Waardoor ontstaan meetverschillen tussen webanalyticspakketten?

De meetresultaten die komen uit het door ons gebruikte bannermanagementsysteem Google Ad Manager wijken meestal af van de resultaten zoals ze uit Google Analytics komen. Hiervoor zijn een aantal verklaringen:

  • Cookies/IP
    De meeste webanalyticspakketten gebruiken cookies als unieke identificatie van een bezoeker. De meer geavanceerde pakketten kunnen, bij weigering van cookies door de bezoeker, deze ook herkennen aan het IP-adres. Omdat niet elk pakket dit kan, zullen er meetverschillen ontstaan in het aantal (unieke) bezoekers. Webanalyticspakketten die enkel een bezoeker kunnen herkennen aan een cookie, zullen logischerwijs minder bezoekers registreren dan pakketten die op zowel cookie als op IP kunnen identificeren.
  • Acceptatie van advertentiecookie
    Sinds de invoering van de AVG (Algemene Verordening Gegevensbescherming) in mei 2018, is het verplicht om aan de bezoekers van een website door middel van een melding toestemming te vragen voor het plaatsen van advertentiecookies, waaronder die voor het plaatsen van gepersonaliseerde advertenties. Als bezoekers dit laatste niet toestaan, zullen er geen gepersonaliseerde advertenties worden getoond, maar nog wel advertenties die geen gebruik maken van cookies. Het aandeel gepersonaliseerde advertenties zal daardoor lager zijn.
  • Standaard blokkeren van cookies door browser
    Steeds meer browsers blokkeren standaard (of via opties) alle cookies, waardoor het moeilijker wordt voor websites en adverteerders om het gedrag van bezoeker te volgen.
  • Verschillen in meetscope
    Als ook de bezoekers en pageviews van bijvoorbeeld de bijbehorende nieuwsbrief in het ene webanalyticspakket wel worden meegenomen en in het andere pakket niet, dan zal dit leiden tot verschillen in rapportages.
  • Unieke UTM-codes
    Adverteerders kunnen doorklik-URL’s van banners voorzien van een UTM-code. Hiermee is het mogelijk om in Google Analytics de herkomst van de clicks en dus bezoekers te herleiden. UTM-code moeten uniek zijn voor een specifieke banner of campagne. Als een UTM-code ook voor andere doelen wordt gebruikt, zoals andere banners of klikbare tekstlinks in artikelen, dan worden alle clicks aan die ene UTM-code toegewezen en is later niet goed te herleiden van welke bron, pagina of banner de clicks komen. Deze lijken dan van één bron te komen.
  • Browserinstellingen
    Bepaalde metingen werken op basis van bijvoorbeeld Javascript. Indien dit niet door de browser wordt ondersteund, kan de meting niet plaatsvinden.
  • Caching
    Als eerder bezochte pagina’s opnieuw worden bezocht, kunnen bestanden (pagina’s) opnieuw geladen worden vanuit het geheugen van de lokale pc of centrale server. Afhankelijk van het webanalyticspakket zal dit nieuwe bezoek aan de bewuste pagina wel of niet worden gemeten. De geavanceerde pakketten hebben een cookie die niet gecached kan worden, zodat deze pagina wel altijd gemeten wordt.
  • Adblockers
    Door het gebruik van adblockers worden advertenties niet getoond en dat levert minder advertentie-impressies, terwijl een webanalatics wel gewoon de getoonde pagina’s blijft rapporteren.
  • Veiligheidsmarges in forcasting
    Bannermanagementsystemen geven bij het inboeken van een campagne een forecast (voorspelling) af voor het aantal beschikbare impressies. Hierbij wordt uiteraard rekening gehouden met anders campagnes die al zijn ingeboekt, maar wordt ook gekeken naar het aantal impressies in het verleden. Daarnaast wordt er een veiligheidsmarge aangehouden, zodat het systeem er zeker van is dat de ingeboekte impressies worden geleverd, als bijvoorbeeld het bezoek op de site daalt. Hierdoor geeft de forecast van het bannermanagementsysteem minder impressies aan dan in werkelijkheid beschikbaar.
  • Snelheid van klikken en laden pagina’s
    In de broncode van een pagina staat scripts (stukjes code) die het mogelijk maken dat bannermanagementsystemen en webanalyticspakketten goed functioneren en kunnen meten. Deze scripts staan over het algemeen ‘hoog’ in de pagina, zodat ze snel door de browser worden gelezen en uitgevoerd. Bij bezoekers die heel snel door de pagina’s van een website klikken, of als er sprake is van een trage verbinding of slecht presterende website, kan het zijn dat één of beide scripts niet volledig worden geladen. Ook dan ontstaan er meetverschillen.

 

Hoe nu om te gaan met meetverschillen tussen de verschillende pakketten?

Volgens ons is het belangrijk om te constateren dat er altijd meetverschillen zullen zijn. Trends en relatieve veranderingen ten aanzien van andere periodes zijn goed waarneembaar in analytics. Maar voor absolute aantallen is het aan te raden de cijfers te gebruiken van een bannermanagementsysteem, zoals bijvoorbeeld het wereldwijd veel gebruikte Google Ad Manager.

Webanalytics zijn in principe interne rapportagemiddelen. Dit wil niet zeggen dat deze geen waarde hebben.

De conclusie is dan ook om webanalyticsoplossingen zo veel mogelijk te gebruiken als een instrument om de website en haar marketing te verbeteren. Vermijd vergelijkingen met admanagementsystemen en andere webanalyticspakketten en gebruik juist de krachtige middelen van webanalytics om optimalisatie en groei te realiseren.

Bekijk ook deze whitepaper over meetverschillen tussen webanalyticspakketten.

Lees hier meer over de meetverschillen tussen Google Ad Manager en Google Analytics. en ook dit artikel over hoe je meetverschillen tussen die twee kunt oplossen.