebote – A4T-FAQ.
• Alte Versionen der Bibliotheken: Im Verlauf des letzten Jahres hat Adobe verschiedene Verbesserungen in seinen JavaScript-Bibliotheken (appMeasurement.js, at.js/mbox.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.

Welches sind die Best Practices zum Reduzieren partieller Daten?

Wenn Sie das Aufkommen an partiellen Daten bei der Datenerfassung reduzieren möchten, folgen Sie diesen Schritten:

Schritt	Aufgabe
	Stellen Sie sicher, dass die in Target ausgewählte Report Suite die gleiche wie die auf der/den Seite(n) ist, auf denen die Aktivität erfolgen soll.
	Stellen Sie sicher, dass die Bibliotheken visitorAPI.js, AppMeasurement.js und at.js/mbox.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. Dazu können Sie mithilfe eines Netzwerkanalyse- oder Debuggingwerkzeugs überprüfen, dass der mboxMCSDID-Parameter in dem/den Target-Aufruf(en) 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 für die 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?

Da diese Änderung bei der Verarbeitung nur Daten nach dem Veröffentlichungsdatum (14. November 2016) betrifft, empfehlen wir, dass Sie ein Segment zum Ausschließen partieller Daten erstellen, wenn Sie Ihre historischen Metriken so anpassen möchten, dass sie übereinstimmen.

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-Anruf auslösen zu können, nachdem ein Target-Anruf ausgelöst wurde. Dies ist das Wunschszenario.

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 Seite 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 finden Sie unter Virtual Report Suites erstellen im Analytics-Komponentenleitfaden.

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. Solche Treffer werden 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, wird möglicherweise ein Rückgang an neuen Besuchern und Besuchen zu Live-Tests angezeigt, da Adobe eingehende partielle Daten nicht mehr verarbeitet werden. Bei Konversionen und Treffern in anderen Analytics-Metriken ändert sich nichts.