Conversioni Facebook Ads vs Google Analytics quali sono le differenze?

FB vs GA
Facebook Ads è sulla bocca di tutti, il social advertising è il nuovo trend del Digital Marketing.
Social Media Manager spendono litri di inchiostro digitale per spiegare quanto siano efficaci Facebook e fratelli.

Leggo centinaia di articoli che parlano di come Facebook converta meglio, di come l’advertising sul re dei social network porti risultati a costi bassi. Eppure nella mia vita di Analista questi numeri non trovano mai riscontro negli strumenti di web analysis. La mia curiosità mi ha spinto a scoprirne le motivazioni.

La risposta più semplice ed immediata trovata nella mia testa: l’attribution model tra Facebook ed uno strumento di web analysis come Google Analytics è diverso. Questa spiegazione immediata risolve tutti i problemi, ma naturalmente non potevo accontentarmi: volevo capire le reali differenze

Facebook click vs sessioni
Click e sessioni, come sappiamo tutti, sono azioni e metriche completamente diverse, ma in Facebook il concetto di click è qualcosa di diverso rispetto a tutte le altre piattaforme.
Esistono due metriche diverse relative ai click:

  • Click (tutti):Il numero totale di clic sulla tua inserzione. Potrebbero essere inclusi i clic su siti esterni al tuo sito Web, i “Mi piace” sulla Pagina, i commenti sui post, le risposte agli eventi o le installazioni dell’applicazione.
  • Click su link:Il numero di clic sul link della tua inserzione che rimanda le persone a siti Web esterni a Facebook.

L’impostazione di default del Power Editor di Facebook mostra la metrica ‘Click (tutti)‘ ed è chiaro come tale metrica sia completamente diversa dalle sessioni: non tutti i click registrati possano trasformarsi in sessioni perché non portano l’utente al sito.
Una metrica più vicina alle sessione è ‘Click su link‘, come per Google AdWords click e sessioni non corrisponderanno mai al 100%, ma lo scarto sarà più piccolo rispetto ad usare la metrica ‘Click (tutti)’ (salvo problemi di tracciamento dello strumento di web analysis)

Facebook conversioni vs Obiettivi/transazioni Google Analytics
La reportistica di power editor riporta un grande numero di conversioni con differenze importanti con i dati registrati da Google Analytics. Perché?
Una prima differenza è portata dal giorno a cui viene attribuita la conversione/transazione:

  • in Facebook la conversione è attribuita al giorno del click
  • in Google Analytics al giorno della transazione.

Queste due date spesso coincidono, ma altre volte possono esserci differenze di diversi giorni

Una seconda differenza è portata dal metodo di analisi: mentre Facebook analizza esclusivamente se stesso uno strumento di web analysis prende in considerazione tutte le fonti di traffico quindi alcune conversioni che Facebook analizza come portate da se stesso, in uno strumento di web analysis possono essere attribuite ad un’altra fonte di traffico perché l’utente si è esposto a diversi canali di marketing e google analytics collegherà la conversione all’ultima di esse (attribuzione last click)

In un primo momento pensavo che tutte queste considerazioni fossero sufficienti a spiegare le differenze, ma lo scarto fra i due strumenti era ancora troppo alto, così ho deciso di approfondire l’attribution model di Facebook.

L’attribution model di Facebook ADS
Le impostazioni di default di attribution in Facebook sono:

  • 28 giorni post click
  • 1 giorno post impressions

Nel momento in cui ho letto questo dettaglio ho risolto tutti i miei dubbi: Facebook nella colonna conversioni riporta insieme sia le conversioni post click che le conversioni post impressions. Questa è una differenza importante rispetto a strumenti come Google AdWords che dividono le conversioni post click e le conversioni post impressions. Facebook deduplica le conversioni attribuendole (se esiste) all’ultimo click fatto dal utente, ma non è possibile distinguerle attraverso la reportistica del social network.
Aggiornamento 27/07/2016: Salvatore Canfora ha evidenziato un modo per visualizzare le conversioni divise per metodo di attribuzione:

  1. Ads Manager
  2. Columns
  3. customize columns
  4. change attribution windows (spunta i giorni last click e last view che ti interessano)

nel report di ads manager viene visualizzato lo stesso evento (es. purchase) duplicato con un parametro di view e un parametro di click (grazie a Francesco Tinti per lo screenshoot esplicativo)
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Uno strumento di web analysis non potrà mai direttamente analizzare le conversioni post impressions generate da un tool di digital marketing perché un impressions non porta l’utente sul sito e non viene trasformato in una fonte di traffico analizzabile dallo strumento: tali conversioni verrano attribuite ad una diversa fonte di traffico che ha portato l’utente sul sito.

Grazie a Tommaso Galli aggiungo una precisazione: Facebook ha un tracciamento multidevice basato sul login al social network: se un utente clicca o visualizza un annuncio sulla app mobile di Facebook e poi converte attraverso desktop usando un browser utilizzato per consultare Facebook, la conversione viene registrata da Facebook, metre in Google Analytics verrà attribuita alla fonte di traffico utilizzata dal utente per raggiungere il sito attraverso il computer desktop.
Se in Google Analytics è stato abilitato il cross device tracking, con login permanente o soluzioni comparabili, nei report multichannel verrà attribuita a Facebook una conversione indiretta se e solo se l’utente ha cliccato sul annuncio ed è atterrato sul sito.

Quali sono i dati corretti?
La domanda è provocatoria: non esiste in questo caso uno strumento corretto.
L’analisi deve prendere in considerazione le differenze del attribution model tra i due tools.
A mio parere trovo la scelta di Facebook di riportare le conversioni post click e post impressions insieme sia forzatura: non permette un’analisi precisa ed auspico che Facebook si allinei introducendo la possibilità di dividere i due tipi di conversioni come in quasi tutti gli altri strumenti di digital marketing: preferisco avere un’informazione in più al non averla.

Spero viceversa che la scelta di Facebook non influenzi gli altri vendor portandoli ad unire in un unica colonna conversioni post click e post impressions.

Voi cosa ne pensate?

7 risposte a “Conversioni Facebook Ads vs Google Analytics quali sono le differenze?”

  1. Grazie mille dell’analisi approfondita Filippo, ce n’era davvero bisogno. Avevo già letto sui blog USA la differenza tra i modelli di attribuzione di Facebook e Analytics, e auspico come te un allineamento dei dati, dove appunto vengano separate e conteggiate le conversioni post click e post impressions.

  2. Facebook di default somma view e click, ma offre la possibilità di splittare il dato nell’ ads manager per click e views oltre che per 1,7 e 28 giorni post evento. Credo che il trend sia di tenere separati i parametri di post-imp e post-click…se guardo le ultime release di dashboard (es. CRITEO), trovo sempre questa distinzione.

    Comunque ottima analisi, occorre sempre chiarire come leggere le conversion secondo il modello di attribuzione.
    Se ragioniamo last click, lo scenario piu frequente è certamente la sovrastima di conversion da parte di Facebook vs Analytics.
    Se ragioniamo in ottica piu ampia, con il dato di Facebook, non è tuttavia sbagliato dire che n° persone hanno convertito “dopo aver visto/cliccato” su Facebook Ads.

    un abbraccio.

    1. Ciao Salvatore,
      Lavorando con altri esperti di FB non abbiamo trovato un modo per vedere quante sono le conversioni post impression e quante post click, se puoi descrivere come fare: sarebbe di supporto a tutti

      1. 1. Ads Manager
        2. columns
        3. customize columns
        4. change attribution windows (spunta i giorni last click e last view che ti interessano)
        5. nel report di ads manager vedrai lo stesso evento (es. purchase) duplicato con un parametro di view e un parametro di click

  3. Ottimo articolo Filippo, complimenti davvero per essere stato chiaro e preciso 🙂
    Quando chiudi dicendo “Spero viceversa che la scelta di Facebook non influenzi gli altri vendor” mi hai letteralmente letto nel pensiero.

  4. Che dire … Un grande all’amico e stimato collega Francesco Tinti e ovviamente ottimo articolo Filippo.
    Effettivamente non ci resta che attendere e sperare in un allineamento dei dati che ancora tarda ad arrivare.

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