Posez deux outils d'analytics sur un site et ils ne concorderont pas, généralement de dix à trente pour cent. Ce n'est un défaut ni de l'un ni de l'autre. Ils mesurent avec des définitions différentes.
Ils définissent une visite différemment
La plupart des outils terminent une session après une période d'inactivité, et cette période est un choix. Un délai différent donne un nombre de sessions différent à partir d'un trafic identique, et toute mesure par session bouge avec lui.
Certains redémarrent aussi une session à minuit, ou quand la campagne change. Deux de ces règles produisent deux comptes de sessions à partir d'un seul après-midi.
Ils filtrent les robots différemment
Chaque outil retire le trafic automatisé, et aucun ne retire le même ensemble. L'un publie sa liste, un autre la traite comme un secret d'entreprise, un troisième étiquette plutôt qu'il ne retire.
C'est en général la plus grande cause à elle seule, et elle est invisible : aucun des deux tableaux de bord ne vous montre ce qu'il a décidé de ne pas vous montrer.
L'un des deux est bloqué
Les bloqueurs ne traitent pas tous les outils d'analytics de la même façon. Un outil sur un domaine largement bloqué perd des visites qu'un outil moins connu garde, dans une proportion qui varie énormément selon le public : un site destiné aux développeurs et un site de vente au détail ne sont pas comparables ici.
Ils sont dans des fuseaux horaires différents
Un « jour » est une frontière que quelqu'un a choisie. Si un outil rapporte en UTC et l'autre dans votre fuseau local, chaque chiffre quotidien est une tranche différente, et l'écart est le plus grand dans les heures qui entourent minuit.
Ils comptent les pages vues à des moments différents
Au chargement, à l'affichage, ou après un délai pour filtrer les rebonds. Sur une connexion lente, ce sont des populations sensiblement différentes.
L'un des deux échantillonne
Certains outils estiment au-delà d'un seuil de volume, et certains ne le font que dans certains rapports. Voir quand les données d'analytics sont échantillonnées ; il vaut la peine de savoir lesquels de vos chiffres sont comptés et lesquels sont déduits.
Ils attribuent différemment
Dernier clic, premier clic, une fenêtre rétrospective de trente jours ou de quatre-vingt-dix. Deux outils avec des attributions différentes donnent une même conversion à deux sources différentes, et tous deux sont cohérents avec eux-mêmes.
Distinguer un écart normal d'une installation cassée
Un écart stable en proportion (un outil systématiquement 15 % en dessous de l'autre, sur toutes les pages et tous les jours) est de définition. Vivez avec et choisissez-en un comme chiffre de référence.
Un écart qui change de forme est un défaut : il apparaît d'un coup, ou touche une page, un navigateur ou un pays. Cela vaut la peine d'être creusé ; voir pourquoi votre trafic a chuté du jour au lendemain.
Choisissez-en un qui a raison
L'erreur est d'essayer de les réconcilier. Choisissez l'outil d'où viennent vos décisions, servez-vous de l'autre uniquement pour vérifier le sens, et ne mettez jamais les deux chiffres dans le même rapport.
Si vous voulez les définitions selon lesquelles Skomi compte, elles sont écrites plutôt que sous-entendues : visite, visiteur et page vue disent chacune ce qu'elles incluent et ce qu'elles excluent. La page Analytics les applique de façon cohérente, et les pages de comparaison mettent les outils l'un à côté de l'autre, ligne par ligne.
Voir aussi : quand les données d'analytics sont échantillonnées, pourquoi Search Console et votre analytics ne concordent pas, et changer d'analytics sans perdre votre historique.