眾所周知，準確的網站分析對於發展線上業務至關重要，而 Google Analytics 通常是洞察的首選來源。
但Google分析數據準確嗎？您能完全相信所提供的數字嗎？這裡有詳細的解釋。
谷歌分析的準確性如何？有數據支持的答案
如果配置正確，Google Analytics（Universal Analytics 和 Google Analytics 4）對於全球流量收集具有一定的準確性。也就是說：Google Analytics 無法準確報告歐洲流量。
根據GDPR 規定，使用 GA 產品的網站必須顯示 cookie 同意橫幅。收集第三方 cookie 需要獲得此同意，第三方 cookie 是一種跨網路資產識別使用者的追蹤機制。
如果 Google Analytics (GA) 拒絕 cookie，則無法處理有關使用者存取的資料。在這種情況下，您的分析報告將不完整。
Cookie 拒絕是指訪客拒絕或封鎖特定網站（或其瀏覽器內）收集 Cookie。它會立即影響 Google Analytics 中所有指標的準確性。
在法律要求 cookie 同意追蹤的地方，Google Analytics 並不準確。大多數消費者不喜歡破壞性的 Cookie 橫幅或擔心自己的隱私，並選擇拒絕追蹤。
這使得企業的資料不完整，進而導致：
- 由於您沒有收集 100% 的訪客數據，因此 流量計數較低。
- 失去網站優化能力。由於報告不一致，您無法做出有數據支援的決策
由於上述原因，許多公司現在考慮使用不需要同意畫面顯示的無 Cookie 網站追蹤應用程式。
為什麼Google分析不準確？ 6 原因及解決方法
Cookie 橫幅的高拒絕率是 Google Analytics 報告不準確的主要原因。此外，您的帳戶設定也會影響 Google Analytics（分析）的準確性。
如果您的分析數據看起來不穩定，請檢查這六個 Google Analytics 準確性問題。
您需要獲得 Cookie 收集的同意
為了遵守 GDPR，您必須向所有歐洲用戶顯示 Cookie 同意畫面。同樣，其他司法管轄區和產業也要求採取類似的使用者資料收集措施。
這對許多企業來說都是一個麻煩，因為 cookie 拒絕會破壞他們的再行銷能力。因此，有些人試圖透過深色圖案來最大化 cookie 接受率。例如：隱藏拒絕追蹤的選項或使文字太小。
左側的橫幅沒有提供拒絕所有 cookie 的明顯選項，並提示使用者接受追蹤。右側的橫幅更好地解釋了數據收集的目的，並提供了簡單的是/否選擇
可悲的是，並不是每個人都尊重用戶。德國和美國研究人員的一項聯合研究發現，只有 11% 的美國網站（樣本超過 5,000 個）使用符合 GDPR 的 cookie 橫幅。
因此，許多用戶並不知道他們已經（或尚未）同意的後台資料收集。另一項對 20 萬個 cookie 的分析發現，70% 的第三方行銷 cookie 將使用者資料傳輸到歐盟以外的地區，這種做法違反了 GDPR。
當然，數據監管機構和活動都在關注這個問題。 2022 年 4 月，Google被迫在其所有產品中引入「拒絕所有」cookie 按鈕（1.5 億歐元的合規罰款可能有助於解決這一問題）。然而，noyb 已針對帶有欺騙性 cookie 同意橫幅的個別網站提出了220 多起投訴。
外賣？搞亂 cookie 同意機制可能會為您帶來法律困擾。不要使用偷偷摸摸的橫幅，因為有更好的方法來收集網站流量統計資料。
解決方案：嘗試 Matomo GDPR 友善的分析
使用 Matomo 填補流量分析的空白 – 這是一款完全符合 GDPR 的產品，不依賴第三方 cookie 來追蹤網路訪客。由於其設計方式，法國資料保護機構 (CNIL) 確認Matomo 可用於在未經追蹤同意的情況下收集資料。
使用 Matomo，您無需徵得 cookie 同意即可追蹤網站使用者。當您這樣做時，我們會為您提供緊湊、合規、無幹擾的 Cookie 橫幅設計。
您的 Google 標籤未正確嵌入
Google 標記 (gtag.js) 是一種網頁追蹤腳本，可將資料傳送至您的 Google Analytics、Google Ads 和 Google Marketing Platform。
損壞的 gtag.js 安裝可能會產生兩個準確性問題：
- 重複頁面跟踪
- 缺少腳本安裝
有沒有辦法判斷您是否受到影響？
是的。如果大多數網站頁面的跳出率非常低（低於 15% – 20%），則您可能安裝了重複的腳本。如果您使用 WordPress GA 外掛程式並另外將 gtag.js 直接嵌入您的網站程式碼中，則可能會發生上述情況。
某些頁面上缺少腳本的一個明顯跡像是流量統計數據低/無。 Google 透過橫幅提醒您：
解決方案：使用可用的故障排除工具
使用Google Analytics 偵錯器擴充功能來分析跳出率較低的頁面。使用搜尋欄尋找重複的程式碼追蹤元素。
或者，您可以使用Google Tag Assistant來診斷程式碼段安裝並解決各個頁面上的問題。
如果上述方法不起作用，請重新安裝您的分析腳本。
機器學習和混合數據的應用
Google Analytics 4 (GA4)在很大程度上依賴機器學習和演算法預測。
透過應用 Google 的先進機器學習模型，新的 Analytics 可以自動提醒您資料的重大趨勢。 […] 例如，它可以計算流失機率，以便您可以更有效地投資於留住客戶。
Vidhya Srinivasan，Google測量、分析與購買平台副總裁
從表面上看，上述內容聽起來令人興奮。在實踐中，Google預測演算法的應用意味著您看不到實際數據。
為了提供無 cookie 追蹤的變體，Google 演算法 瑞士電話號碼數據 透過建立模型（即資料支援的預測）而不是報告實際使用者行為來縮小報告方面的差距。因此，您的 GA4 數字可能不準確。
對於更大的網路資產（想想擁有超過 100 萬用戶的網站），Google 也依賴數據採樣——一種基於數據子集而不是整個數據集來推斷數據分析的做法。這可能會再次導致報告不一致，某些數字（例如平均轉換率）被誇大或低估。
解決方案：嘗試替代網站分析
與 GA4 不同，Matomo 報告由100% 未抽樣資料組成。您看到的所有匯總報告均基於真實的用戶資料（而非猜測）。
由於隱私友好的跟踪，Matomo 憑藉 100% 準確的數據脫穎而出。這種對準確性的承諾確保了訪問或用戶領域的任何指標都真實地代表了現實。
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垃圾郵件和機器人流量未被過濾掉
驚喜！42% 的網路流量是由機器人產生的，其中27.7%是不良流量。
好的機器人（又稱爬蟲）會執行基 最佳兒童商店 wordpress 主題 本的網路「內務」任務，例如為網頁建立索引。壞機器人會傳播惡意軟體、垃圾郵件聯絡表單、破解使用者帳戶以及執行其他令人討厭的事情。
許多此類垃圾郵件機器人是專門為網路分析應用程式設計的。目標？用虛假數據淹沒你的儀表板，希望從你這邊得到一些回報。
Google Analytics 垃圾郵件的類型：
- 推薦垃圾郵件。垃圾郵件機器人劫持引 利瓦集團公司 薦來源網址，顯示在您的 GA 引薦流量報告中，以指示來自某個隨機網站的頁面存取（實際上並未發生）。
- 事件垃圾郵件。機器人會產生帶有免費語言條目的虛假事件，誘使您訪問他們的網站。
- 幽靈流量垃圾郵件。惡意方還可以注入虛假的綜合瀏覽量，其中包含他們希望您點擊的 URL。
顯然，這類垃圾郵件實體扭曲了真實的網站分析資料。
解決方案：設定機器人/垃圾郵件過濾器
Google Analytics 4 可以自動過濾所有追蹤的 Web 和應用程式屬性的機器人流量。
但如果您使用Universal Analytics，則必須手動設定垃圾郵件過濾。首先，建立一個新視圖，然後設定自訂過濾器。對其進行編程以排除：
- 過濾欄位：請求 URI
- 過濾模式：機器人流量 URL
配置完所有內容後，請使用驗證此篩選器功能驗證結果。然後對其他可疑 URL、主機名稱和 IP 位址重複該過程。