Ruch, którego nigdy nie zobaczysz

Każdy, kto porównał kiedyś liczbę zamówień w sklepie z liczbą transakcji w analityce, wie, że te dwie liczby się nie zgadzają. Zwykle kwituje się to zdaniem "analityka zawsze trochę gubi" i przechodzi dalej. To zdanie jest prawdziwe i zupełnie bezużyteczne, bo pomija jedyne pytanie, które ma tu znaczenie: czy gubi losowo, czy w konkretną stronę.

Jeżeli losowo, to statystyki są mniejszą kopią rzeczywistości. Wszystkie proporcje zostają, wystarczy pomnożyć przez stałą i wnioski są takie same. Jeżeli w konkretną stronę, to każda proporcja w raporcie jest przesunięta, a przesunięcia nie widać, bo nie zostawia po sobie pustego wiersza. Odpowiedź, niestety, brzmi: w konkretną stronę. Poniżej cztery mechanizmy, które to robią, i to, co z nimi zrobić.

Mechanizm pierwszy: zgoda na ciasteczka

Narzędzie wymagające zgody widzi wyłącznie tych, którzy tę zgodę kliknęli. Sam odsetek klikających zależy przy tym mocno od tego, jak zbudowano baner, i jest to zależność zmierzona, a nie odczucie.

Najczęściej cytowane badanie w tym obszarze to Dark Patterns after the GDPR autorstwa Nouwensa, Liccardi, Veale'a, Kargera i Kagal, przedstawione na konferencji CHI w 2020 roku. Zespół przeanalizował 680 wdrożeń platform zgody na dziesięciu tysiącach najpopularniejszych stron w Wielkiej Brytanii i uzupełnił to eksperymentem terenowym.

Dwie liczby z tego badania mówią jednak więcej niż odsetek zgodności. Usunięcie przycisku odmowy z pierwszego ekranu banera podnosiło zgodę o 22 do 23 punktów procentowych. Odwrotnie: umieszczenie na pierwszym ekranie szczegółowych przełączników obniżało ją o 8 do 20 punktów. Ten sam ruch, ta sama strona, ta sama treść, a odsetek zmierzonych wizyt różni się o kilkadziesiąt procent w zależności od układu przycisków.

Ważniejsze jest jednak to, kto klika. Zgodę częściej klikają osoby spieszące się do treści, rzadziej te ostrożne wobec prywatności. To nie są ci sami ludzie i nie zachowują się tak samo na stronie. Brakujący ruch nie jest więc losową próbką: jest próbką odwiedzających o określonych nawykach.

Mechanizm drugi: przeglądarka, która nie pyta o zdanie

Druga warstwa strat nie zależy od użytkownika ani od ciebie. Ustawiają ją producenci przeglądarek i działa domyślnie.

W marcu 2020 roku Safari zablokowało wszystkie ciasteczka trzeciej strony i przy okazji wprowadziło coś, o czym mówi się rzadziej, a co ma większe znaczenie dla analityki: siedmiodniowy limit na dane zapisywane skryptem. Po siedmiu dniach korzystania z przeglądarki bez interakcji z daną witryną kasowane jest wszystko, co jej skrypty zapisały: localStorage, IndexedDB, sessionStorage, rejestracje Service Workerów. Ciasteczka zapisywane z JavaScriptu dostały ten sam limit rok wcześniej.

Praktyczny skutek jest taki, że w Safari pojęcie "powracającego odwiedzającego" ma horyzont siedmiu dni, o ile nie loguje się on do serwisu. Ktoś, kto wraca raz w miesiącu, jest za każdym razem nowy. Nie jest to błąd narzędzia ani awaria: tak działa domyślnie przeglądarka o dwucyfrowym udziale w rynku, a na urządzeniach Apple używa jej także większość osób, które sądzą, że używają czegoś innego.

Warto przy okazji rozprawić się z powszechnym nieporozumieniem. "Świat bez ciasteczek" nie nadszedł i na razie nie nadejdzie: w kwietniu 2025 roku Google ogłosiło, że nie wprowadzi osobnego pytania o ciasteczka trzeciej strony w Chrome i zostawia dotychczasowe podejście. Ciasteczka trzeciej strony w Chrome nadal działają. Zniknęła zapowiedź jednego terminu dla wszystkich, została fragmentacja: co przeglądarka, to inne zasady.

Mechanizm trzeci: blokery i sieć, która nie dowozi

Trzecia warstwa to skrypty, które nie dojechały. Blokery treści z listami filtrów, korporacyjne serwery pośredniczące, tryby oszczędzania danych, rozszerzenia prywatności, sieci komórkowe gubiące żądanie w tunelu. Nie ma tu jednej wiarygodnej liczby na cały internet, bo udział blokerów różni się dramatycznie między branżami: inaczej wygląda na blogu o programowaniu, inaczej w sklepie z butami dziecięcymi.

Nie musisz zresztą wierzyć cudzym liczbom, bo tę akurat możesz zmierzyć u siebie i jest to jeden z niewielu pomiarów, które da się zrobić w kwadrans. Weź liczbę odsłon strony potwierdzenia zamówienia z logów serwera albo z bazy i porównaj ją z liczbą tych samych odsłon w analityce, za ten sam dzień. Różnica jest twoim realnym współczynnikiem strat, wliczając zgody, blokery i wszystko inne. U większości serwisów wypada między kilkoma a kilkudziesięcioma procentami.

Mechanizm czwarty: dane, które kasuje samo narzędzie

Czwarta warstwa jest najbardziej zaskakująca, bo nie ma nic wspólnego ze zbieraniem. Dane docierają, zapisują się, po czym znikają na twoich oczach.

W bezpłatnym Google Analytics 4 retencja danych na poziomie zdarzeń wynosi dwa albo czternaście miesięcy, a dla danych o użytkownikach maksimum to czternaście miesięcy. Ustawienie domyślne przy zakładaniu usługi to dwa miesiące, więc bardzo wiele wdrożeń stoi na dwóch miesiącach do dziś, bo nikt tego nie przestawił.

Jest tu jednak subtelność, która myli najczęściej. Limit retencji nie dotyczy standardowych raportów zagregowanych, tylko eksploracji i raportów lejkowych. Zwykły wykres ruchu za trzy lata wstecz pokaże dane. Ale w chwili, w której chcesz zadać własne pytanie, wykraczające poza gotowy raport, horyzont skraca się do czternastu miesięcy. Analiza sezonowości rok do roku, gdzie porównuje się kwiecień z kwietniem, jest dokładnie tym rodzajem pytania.

Do tego dochodzi wiersz (other). Kiedy liczba różnych wartości wymiaru przekroczy limit tabeli, GA4 zwija rzadsze wartości do jednego wiersza zbiorczego. Dokumentacja podaje, że wymiar o więcej niż 500 wartościach należy traktować jako wymiar o wysokiej liczności. Przy adresach podstron, nazwach kampanii czy identyfikatorach produktów pięćset to nie jest dużo. Efekt: pytanie o długi ogon dostaje odpowiedź "inne", i nie jest to sygnał błędu, tylko normalna zawartość raportu.

Dlaczego przekrzywienie jest gorsze niż strata

Załóżmy, że tracisz trzydzieści procent ruchu. Gdyby te trzydzieści procent było losowe, sprawa byłaby prosta i w gruncie rzeczy nieszkodliwa: wszystkie odsetki w raportach byłyby poprawne, tylko liczby bezwzględne za niskie. Mnożysz przez 1,43 i masz rzeczywistość.

Tak nie jest, bo każdy z czterech mechanizmów działa selektywnie i wszystkie w tę samą stronę.

Każdy wiersz tej tabeli to jeden konkretny błędny wniosek, który da się wyciągnąć z poprawnie działającego narzędzia. "Nasi klienci używają głównie Androida". "Ruch z Niemiec jest nieistotny". "Prawie nikt nie wraca". "Sprzedaje się tylko dziesięć produktów". Wszystkie cztery mogą być artefaktami pomiaru.

Co z tym robić

Dobra wiadomość jest taka, że do większości decyzji nie potrzebujesz liczb bezwzględnych. Potrzebujesz stabilnej metody pomiaru, czyli takiej, która myli się tak samo we wtorek i w czwartek. Wtedy zmiana w raporcie jest zmianą w rzeczywistości, a nie zmianą warunków pomiaru.

• Zmierz swój współczynnik strat raz i zapisz go. Zamówienia w bazie kontra zamówienia w analityce za ten sam dzień. Powtórz co kwartał. Nagła zmiana tej liczby jest ważniejszą informacją niż sam wykres ruchu.
• Nie zmieniaj sposobu pomiaru w środku okresu, który potem porównasz. Zmiana banera, narzędzia albo sposobu ładowania skryptu przecina serię czasową. Jeżeli musisz, zanotuj datę i zaznacz ją na wykresach.
• Traktuj podział na przeglądarki i kraje jako najbardziej przekrzywioną część raportu. To akurat te wymiary, w których mechanizmy strat działają najsilniej i najbardziej selektywnie.
• Sprawdź retencję w swoim narzędziu dzisiaj. W GA4 to jedno pole w ustawieniach usługi. Jeżeli stoi na dwóch miesiącach, twoje przyszłoroczne porównanie sezonowe już nie istnieje i nie da się go odzyskać wstecz.
• Rozważ pomiar niewymagający zgody. Jeżeli narzędzie nic nie zapisuje na urządzeniu, znika cała pierwsza warstwa strat, a razem z nią jej selektywność. To nie jest rozwiązanie każdego problemu, ale usuwa jedyny mechanizm, który potrafi zmienić wynik o dwadzieścia parę punktów przez sam układ przycisków.

Analityka jest narzędziem do porównywania, nie do liczenia. Kto tego nie przyjmie, będzie w nieskończoność szukał brakujących procentów. Kto przyjmie, zacznie zadawać pytania, na które te dane naprawdę potrafią odpowiedzieć, a jest ich sporo, tylko żadne nie zaczyna się od "dokładnie ilu".