Google広告とShopify数字が一致しない理由
期待値を最初から正しく設定しましょう:Google広告コンバージョンとShopify注文は決して同一であるべきではありません。それらは異なることを異なる方法で測定します。
重要な洞察
Google広告が答える:「私の広告はいくつのコンバージョンを生成しましたか?」Shopifyが答える:「私のストアはいくつの注文を受けましたか?」これらは本質的に異なる質問で、本質的に異なる答えです。
Google広告が多くコンバージョンを表示する場合
Shopifyの注文よりGoogle広告で更多コンバージョンを表示していますか?以下是考えられる原因:
Google広告が少なくコンバージョンを表示する場合
より一般的で、より懸念がある場合です。以下は、レポート不足の理由です:
アトリビューションウィンドウを理解
アトリビューションウィンドウは混乱の最大の単一原因です。以下は仕組み:
クリック日vsコンバージョン日の罠
Google広告デフォルトはクリック日レポートです。1月1日にクリックして1月20日に変換した場合、1月20日ではなく1月1日のデータに表示されます。Shopifyは常に注文日に注文を表示します。この単一の違いがほとんどの「不一致」を引き起こします。
コンバージョンギャップを埋めましょう
ScaleUpはShopify注文とGoogle Adsコンバージョン間で99.9%の精度を提供します。
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コンバージョンラグの説明
コンバージョンラグは、コンバージョンが発生してからGoogle広告レポートに表示されるまでの遅延です。2つのコンポーネントがあります:
コンバージョンラグを確認する方法
Google広告でレポート→事前定義→コンバージョン→コンバージョンまでの日に移動します。これは通常、クリックとコンバージョンの間に何日かかるかを示します。
素早い判断を避ける
昨日予算を拡大して今日は悪いパフォーマンスを見ている場合は、待ってください。完全なアトリビューションウィンドウの価値コンバージョンがまだ具体化していません。パフォーマンス変更を判断する前にキャンペーンに少なくとも7日(理想的には14日)与えます。
マルチカレンシーの複雑化
Shopifyストアが複数の通貨で販売している場合、データ比較に別の複雑さの層を追加します。
一般的なカレンシープロブレム
顧客が20,000韓国ウォン(約15 USD)で購入します。追跡が通貨コードなしで「20000」を値として送信する場合、Google広告はそれを20,000 USDとして記録する可能性があります-1,333倍のエラー。
データを正しく比較する方法
以下はGoogle広告とShopifyデータを比較するための体系的なアプローチです:
同じ日付ロジックを使用
Google広告で、Shopifyの注文日ベースと揃えるために「コンバージョン時間」別にコンバージョンを表示するレポートを作成します。
ShopifyをGoogleトラフィックのみにフィルタリング
UTMパラメータまたはShopifyのマーケティングアトリビューションを使用して、特にGoogle広告から来た注文を分離します。
データが落ち着くまで待つ
少なくとも3-7日古いデータを比較します。コンバージョンラグにより、最近のデータは不完全です。
予想損失を考慮
広告ブロッカー、プライバシーツーク、追跡ギャップにより、Shopify注文の10-30%(Googleトラフィックから)がGoogle広告に表示されないことを期待します。
時間の経過とともに分散を追跡
絶対分散よりも一貫性が重要です。安定した20%のギャップは問題ありません。20%から50%に飛ぶギャップは追跡問題を示します。
どの分散が許容可能ですか?
以下はGoogle広告とShopify間の予想される分散の現実的なガイドです:
トレンドに焦点を当てるのではなく、絶対値に
一貫した25%の分散は、10%と40%の間で変動する分散よりもはるかに良いです。一貫性は追跡が信頼できることを意味します完璧でなくても。間の不一致何かが断続的に失敗していることを意味します。
よくある質問
参考資料
データ分散を最小化
ScaleUpの追跡は、拡張コンバージョンとWeb Pixelsを使用して、Shopifyストアに可能な限り正確なGoogle広告データを提供します。
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Jamie Scott 著
ScaleUp創業者のCEO
JamieはShopifyマーチャントがデータを理解してより良い広告決定を下すのを支援します。
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