在数字营销中，经常会分析一个人的广告活动的数据，并获得所使用的不同渠道的报告所提供的数字与软件所指示的值之间的偏差，尤其是谷歌分析。 如果我在 18 年的数字营销实践中理解了一件事，那就是点击和转化永远不会匹配，即当您分析不同广告活 特殊数据库 动的回报时 - 更一般地说，当我们去观察影响时在所有网络营销计划的网站上 - 我们观察到网络营销渠道工具的各种控制面板显示的数字是如何不同的。 所使用的不同渠道的报告所呈 特殊数据库 现的数字与网络分析软件（尤其是更广泛的谷歌分析）所指示的值之间缺乏一致性，至少可以解释为三个原因。 第一个原因显然是由点击
广告的“恶意”用户决定的，但随后没有等待着陆页正确加载，因此造成点击的上游和下游数字之间的第一个分歧来源：显然我使用了具有讽刺意 特殊数据库 味的是，“恶意”一词是因为很明显，我们越是使用分散用户正常导航的格式的广告活动，产生的点击就越不真实，即使被跟踪，也会有很高的点击率跳出率。 解释点击之间差异的第二个原因是工具给出的不同定义：例如，Google Analytics（分析）不衡量点击，而是衡量“会话”，并将“会话”视为在 30 分钟内对 特殊数据库 网站的访问：因此很明显，同一浏览器在 30 分钟内进行了多次访问，谷歌分析将这些访问视为单个会话：因此有必要
通过指示广告的成本和收入来规范这些元素即使由于虚拟价值的归属而没有实际经济收入，活动也尽可能与实现预期目标一致（发送联系请求，订阅 特殊数据库 时事通讯......）。 账户加起来不加起来的第三个原因是谷歌分析难以识别流量来源：在这种情况下，谷歌分析将相关访问汇总在“直接流量”这一全包项中。特别是，跨设备访问几乎无法识别，这些访 特殊数据库 问是从 https 到 htpp 的过渡产生的，最后是来自应用程序和二维码的访问。因此，建议使用不同的工具（例如 Google Analytics URL 构建器）对链接进行参数化。 更复杂的是尝试匹配转化，以便正确地将它们归因于导致它们的流