Ti sei mai trovato a confrontare i dati di più piattaforme e a scoprire che i numeri erano completamente diversi tra loro?
Se ti è capitato, non sei il solo: i dati diversi tra piattaforme sono un problema che continuo a vedere in quasi ogni progetto, e dipendono da una combinazione precisa di fattori tecnici, di configurazione e normativi.
Capita spesso che un cliente apra il Meta Business Manager ed esclami entusiasta: “qui ci sono 500 conversioni!”. Poi guarda l’account di Google Ads e ne trova appena 250. Infine, attonito, si fionda sui report di GA4, che riportano un valore di 350 conversioni.
Ed ecco che inizia il dramma, condito con la solita domanda: “perché questi numeri sono così diversi?”
Di chi ci possiamo fidare? E soprattutto, chi ha davvero portato l’utente a diventare cliente, e chi si sta solo attribuendo un merito che non gli appartiene?
Perché i numeri delle piattaforme adv e analytics non combaciano?
I motivi per cui ci troviamo davanti a numeri discordanti sono molteplici: alcuni tecnici, altri di configurazione, altri legati alle normative sulla privacy.
Proviamo ad analizzare i principali.
Conteggio delle azioni di conversione
Meta Ads conteggia tra le conversioni anche le persone che hanno dato un’occhiata distratta all’annuncio comparso nel loro feed mentre scrollavano per leggere i post degli amici.
Google Ads, invece, per default tiene conto solo dei clic diretti su un annuncio, a meno che non si modifichino le impostazioni avanzate della piattaforma.
Per GA4 è una conversione ogni evento impostato come evento chiave nella configurazione della piattaforma: può essere un acquisto, ma anche una semplice aggiunta al carrello.
Questi diversi modi di considerare una conversione sono il primo motivo per cui troverai sempre numeri differenti tra le varie piattaforme.
Finestra di attribuzione e azioni di conversione
Questo è un argomento delicato ma importante, e riguarda il lasso temporale di cui ogni piattaforma tiene conto per considerare una conversione attribuibile al fatto che l’utente abbia visto un annuncio sponsorizzato.
Meta Ads utilizza una finestra di attribuzione di 7 giorni post clic e 1 giorno post visualizzazione: se un utente vede l’annuncio di sfuggita e acquista entro un giorno, Meta se ne attribuisce il merito, indipendentemente da altri canali attivi nello stesso periodo.
Google Ads ha una finestra di attribuzione che, in base all’origine della conversione, può essere impostata su qualsiasi valore compreso tra 1 e 90 giorni: un utente che converte fino a 90 giorni dopo aver visto un annuncio viene comunque considerato come proveniente da quel clic.
Queste differenze di configurazione comportano che un singolo utente possa essere attribuito sia a Google che a Meta, oppure sparire completamente dai radar. È il classico scenario della conversione di Schrödinger: esiste in entrambi i mondi o in nessuno, finché non si definisce esplicitamente la finestra temporale da analizzare.
C’è poi un aspetto temporale che spesso passa inosservato: GA4 registra la conversione nel giorno in cui è avvenuta (per esempio la data di acquisto o di compilazione di un form), mentre Google Ads attribuisce la conversione alla data in cui l’utente ha cliccato sull’annuncio. Per questo anche due piattaforme dello stesso vendor generano tra loro dati difformi.
Consent Mode
La Consent Mode è un’implementazione tecnica pensata per limitare il tracollo dei dati che avviene quando l’utente non accetta il tracciamento tramite cookie (ne ho parlato più nel dettaglio in questo articolo sulla Consent Mode).
Google consente di utilizzare la versione Advanced, più flessibile, che cerca di colmare in modo più puntuale le lacune nella raccolta dei dati. Meta, invece, è limitata alla versione Basic e non raccoglie nulla senza il consenso esplicito dell’utente, creando molti punti ciechi nella reportistica.
Questa situazione è particolarmente marcata in Europa, dove il GDPR impone regole severe che limitano in modo significativo le capacità di tracciamento senza consenso esplicito.
Ogni piattaforma determina i dati a modo suo
Non esistendo una regolamentazione univoca su come tutto questo debba essere impostato, le piattaforme di advertising e analytics tendono ad attribuire a se stesse la conversione. A questo si aggiunge che non tutte hanno visibilità sull’intero percorso dell’utente, e quindi restano parzialmente cieche: Meta non ha idea se un utente proviene da una campagna email, Google ignora le attività svolte su Facebook.
Ogni piattaforma vive nella sua bolla e mostra una versione positiva dei propri risultati, perché ogni strumento cerca di dimostrare la propria efficacia per convincerti a spendere più budget, non di collaborare alla definizione di un dato condiviso.
La definizione di “conversione” non è univoca
Anche la definizione stessa di conversione cambia da piattaforma a piattaforma. Meta conta come conversione praticamente qualsiasi azione inviata tramite Conversion API, incluso un semplice scroll di pagina (su questo aspetto, se lavori con le campagne Meta, vale la pena capire anche come la qualità di questi eventi condiziona i risultati: ne parlo nell’articolo sull’Event Match Quality di Meta). Google, invece, misura solo ciò che è stato esplicitamente configurato come conversione.
Questo rende Meta più generoso nel conteggio, con il rischio di sovrastimare i risultati rispetto a Google, che tende a un conteggio più conservativo.
Perché i numeri non bastano
È naturale confrontare i numeri di GA4, Meta Ads o Google Ads per capire quale sia quello corretto. Spesso però il problema non è che uno strumento sbaglia rispetto a un altro: è che la base dati su cui questi strumenti lavorano non è coerente o sufficiente per rispondere alle domande più profonde.
Se vuoi capire meglio perché i report possono risultare divergenti anche quando sembrano corretti, e quanto una base dati solida cambi le cose nella digital analytics, ne ho scritto in modo più esteso nell’articolo sulla base dei dati di marketing.
Cosa possiamo fare per mantenere i budget intatti?
Questa è la domanda che generalmente nasce dopo lo sgomento iniziale per numeri così diversi tra le varie piattaforme.
Proviamo ad analizzare qualche risposta.
Dividiamo gli strumenti per scopo
Cerchiamo di utilizzare ogni tool solo per il suo scopo specifico. Ads Manager e Google Ads sono ideali per l’ottimizzazione delle piattaforme stesse, per ricevere dati utili ad auto-ottimizzare le campagne. GA4, BigQuery e il CRM sono invece l’insieme di strumenti con cui raccogliere e analizzare i dati più vicini alla realtà: non hanno lo scopo di spingerti a spendere più budget, ma di darti indicazioni sui fenomeni che si verificano davvero (su questo, se vuoi capire come mettere in fila i pezzi di questa architettura, ho scritto un articolo più ampio sulla strategia dati e tracking analytics).
Integrare il CRM con strumenti come BigQuery permette di ricostruire il percorso completo dell’utente, dalla prima interazione alla conversione finale, rendendo l’attribuzione più chiara e affidabile.
Monitoriamo le sovrapposizioni utilizzando parametri come gclid e fbclid
Utilizzare l’auto tagging, quindi la generazione di questi due parametri in Google Ads e Meta Ads, aiuta a capire chi è arrivato prima e chi ha realmente contribuito alla conversione, distinguendolo da chi si limita a comparire per prendersi il merito finale.
Va però ricordato che, per le tutele sulla protezione dei dati personali, i sistemi operativi Apple e alcuni browser (per esempio Opera) escludono questi parametri, quindi vale la pena sopperire utilizzando sempre i parametri UTM nel modo più completo possibile. Questo significa che gclid e fbclid non saranno disponibili per il 100% dei dati che troverai nelle piattaforme, ma solo per gli utenti che non avranno usato tecnologie bloccanti su questo fronte.
Standardizziamo le finestre e modelli di attribuzione su GA4-BigQuery
Usare parametri il più possibile simili è il deterrente più efficace contro il problema dei numeri discordanti. Puoi per esempio applicare una finestra di 7 giorni dall’ultimo clic per iscrizioni o primo acquisto, in modo da confrontare dati coerenti con quelli delle piattaforme adv.
Questa pratica rende i confronti oggettivi e le analisi meno confuse, evitando decisioni basate su parametri incoerenti tra loro.
Conclusioni
Se Meta e Google Ads mostrano numeri diversi, il motivo raramente è un errore di configurazione: è che ogni piattaforma sta ottimizzando per i propri obiettivi, non per raccontarti un dato oggettivo e condiviso. Ogni piattaforma gioca secondo le proprie regole e ottimizza per i propri KPI, lavorando per dimostrarti che merita il budget che le stai destinando.
Quindi, cosa possiamo fare concretamente:
- Scegliere una sola fonte da cui analizzare i dati. Personalmente ritengo che l’insieme di GA4, BigQuery e CRM sia una combinazione solida e affidabile.
- Usare i report delle piattaforme adv per monitorare l’erogazione e ottimizzare le campagne, non per prendere decisioni strategiche di ampio respiro.
E se un giorno vedrai i numeri di tutte le tue piattaforme allinearsi magicamente tra loro, non fidarti troppo in fretta: è più probabile un errore di configurazione che una coincidenza da festeggiare.
FAQ
I numeri differiscono perché ogni piattaforma utilizza logiche di conteggio, finestre di attribuzione e modalità di rilevazione delle conversioni differenti. Non esiste un dato univoco che valga per tutte le piattaforme: ogni sistema genera i numeri secondo le proprie regole.
Non necessariamente. Le discrepanze riflettono differenze di modello di misurazione, di attribuzione e di obiettivi tra le piattaforme, più che errori tecnici veri e propri.
Le finestre di attribuzione determinano per quanto tempo, dopo un clic o una visualizzazione, una conversione viene attribuita a una campagna. Impostazioni diverse tra strumenti portano quindi a conteggi diversi.
Sì. Google, Meta e GA4 applicano definizioni diverse di conversione, considerando azioni o eventi differenti, e questo genera inevitabilmente numeri non allineati.
Sì, ma solo standardizzando le impostazioni di attribuzione, allineando la definizione di evento e utilizzando parametri coerenti come gclid o fbclid per confrontare correttamente i percorsi utente.
Sì. Consent Mode e blocco dei cookie influiscono sulla raccolta dei dati, in particolare su strumenti client-side come GA4 o Meta Pixel, generando ulteriori discrepanze tra piattaforme.
Quattro elementi incidono in modo diretto sul confronto: come ogni piattaforma definisce e misura le conversioni, le finestre di attribuzione impostate, il modello di tracciamento client-side o server-side, e la presenza di parametri di tracciamento coerenti tra le fonti.
Sì, ed è un comportamento atteso: GA4 è orientato all’analisi complessiva dei comportamenti, mentre gli strumenti adv sono orientati alla performance delle campagne secondo logiche proprie.
In genere l’adv va usato per ottimizzazione e performance delle campagne, mentre GA4 (o una base dati unificata come GA4 più BigQuery) va usato per analisi approfondite e panoramiche di lungo periodo. Non si tratta di stabilire un dato più corretto in assoluto, ma di scegliere lo strumento giusto per il tipo di decisione che devi prendere.
Non sempre: possono indicare problemi di configurazione, ma nella maggior parte dei casi riflettono le differenze intrinseche tra modelli di misurazione e scopi delle piattaforme.