Vous consultez Google Analytics. Il indique 5 000 visiteurs. Vous consultez vos journaux de serveur. Ils montrent 7 000 requêtes. Vous consultez votre plateforme de statistiques produit. Elle indique 4 500 visiteurs. Trois sources de données, trois chiffres différents. Lequel est le bon ?
Tous. Et aucun. Les outils comptent des choses différentes et utilisent des définitions différentes. Les écarts sont normaux. Comprendre pourquoi ils existent vous aide à interpréter vos données.
Pourquoi les outils affichent des chiffres différents
Des définitions différentes d'une « session »
Un outil définit une session par 30 minutes d'inactivité. Un autre utilise 45 minutes. Un autre 24 heures. Un visiteur qui quitte votre site pendant 40 minutes puis revient peut compter pour une session dans un outil et pour deux dans un autre. Le nombre de sessions différera toujours.
Des règles de comptage des pages vues différentes
Certains outils ne comptent que les pages vues classiques. D'autres comptent les pages vues virtuelles des applications monopages. Certains comptent les événements pushState comme des pages vues. D'autres non. Le nombre de pages vues varie selon ces différences.
Un filtrage des robots différent
L'outil A filtre les robots des moteurs de recherche. L'outil B non. L'outil C utilise une autre liste de robots. Les différences de filtrage des robots changent les totaux de trafic. Vous verrez toujours des chiffres différents si les outils filtrent différemment.
Un moment de collecte des données différent
Les journaux de serveur enregistrent au niveau du serveur, à la milliseconde où la requête arrive. Les bibliothèques de statistiques collectent côté client et regroupent les requêtes. Si un visiteur ferme son navigateur avant l'envoi de la requête de statistiques, elle est perdue. Les journaux de serveur la captent. Les outils côté client, non.
Une gestion des fuseaux horaires différente
Vous avez réglé Google Analytics sur l'heure de la côte Est et vos journaux de serveur sont en UTC. Les totaux quotidiens ne tombent pas pareil. Les données d'hier peuvent inclure le trafic serveur d'aujourd'hui si les fuseaux horaires ne sont pas synchronisés. De petits écarts apparaissent.
Des modèles d'attribution différents
Les outils utilisent des règles d'attribution différentes. Certains utilisent le dernier clic. D'autres le premier clic. D'autres une décroissance dans le temps. Si vous avez plusieurs points de contact avant la conversion, chaque outil créditera des sources différentes. L'attribution multi-contacts ne correspondra jamais à l'attribution au dernier clic.
Une classification du trafic différente
L'outil A classe le trafic d'une certaine source comme naturel. L'outil B le classe comme direct. L'outil C le classe comme référence. Chaque outil applique des règles différentes. La répartition des sources différera.
Schémas d'écarts courants
Google Analytics affiche moins que les journaux de serveur
C'est typique. Les journaux de serveur montrent toutes les requêtes. Google Analytics rate le trafic bloqué par les bloqueurs de publicités, bloqué par la prévention du suivi, ou lorsque le code de suivi ne se déclenche pas. Google Analytics est en général inférieur de 20 à 40 % aux journaux de serveur.
Nombre de conversions différent de celui du prestataire de paiement
Les statistiques peuvent suivre plus de conversions que votre prestataire de paiement, car elles comptent des paiements abandonnés ou d'autres événements comme des conversions. Ou elles peuvent en suivre moins si certaines conversions se terminent hors ligne ou sur des plateformes tierces.
Écarts de trafic naturel entre les outils
Les outils classent le trafic naturel de façon différente. Google Search Console montre les mots-clés du trafic naturel. Google Analytics montre le trafic naturel. Ils concordent rarement exactement, car ils mesurent des choses différentes à des étapes différentes du parcours.
Différences de sources de trafic
Un clic venant de Facebook peut être classé « direct » dans un outil et « social » dans un autre, selon la façon dont l'URL est balisée et dont les outils classent le trafic non balisé.
Comment gérer les écarts
Comprenez ce que mesure chaque outil
La première étape : savoir ce que chaque outil compte. Google Analytics compte des pages vues et des événements. Les journaux de serveur comptent des requêtes HTTP. Votre prestataire de paiement compte des transactions. Ils mesurent des choses différentes, donc des différences sont normales.
Choisissez une source de référence pour chaque indicateur
Décidez quel outil fait foi pour quel indicateur. « Google Analytics fait foi pour le trafic. » « La plateforme de la boutique fait foi pour les conversions. » « Les journaux de serveur font foi pour les diagnostics techniques. » Quand vous avez besoin du trafic, vous consultez toujours les statistiques. Cela évite la confusion.
Documentez les écarts et expliquez-les
Pour les écarts importants, documentez-les. « Google Analytics montre 5 k visiteurs. Les journaux de serveur en montrent 7 k. L'écart s'explique par les bloqueurs de publicités qui bloquent le code de suivi (environ 40 % du trafic). » Documentez l'explication pour que votre équipe comprenne.
Créez un processus de rapprochement
Chaque mois, comparez vos principaux outils entre eux. Google Analytics et votre plateforme de statistiques produit. Google Analytics et le prestataire de paiement. Vérifiez si l'écart est constant. S'il change soudain, cherchez pourquoi.
Utilisez la source de données la plus complète pour l'analyse
Si vous avez besoin de vraies données de transaction, utilisez votre prestataire de paiement. Si vous avez besoin des schémas de trafic, utilisez les journaux de serveur. Si vous avez besoin du comportement des visiteurs et de segments, utilisez des outils de statistiques. Chaque source convient le mieux à certaines questions.
Les outils doivent se compléter
Construisez une image complète à partir de plusieurs sources
Plutôt que de lutter contre les écarts, utilisez-les comme prévu : chaque outil donne une vue différente. Les statistiques montrent le comportement des visiteurs. Les journaux de serveur montrent les schémas de trafic. Le CRM montre les données clients. Le prestataire de paiement montre le chiffre d'affaires. Ensemble, ils sont plus complets que n'importe quel outil seul.
Utilisez les écarts pour trouver des problèmes
Quand les écarts changent soudain, quelque chose est peut-être cassé. Le suivi a peut-être échoué. Des filtres ont peut-être été appliqués. La différence révèle le problème.
Questions fréquentes
Quelle variation est normale entre des outils de statistiques ?
Un écart de 10 à 30 % est typique. Une variation de 5 % ou moins signifie que vous vous en sortez bien. Une variation de 50 % ou plus suggère un problème. Comparez vos outils précis pour comprendre votre écart habituel. Avec le créateur de site web de WEMASY, vous pouvez le configurer directement sur votre site.
Dois-je faire confiance à l'outil qui affiche les chiffres les plus élevés ?
Pas forcément. Plus de chiffres ne veut pas dire plus d'exactitude. Comprenez pourquoi les chiffres diffèrent. Le total le plus élevé peut être gonflé. Le plus bas peut être sous-estimé. Aucun n'a automatiquement raison.
Pourquoi Google Analytics affiche-t-il moins de conversions que mon prestataire de paiement ?
Raisons courantes : le code de suivi ne se déclenche pas sur certaines conversions, des bloqueurs de publicités empêchent le suivi des conversions, des conversions hors ligne que votre prestataire de paiement capte mais pas les statistiques, des fuseaux horaires qui ne correspondent pas.
Quel outil dois-je utiliser comme source de référence ?
Cela dépend de l'indicateur. Pour le comportement des visiteurs, utilisez votre outil de statistiques. Pour le chiffre d'affaires, utilisez votre prestataire de paiement. Pour les diagnostics techniques, utilisez les journaux de serveur. Ne vous reposez pas sur un seul outil pour tout.
Les écarts signifient-ils qu'un de mes outils est défaillant ?
En général non. Les différences sont normales. Mais des changements soudains dans le schéma peuvent indiquer un problème. Si vos statistiques chutent soudain de 50 % par rapport à votre prestataire de paiement, quelque chose a cassé. Des différences stables sont attendues.
Puis-je rapprocher les données de différents outils ?
Pas complètement, car ils mesurent des choses différentes. Mais vous pouvez identifier les sources probables des écarts et comprendre la différence. Documentez les différences pour que votre équipe sache à quoi s'attendre.