Ti sei mai trovato nella situazione in cui, confrontando i dati di più piattaforme, i numeri fossero molto diversi tra di loro?
Se è una situazione in cui ti sei imbattuto, sappi che non succede solo a te. È esperienza comune, e questo è dovuto a diversi fattori.
Capita che un cliente apra il Meta Business Manager ed esclami entusiasta: “qui ci sono 500 conversioni!!!” Poi guardi l’account di Google Ads e ne trovi “solo” 250. Ed infine, attonito, si fiondi sui report di GA4 che riportano un perentorio 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 invece sta solo sfruttando il lavoro altrui per attribuirsi meriti non propri?
Perché i numeri delle piattaforme adv e analytics non combaciano?
I motivi per cui ci troviamo inesorabilmente 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
Di base possiamo direi che Meta Ads conteggia tra le conversioni anche persone che hanno dato un’occhiata “distratta” al tuo annuncio che è passato nel loro feed mentre scrollavano per leggere i post dei loro 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, invece, è una conversione ogni evento che abbiamo impostato come “evento chiave” nella configurazione della piattaforma, quindi potrebbe essere un evento di acquisto, ma anche un evento di aggiunta al carrello.
Questi diversi modi di considerare una conversione è il primo motivo per cui troverai sempre numeri differenti tra le varie piattaforme.
Finestra di attribuzione e azioni di conversione
Questo è un argomento molto delicato, ma molto 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.
In sostanza, se un utente vede l’annuncio di sfuggita e acquista entro un giorno, Meta si prende 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 giorno e 30, 60 o 90 giorni. Quindi, dopo aver visto un annuncio l’utente che converte fino a 90 giorni dopo, viene considerato come proveniente da quel clic.
Queste differenze nella configurazione della finestre di attribuzione, comportano il fatto che un singolo utente può 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, fino a quando non si definisce esplicitamente la finestra temporale da analizzare.
Tra l’altro, per quanto riguarda l’aspetto temporale, è importante ricordare che GA4 registra la conversione nel giorno in cui è avvenuta (per esempio la data di acquisto o di compilazione di un form per la lead generation), mentre Google Ads attribuisce la conversione alla data in cui l’utente ha cliccato sull’annuncio. Per cui anche le piattaforme dello stesso vendor generano tra loro dati difformi.
Consent Mode
Si tratta di una implementazione tecnica che cerca di sopperire al tracollo dei dati che avviene in seguito alla mancata accettazione da parte dell’utente del tracciamento tramite cookie del suo comportamento sul sito (puoi trovare maggiori informazioni in questo articolo specifico sulla Consent Mode).
Google consente di utilizzare la versione “Advanced Consent Mode” che si rivela maggiormente flessibile e cerca di colmare in modo più puntuale le lacune nella raccolta dei dati.
Meta, invece, è limitata all’utilizzo della versione “Basic Consent Mode” e non raccoglie nulla senza il consenso esplicito dell’utente, creando molti punti ciechi nella reportistica.
Questa situazione è particolarmente presente in Europa, dove il GDPR impone regole severe che limitano significativamente le capacità di tracciamento senza consenso esplicito.
Ogni piattaforma determina i dati a modo suo
Non esistendo una “regolamentazione” di come tutto questo debba essere impostato e configurato, le varie piattaforme di advertising o analytics possono giocarsela un po’ come gli pare, ed ovviamente la tendenza è quella di attribuire a se stesse la conversione. Oltre al fatto che non tutte le piattaforme hanno visibilità su tutto, e quindi sono parzialmente cieche.
Meta, per esempio, non ha idea se un utente proviene da una campagna email;
Google invece ignora le attività svolte su Facebook.
Ogni piattaforma vive nella sua bolla, mostrando esclusivamente una versione positiva dei propri risultati. In altre parole, ogni strumento cerca di dimostrare la propria efficacia per convincerti a spendere più budget, piuttosto che collaborare alla definizione di una verità oggettiva e condivisa.
La definizione di “conversione” non è univoca
Anche la definizione stessa di “conversione” non è definita in modo preciso e uguale per tutti:
Meta conta praticamente qualsiasi azione come conversione se inviata tramite Conversion API, incluso un semplice scroll di pagina.
Google, invece, misura solo ciò che è stato esplicitamente configurato come conversione.
Questo aspetto rende Meta più generoso nel conteggio delle conversioni, rischiando così di sovrastimare i risultati rispetto a Google, che tende a un conteggio più conservativo e preciso.
Perché i numeri non bastano
È naturale confrontare i numeri di GA4, Meta Ads o Google Ads per capire chi “dice la verità”. Tuttavia, spesso il problema non è che uno strumento è “sbagliato” 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 approfondire perché i report possono risultare divergenti anche quando sembrano corretti, e come una base dati solida può fare la differenza nella digital analytics, ne parlo in dettaglio nel mio approfondimento 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 spesso molto diversi provenienti dalle varie piattaforme.
Anche in questo caso proviamo ad analizzare qualche risposta.
Dividiamo gli strumenti per scopo
Cerchiamo quindi di utilizzare ogni tool solo per il suo scopo specifico.
Ads Manager e Google Ads sono ideali per l’ottimizzazione specifica delle piattaforme, per ricevere dati necessari ad auto-ottimizzare le campagne.
GA4 + BigQuery + CRM, invece, sono l’insieme di piattaforme dove possiamo raccogliere ed analizzare i dati più vicini alla realtà. Non hanno lo scopo di spingerti a spendere più budget, ma quello di darti indicazioni sui fenomeni che si verificano.
Integrare il CRM con strumenti come BigQuery permette di comprendere veramente 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, e quindi la generazione di questi due parametri in Google Ads e Meta Ads, aiuta a capire chi è arrivato prima, chi ha realmente contribuito alla conversione e chi è semplicemente presente per prendersi il merito finale.
Dobbiamo però ricordare che, per le questioni legate alla protezione dei dati personali, i sistemi operativi di Apple ed alcuni browser (per esempio Opera) escludono questi parametri (e dobbiamo ricordarci di sopperire utilizzando sempre i parametri UTM nel modo più completo possibile). Questo significa che questi due parametri non saranno disponibili per il 100% dei dati che troveremo nelle piattaforme, ma solo per gli utenti che non avranno utilizzato tecnologie bloccanti rispetto a questi due dati.
Standardizziamo le finestre e modelli di attribuzione su GA4-BigQuery
L’utilizzo di parametri il più possibile simili è sicuramente il deterrente più importante rispetto alla problematica dei numeri discordanti.
Ad esempio possiamo 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 permette confronti oggettivi e rende le analisi meno confuse, evitando decisioni basate su parametri incoerenti.
Conclusioni
Se Meta e Google mostrano numeri diversi non si tratta di una errata configurazione o di un errore, è semplicemente business. Il loro.
Ogni piattaforma gioca secondo le proprie regole e ottimizza per i propri KPI.
Non stanno cercando di mostrarci la verità, stanno cercando di dimostrare in tutti i modi che meritano i soldi dei nostri budget.
Quindi, cosa possiamo fare concretamente:
Scegliere una sola fonte dalla quale analizzare i dati. Personalmente ritengo che l’insieme di GA4, BigQuery e CRM siano 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 ricorda: se i numeri di tutte le tue piattaforme sono allineati magicamente tra di loro non è analisi. È una favola.