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简介：本文描述了 8 个 数据谎言并指出了如何修复它们。
翻译 |
审稿人| 王楠楠
编辑| 于欣
营销人员必须使用 ，因为它可以有效地衡量结果。真的吗？
数据很有价值，而 （分析）可以让您快速轻松地获取这些数据。您当然需要 来衡量结果。这是要走的路。
但是，您是否知道这个平台可以欺骗您并且您永远不会知道？这意味着你得到的数据可能是完全错误的。当数据错误时，就没有办法依靠错误的数据来做出未来的营销决策。
如果您依靠这些数据做出营销决策，您将犯下代价高昂且无法弥补的错误。受污染的数据不可信任。一旦数据错误弄乱了数据，即使有最好的数据分析团队，也很难让事情回到正轨。
幸运的是，大多数数据谎言都有办法绕过。前提是要知道什么是谎言。这就是我写这篇文章的原因。
寻找谎言的第一个地方是伪装成直接流量的未知来源流量。
谎言一：“未知来源流量”的兴起
未知流量可以简单地认为是隐藏流量，可以伪装成“直接”流量，也可以伪装成邮件、社交、搜索等，来源不明的流量会极大地影响访客流量统计。这主要是因为包括谷歌在内的分析平台很难跟踪每一个流量来源。
做了分析，发现了未知来源流量对其品牌的影响。他们发现至少有 21% 的直接流量可以归类为“来源不明”的流量。
这是一个相当大的比例。它也可能发生在你身上。因此，您的营销活动没有获得应有的结果。而且它还会影响你的声誉。在分析自然搜索流量时，情况更糟。
这种事情是我们所有人都无法避免的。甚至最近发现，他们 60% 的直接流量应该被定义为有机搜索。
好消息是您可以通过使用 UTM 标记您的链接来防止此类问题。两者都提供易于使用的 UTM。
您所要做的就是确保链接在上线前被标记。但是这个解决方案并不总能解决有机搜索的问题。
未知来源流量首先会影响简短的 URL 链接，例如主页。因为首页通常是人们登陆网站的第一个登陆页面。但长 URL 更容易受到影响，因为它们可能根本无法获得大量直接流量。使用 UTM 至少可以帮助减少这些问题。
在所有未经请求的流量中，隐藏的社交推荐流量可能是最常见的。让我们谈谈这是为什么。
谎言2：隐藏社交推荐流量
可以说， 最大的数据谎言是它们隐藏了大部分来自社交推荐流量的流量。跟踪访问者的方法大不相同，因此两者对比的分析结果并不可靠，也很难知道哪个平台更准确。
如果您曾注意到广告点击次数与 （分析）之间存在差异，那么您就会明白我在说什么。
人们在 2014 年初开始注意到这一点，到 2018 年它仍然是一个问题。
造成这些差异的一个主要原因是，当用户点击广告时，内置浏览器会在应用程序中打开。在应用程序中打开的这些类型的浏览器与传统浏览器不同。这意味着此交互不会被标记为来自的引荐流量，即使它是。
为每个社交媒体平台（、 等）使用谷歌和 UTM 代码可以解决此类问题。为此，请尝试使用 的 URL，这样您就可以在不离开平台的情况下根据链接跟踪访问者。
提示：使用 的 URL 为所有社交平台生成单独的链接，包括 ,,,, 等。这将帮助您追踪 遗漏的所有社交引荐流量。
“来源不明的流量”也是你应该首先放弃关注虚假指标的原因。因为它们不准确。
谎言三：虚假指标
流量和页面浏览量是监控网站进度的简便方法。
事实上，这两个指标并没有告诉你任何具体的信息。很容易让我们认为流量高是因为网站做得好，其实不然。比方说，您写了一些获得大量访问量的热门博客文章。
但如果这些页面的跳出率很高，那么这些页面浏览量就没有多大意义。人们可能会点击您的内容，但这并不意味着他们会一直关注您的内容。
如果你的网站每月有数以万计的访问者，但其中大部分人进入网站后立即离开，那么这些访问者实际上并没有为网站增加任何价值。这就是为什么你不能投入大量精力来改进这些松散的指标。这些指标仅用于衡量网站是否吸引了人们的注意力。如果跳出率太高，则需要改进网站页面的交互或使用热图找出他们离开的原因。
谎言 4：诱导垃圾邮件链接
如果您认为垃圾链接只是博客或邮箱中的问题，那您就错了。
链接垃圾邮件还会扰乱 中的流量源数据。
这是因为垃圾邮件发送者不会直接访问您的网站。但是将发送虚假代码以创建虚假流量。
以下是垃圾邮件流量的运作方式：
垃圾邮件流量可以通过测量协议进入 数据谷歌账号购买平台可靠吗，这意味着它们可以将数据（和虚假数据）直接发送到 服务器。
垃圾邮件流量是虚假流量，它们让您认为自己获得了大量流量，而实际上并没有。这不利于转化率的评价。好消息是您可以识别这些垃圾邮件链接并使用 过滤掉它们。
您可以通过三个因素识别垃圾邮件：
1、流量来源是否已被列入垃圾来源列表
2. 是否存在无效网站
3.如果获取不到屏幕颜色和分辨率，很可能是假网站（如0x0、1x1或790x1）
为避免此问题，请确保打开 的机器人过滤功能。
从这里向下滚动到“Bot ”，然后选中“ all known bots and ”旁边的框。
启用后，大多数垃圾邮件流量将不会包含在您的分析中。来自机器人或蜘蛛的任何访问都将从您的结果中过滤掉。
但这只是错误流量的一部分。A/B 测试也可能导致错误的信息。
谎言 5：积极的 A/B 测试
A/B 测试需要大量工作，而且通常回报不高。A/B 测试成功的机会非常渺茫，您需要每月至少进行 1000 次转化才能看到有意义的结果。大多数人只使用两个变量，这导致转化率很低。
您必须至少测试五个变量才能看到真正的结果，这比您最初计划的两个要花费更多的精力。
简单地说，成功完成 A/B 测试所花费的时间可能不值得。
假阳性结果很常见。例如，删除一个表单域，你显然会看到更多积极的结果。
适用场景，比如用户注册时是否要求输入信用卡账号，如果需要，转化率会降低，如果不需要，转化率会提高。
（一家客户管理公司）转化率从 10% 下降到 2%，70% 的免费体验完全没有意义。这很容易理解。如果您的网站吸引了大量用户，那么积极的 A/B 测试并不总能说明真相，但他们的质量很差。
除非您查看整个销售漏斗，否则无法真正知道 A/B 测试是否完全成功。您关注的线索不如您完成的销售重要。
谎言6：过分强调销售线索
分析数据可以告诉您营销活动带来了多少潜在客户。但是这些潜在客户带来了多少交易？
例如，一个活动可能带来 70 个潜在客户，而另一个活动可能带来 100 个。但这两个活动可能会带来相同数量的转化客户。那些转换客户比普通潜在客户更有价值。这还不包括每个客户的生命周期价值 (LTV)。
客户终身价值是产品销售和市场定位如此重要的主要原因。事实上，36% 的营销人员认为调整销售和市场定位是一个高层次的组织目标。你可能也这么认为。
转化（和购买）不如客户的生命周期价值重要。终生价值使您可以继续从客户那里赚钱。
因为越来越多的东西变得商品化了。这意味着更低的价格。
比如看今天主题的成本：
近年来，甚至网页设计成本也有所下降，因为现在有比以往更多的选择来完成它。这意味着您不能像大多数服务或产品那样收费。因此，老客户重复购买是最赚钱的方式。但是，只有将市场分析和产品推销相结合，您才能获得（并跟踪）回头客。
使用如下：
通过电子邮件跟踪了解人们何时、何地以及如何与您的消息互动。然后，您可以使用此信息来微调您的市场选择。
一旦您控制了这些数据，您就可以弄清楚如何避免错误转换的成本。
谎言7：错误转换的代价
用户行为可能导致关键字计数、转化成本等不正确。
例如，您可能已经在像这样的应用程序上运行 PPC 活动。
您可能在很多次尝试中花费了很多精力，但 告诉您您只得到了区区两份订单。这么多的转换。基于这样的信息，很容易感到沮丧并取消整个营销活动。
但是您需要回顾整个过程以获得更准确的转换结果（和成本）。
有些看到您的广告的人不会立即点击它。他们可能很忙、分心或匆忙。但他们会记住你的品牌，然后用谷歌搜索品牌名称。从搜索引擎到达活动页面后，如果他们决定购买，则不会被列为直接转化用户。虽然理论上它们应该算作直接转化。这是因为您的广告引导他们进行了直接购买。
那么如何解决这个问题呢？答案是销售跟踪。需要担心新的营销活动后销售额突然增加吗？虽然分析数据没有变化。您应该将此数据归因于转化率。
同样，最后接触归因是在撒谎。
谎言8：最后一次接触归因偏差
最后一次触摸归因是谷歌记录已知的转化并跟踪用户在转化前最后一次触摸产品的时刻，并将其标记为带来转化的最后一次触摸。
社交策略不是推动销售的因素。有机搜索和付费搜索以及电子邮件是驱动因素。
当人们输入搜索词查询时，他们知道他们在寻找什么。他们通常准备购买。
邮寄名单上满是准备重复购买的老客户。
但 只考虑最后一次接触归因。这就是为什么您不能忽视多点触控归因。
事实上，在实际购买行为发生之前，广告实际上已经到达了用户十几次。很可能买家的多次触摸也发生在不同的设备上。因此，您不会看到用户与您的品牌、产品或服务的每一次互动。您不知道每个人最初是如何访问您的网站的，他们是如何找到您的，或者是什么让他们信任您以最终购买您的产品或服务。
当最后一次接触归因偏差发生时，所有你努力寻找的受众、你的营销内容和你收集的线索都将被忽略。出于隐私考虑， 不允许您跟踪所有这些信息。但是您可以跟踪用户 ID。这仍然不会为您提供您的姓名、电子邮件地址或任何其他特定信息。如果您试图追踪这些信息，您可能会面临严重的后果。
据谷歌称，“如果使用任何此类信息，您的 帐户可能会被终止并销毁所有数据。” 相反，您可以只获取用户 ID。
没有办法绕过这个谎言，所以最好单独避免最后接触归因偏差。
综上所述
使用 （分析）可以快速、轻松、方便地获取您需要的数据。但是里面会有很多数据。
大多数时候谷歌账号购买平台可靠吗，除非您知道要关注哪些数据，否则您永远不会发现这些谎言。
当您的数据有误时，您的决定也会有误。
好消息是，一旦您在 （分析）数据中发现错误，就有很多方法可以修复它。
例如，身份不明的交通潜伏在每个角落。电子邮件、搜索和社交流量通常被归类为直接流量，即使它们不是。
这就是为什么 UTM 如此重要。他们可以标记您的链接，这样您就可以看到您的流量真正来自哪里。他们可以帮助您发现隐藏的社交推荐流量。
谷歌还强调了一些虚荣指标，例如页面浏览量，而不考虑跳出率。
具有误导性的垃圾链接也会扰乱您的流量统计。这就是为什么你应该过滤掉它们。
不要忘记积极的 A/B 测试。他们并不总是成功的。
销售线索也不总是有用的。销售应该关注这些线索带来的东西。
高转换成本也可能令人沮丧，但往往是虚假的。他们只是没有考虑所有的转化数据。
最后接触归因也可能是谎言。
来自 的数据并不总能告诉您正确和完整的营销故事。但如果你知道去哪里找，你就可以结束被骗的过程。
关于作者
尼尔·帕特尔 (Neil Patel) 是纽约时报畅销书作家。《华尔街日报》称他为互联网上最有影响力的人物之一，《福布斯》称他为前 10 名营销人员，《企业家杂志》称他创建的公司是 100 家最佳公司之一。他被美国总统巴拉克奥巴马选为 30 岁以下 100 强企业家之一，并被联合国选为 35 岁以下 100 强企业家之一。
译者简介
Lisa，统计学硕士，海归，曾就职于百度，负责DMP的产品工作和广告效果评估。目前从事移动推广领域。卢东浩，网络营销分析师，广告设计师。擅长SEM、SEO、广告设计。iCDO翻译志愿者。
校对简介
王楠楠，互联网数据分析从业者。
关于 iCDO
首席数据（iCDO），中文全称互联网数据官，是中国专业的学习媒体平台，专注于数据驱动的互联网营销和运营。
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