今天這篇文章想跟大家分享的是我在廣告成效評估過程中遇到的第一個挑戰「跨平台轉換評估」，跨平台轉換評估最常會遇到的問題就是使用不同媒體進行廣告投放，但廣告投放的族群、轉換成效計算可能會重疊，沒辦法透過單純的加減乘除來核對不同平台之間的數據差距，最常遇到的問題包括：不同行銷渠道的轉換價值相加遠比GA轉換次數高、臉書轉換次數與GA轉換次數核對不起來等。
而這篇文章就是想先跟大家分享臉書廣告轉換次數為什麼跟GA轉換次數不一樣，來跟大家分享數據差距的原因，以及面對數據差距，我們可以因應的做法，那就開始囉！
臉書後台的轉換次數為什麼與GA轉換次數不一樣？
通常臉書廣告的轉換次數計算會大於在GA報表裡的轉換次數，數據落差的原因是因為兩個平台的特性差異以及轉換功勞計算基準差異，接下來一一來說明。
1.追蹤方式的差異
臉書是以「帳號」為追蹤單位，而Google Analytics則是以瀏覽器裡面的Cookie來追蹤，這影響的就是「跨裝置轉換的評估」。舉例來說，假設我用手機看了 A 品牌的廣告，也進到官網加入購物車，但瀏覽當下我沒有時間結帳，於是我把網站加入書籤，等到我回家的時候，我再打開電腦，並點擊我存好的書籤進入網站購買。
對臉書而言，因為追蹤方式是以帳號為單位，所以即便我有跨裝置的轉換，臉書還是可以記錄到這是有看過臉書廣告帶來的轉換，但是對於GA來說，因為是以Cookie的方式追蹤，所以GA同一位使用者如果更換進入網站的瀏覽器或是裝置，那麼GA就會判斷是不同的使用者，而沒辦法將同一個使用者的轉換路徑比對起來，所以套回上面提到的跨裝置轉換的例子，這筆轉換就不會計算到臉書廣告上，反而會因為只有兩個路徑，忽略了臉書廣告，直接將轉換功勞記錄到直接流量。
2. 歸因模式不一
還記得上一篇我們有仔細介紹GA的歸因模式嗎？對於歸因模式還有疑惑的讀者，歡迎先看看這篇文章複習一下：從Google Analytics模式比較工具 理解歸因模式的實務應用。臉書預設轉換次數目標的歸因計算方式是瀏覽後一天、點擊後七天，這是什麼意思？意思是，當我瀏覽了廣告，並在一天內購買或是我點擊過廣告，並在七天內購買就會記錄廣告有帶來一筆轉換。在這個計算基準下，即便我在七天內購買的最後進站是透過 LINE@ 推播的連結進站購買，臉書廣告後台也會計算廣告有帶來一筆轉換。
但這個購買路徑對於GA報表來說就不太一樣，對於GA報表來說，轉換計算的規則是最終非直接點擊，所以GA報表就會將轉換功勞歸在LINE@上，臉書廣告的轉換則是不會計算到。
此外，GA是彙整所有進站渠道的平台，所以對於每個平台的曝光資料是沒辦法掌握的，自然也沒有像是臉書這種「瀏覽後轉換」的計算規則，所以說，假設消費者的購買路徑是在一天內點擊了LINE@推播，最後是因為看到臉書廣告後，用輸入網址的方式進站購買，那對於GA來說因為臉書只是曝光，沒有臉書來源的進站行為，所以轉換功勞歸屬會計算在LINE身上，但對於臉書來說，因為是一天內的瀏覽轉換，所以臉書廣告管理員後台就會記錄臉書廣告有帶來轉換。這也是兩個平台轉換數據落差的原因之一。
3.歸因計算時間不一致
以臉書來說轉換次數的預設天數是瀏覽後一天、點擊後七天，若改用消費金額最佳化的話，預設期間還會變成7天；而 Google Analytics則是只計算轉換功勞到最後非直接流量進站的來源，這也是造成數據落差的原因之一。
臉書廣告轉換被GA低估？
常常會有人說GA會少算臉書廣告帶來的轉換功勞，或是說臉書廣告的成效被低估，為什麼會這樣的說法呢？其實以絕對的轉換數據來看，臉書廣告管理員後台的轉換數據通常都會比GA後台計算的臉書轉換次數還要多，除了是因為臉書是以有看過廣告並且在特定期間內購買的狀況就算是廣告有帶來轉換之外（忽略其他入站渠道的轉換效益），還有一個重要的因素，那就是臉書會計算瀏覽後轉換的轉換數據。
不過，我的觀點其實是沒有什麼被低估或是沒被低估的問題，也沒有誰的算法比較正確，只是兩個平台的計算基準不一樣而已。如果釐清了兩個平台的數據落差原因你會發現，其實兩個平台的轉換計算方式各有優缺。
GA的強項是彙整各個渠道到網站的數據，所以你可以有一個統一比較每個渠道的平台，不會因為每個平台的計算規則不一讓你無從比較判斷，缺點則是可能會因為跨裝置而忽略部分渠道帶來的轉換成效。
而臉書的優點是他在歸因計算上除了點擊行為之外，他還可以計算到曝光後轉換的轉換功勞，而且是以人為單位在追蹤轉換成效，不會受到轉換裝置或伺服器的影響，但缺點就是因為臉書計算轉換沒有考量到其他渠道的效益，所以即便只有一次廣告曝光，只要在預設的轉換期間內轉換，臉書都會計算成是自己的廣告功勞。說起來，兩個平台的轉換計算其實更像是互補的作用。
臉書與GA數據差異的問題可大可小，假設品牌的行銷渠道比較單純，暫時只有仰賴臉書廣告投遞來帶轉換，那轉換功勞歸屬的評估其實就沒有那麼困難，但當品牌愈來愈大，投資的行銷渠道、溝通渠道也愈來愈多的時候，臉書廣告不考量其他渠道的轉換計算方式，就有可能造成轉換重複計算，讓我們錯誤判斷每個行銷渠道的轉換功效，或是有錯誤加碼的情況。（例如說LINE Ads算一筆轉換、臉書廣告也算一筆轉換，這種不同平台重複計算，導致我們錯判兩個平台的廣告都表現得很好可以加碼的這種情況）
針對平台間數據落差的因應作法
講到這裡，針對無法避免的數據落差我們有沒有什麼因應對策呢？畢竟，我們不可能使用不同的平台觀看數據，然後再把不同平台的數據加總，這肯定會讓我們的數據更加混亂，到頭來我們還是需要一個統一比較的基準，來告訴我們每個渠道、來源媒介對於轉換效益的幫助。以對大部分店家比較友善的工具還是Google Analytics最為適合。
除了使用一個統一的計算平台來評估之外，我們還可以搭配 Google Analytics 的最佳轉換路徑與輔助轉換這兩個報表來全方位衡量每個行銷渠道對於轉換的幫助程度和扮演的角色。
Google Analytics 最佳轉換路徑與輔助轉換這兩個報表的使用歡迎參考這篇文章了解更多：從Google Analytics模式比較工具 理解歸因模式的實務應用。
那麼今天的分享就到這裡，希望對你有幫助，我們下篇文章見～
ADer Sharon
