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アクセス解析や広告効果測定をはじめとするウェブ上のデータの分析ツールを利用していると、複数のツール間や実際の引き合い数などの数字と大きく乖離することがあります。

数字が乖離する理由は、大きく3つあります。

1. 定義の違い
2. 計測方法や集計方法の違い
3. 計測時などの不備


そもそも、このような数字は基本的に乖離するものです。まず、各種ツール間で、指標の定義などはおろか、計測方法や集計方法が異なるからです。

ブラウザを閉じたら訪問(セッション)や「その広告経由の効果」は途切れるのか、1回の訪問で複数回コンバージョンした場合のコンバージョン数はいくつなのか、クッキーの保持期間は何日間(何か月間)なのか、そもそも「何」を「どのように」計測しているのか、などなど。

たとえば、アクセス解析ツールと広告効果測定ツールはそもそもの目的が違うので、訪問数(とクリック数)、コンバージョン数の計測方法や集計方法は異なります。

また、実際の引き合い数などと乖離しているケース。

複数ツールの数字を積み上げて足してしまうとおかしくなるのは当たり前ですが、基本的には上記の「1. 定義の違い」「2. 計測方法や集計方法の違い」「3. 計測時などの不備」が理由となります。

「1」「2」はそういうものだと思ってその理解を深めるしかないのですが、確認すべきは「3」。「桁がひとつ違う」「ある程度の母数があるのに倍ぐらい違う」場合は、正しい計測や設定ができていなかったり、あるいは重複して計測されていることがあります。ベンダー側に問い合わせるか、自分たちで解決していくことになります。

では、数字の乖離とどうつきあっていくか。

その分析ツール内で数値として比較したり、傾向(トレンド)として見ることです。

そのツール内で解釈や計測方法が都度異なることはありませんから、その中でセグメント別に分析したり、トレンドとして効果の傾向を測ることです。

異なるツールの数字を統合して独自の管理表を作成して見る場合は、「そういうものだ」という前提で、「節度あるどんぶり勘定」で進めることになります。

ツール間や実際の数字との乖離の原因を突き詰めることは、とても不毛なことです。ウェブ上のデータの把握と分析は非常に重要ではあるのですが、「そもそもツールは厳密に正確な計測はできない、定義も解釈も違う」という前提で始めた方がよいと思います。

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