帮助您在使用 Adobe Analytics 作为 Adobe Target (A4T) 的报表源时将夸大访问数和访客数产生的影响降至最低的信息。
2016 年 11 月 14 日,Adobe Analytics 针对那些使用 A4T(适用于 Target 的 Analytics 报表)的客户,更改了某些数据的处理方式。这些更改使 Adobe Target 数据更好地与 Adobe Analytics 的数据模型保持一致,并已为所有使用 A4T 的客户推出。这些更改具体解决了某些客户发现的在运行 Target 活动时访客数量夸大的问题。
此更改不可追溯。如果历史报表显示数量被夸大,并且要从报表中排除这些数量,则可创建虚拟报表包,如下方所述。
此外,还更新了若干 JavaScript 库以帮助将夸大的数量降至最低。Adobe 推荐升级到以下库版本(或更高版本):
使用 Adobe Analytics 衡量 Target 活动(称为 A4T)时,Analytics 收集当页面上没有 Target 活动时即不可用的额外数据。Target 活动在页面的顶部触发调用,但 Analytics 通常在页面的底部触发其数据收集调用。在迄今为止的 A4T 实施中,只要有活跃的 Target 活动,Adobe 即包括这些额外数据。以后 Adobe 仅在 Target 和 Analytics 标记同时触发时包括这些额外数据。
Adobe 以自身的数据准确性和高质量为荣。当 Target 标记触发,但 Analytics 标记未触发时,Analytics 记录“部分数据”(有时称为“未拼合的点击”)。如果没有 Target 活动,则 Analytics 将不捕获这些未拼合的点击。虽然在 Analytics 报表中包括这部分数据可提供额外的信息,但这样还将与没有 Target 活动运行的时期的历史数据产生不一致。这种情况可能会导致 Analytics 用户在分析一段时间的趋势时出现问题。为了确保在 Analytics 中的数据一致性,Adobe 排除了所有部分数据。
Adobe 有一些客户遇到了 Analytics 中的部分数据比例较高的情况。部分数据比例较高可能是实施有误所致,但也存在合乎情理的原因。
对于产生部分数据已确定的原因包括以下各项:
at.js
和 visitorAPI.js
)作出了若干改进以确保尽可能高效地发送数据。要详细了解实施要求,请参阅在实施之前。请查看以下步骤以减少所收集的部分数据:
步骤 | 任务 |
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确保在 Target 中选择的报表包与活动所在的页面上的报表包相同。 |
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确保 visitorAPI.js、appMeasurement.js 和 at.js 库的版本与 A4T 兼容。要了解有关实施要求的更多信息,请参阅在实施之前。 |
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确保在所有离开页面的 Target 和 Analytics 调用上设置了相同的 SDID。 使用网络分析器或调试工具确保 Target 调用上的 mboxMCSDID 参数与 Analytics 调用中的 SDID 参数相同。 |
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确认实施库在您的网站上以正确的顺序加载。有关更多信息,请参阅Analytics for Target 实施中的步骤 8。 |
尽管此信息不能直接在 Analytics 中获得,但您可以联系 Adobe 客户关怀团队以索取一份局部数据报表。本报表旨在为调试提供帮助。
此处理更改仅影响发布日期(2016 年 11 月 14 日)之后的数据。如果要调整历史指标以使其匹配,则 Adobe 建议创建区段以排除部分数据。
以下与此更改相关的信息包含相关说明,可帮助您定义区段并将其应用于虚拟报表包,使该区段始终适用于您的 Analytics 查看次数。
在大多数情况下,每个网页上的 Target 点击量会与 Analytics 点击量拼合。如果 Target 和 Analytics 调用以及同一页面上 Analytics 调用中的 Experience Cloud ID (MCID) 均存在一致的 SDID,则会进行拼合。Target 一般也有 MCID,但如果在返回访客 ID 之前发生对 Target 的调用,则由于 SDID,仍将拼合该点击。此外,用户必须在页面上停留足以在触发 Target 调用后继续触发 Analytics 调用的时间长度。这是理想场景。
部分数据点击:用户有时在页面上停留的时间长度不足以发送 Analytics 调用,但 Target 具有适当的 MCID。此场景导致部分数据点击(点击但未查看 Analytics 页面)。如果这些用户返回您的网站并查看包含 Analytics 代码的页面,则正确地将其视为回访访客。如果该页面上只有 Analytics 代码,则将已错失这些点击。某些客户不想要这些点击的数据,因为他们夸大某些指标(访问次数)并缩减其他指标(每次访问的页面查看次数、每次访问停留的时间等等)。您还将看到不含任何页面查看次数的访问次数。但是,仍有正当理由保留这些数据。
为了最大限度减少局部数据点击量,您可以加快页面加载速度,更新到最新版本的库,或者创建一个虚拟报表包以排除这些点击量。有关分步说明,请参阅《Analytics 组件指南》**中的创建虚拟报表套件。
下图显示了该虚拟报表包的区段定义:
创建虚拟报表包时,请为区段定义指定以下配置(如上图所示):
孤立点击:在少数情况下,用户不会在页面上停留足够长的时间来进行 Analytics 调用,并且 Target 未获得适当的 MCID。Adobe 将这些点击定义为“孤立”点击。这些点击代表旧访客较少,且它们不合理地夸大了访问次数和访客数量。
为了最大限度地减少这些“孤立”点击,您可以创建一个排除这些点击的虚拟报表包,如上所述。
进行此更改后,您可能会看到实时测试的新访客数量和访问量减少,这是因为 Adobe 不处理传入的部分数据。其他 Analytics 指标的转化和点击将不发生变化。