Почему Яндекс Метрика и Google Analytics показывают разные данные

Открываете Яндекс Метрику: 1 240 визитов. Открываете Google Analytics: 1 110 сессий. В одном сервисе 73 заявки из рекламы, в другом — 66. И начинается поиск виноватого: «Какой счётчик считает неправильно?»

Но небольшое расхождение между двумя системами веб-аналитики — нормальная ситуация. Яндекс Метрика и Google Analytics не являются двумя одинаковыми калькуляторами, которым передали одни и те же данные. У них отличаются определения отдельных показателей, идентификация пользователей, правила формирования сессий и атрибуции источников. Поэтому правильный вопрос звучит иначе: не почему цифры идеально не совпадают, а почему именно возникла разница и достаточно ли она велика, чтобы искать техническую ошибку.

Это кажется очевидным, но именно здесь часто возникает первая ошибка. Например, в Метрике смотрят: Посетители. А в Google Analytics: Active users. И сравнивают эти две цифры как идентичные показатели. Но это не одно и то же определение.

GA4 отдельно различает Total users, Active users, New users и Returning users. Поэтому прежде чем искать расхождение, проверьте:

• одинаковый ли период выбран;
• один ли часовой пояс;
• одинаковые ли страницы сайта отслеживаются;
• нет ли фильтров;
• одинаковый ли сегмент трафика открыт;
• действительно ли сравниваются сопоставимые показатели.

Иногда после этого половина «аномалии» исчезает.

Яндекс Метрика учитывает посетителей с помощью анонимных идентификаторов браузера, сохраняемых в cookie. У GA4 собственная система идентификации пользователей. В зависимости от настройки свойства могут использоваться разные пространства идентификаторов. Отсюда простой вывод: «один реальный человек» и «один пользователь в отчёте» — не всегда одно и то же. Человек может:

• зайти с телефона;
• позже открыть сайт на ноутбуке;
• использовать другой браузер;
• очистить cookies;
• запретить часть отслеживания.

Разные системы могут обработать такую последовательность по-разному. Поэтому ждать полного совпадения количества пользователей бессмысленно.

В Метрике есть понятие визита. В GA4 — session. Обе сущности описывают некоторый период взаимодействия пользователя с сайтом, но правила их формирования принадлежат конкретной системе. Например, GA4 по умолчанию завершает сессию после 30 минут отсутствия активности. Поэтому нельзя автоматически считать: 1 визит Метрики = 1 сессия GA4.

Даже если за месяц цифры получились очень близкими. Сравнивать их можно как близкие по смыслу показатели для контроля тенденций, но требовать математического равенства не стоит.

Вот здесь начинается уже техническая причина расхождений. Пользователь открыл сайт. Метрика загрузилась. Google Analytics — нет. Или наоборот. Для одного сервиса этот переход существует, а для другого — нет. Почему счётчик может не загрузиться? Например:

• блокировщик рекламы;
• настройки браузера;
• анти-трекинговые механизмы;
• антивирус;
• корпоративные ограничения;
• ошибка установки кода;
• неправильная работа скрипта на конкретной странице.

Метрика прямо указывает среди причин потери данных блокировку счётчика браузером, корпоративным прокси или антивирусом. Поэтому чем больше реальная аудитория сайта, тем менее реалистично ожидать, что два независимых клиентских счётчика соберут абсолютно одинаковый набор посещений.

Это уже ошибка настройки. Представим интернет-магазин. Метрика установлена глобально на весь сайт. Google Analytics — только на основном шаблоне. Но отдельный лендинг рекламной кампании создан в другом конструкторе и GA4 туда не добавили.

Пользователь переходит на лендинг. Метрика фиксирует посещение. GA4 — нет. В итоговом отчёте появляется расхождение, которое невозможно объяснить моделями атрибуции. Поэтому при существенной разнице сначала проверьте техническую установку обоих счётчиков. Особенно: При настройке Яндекс Метрики фиксируйте определения событий и условия сбора данных: это поможет отличить техническую ошибку от разницы методик.

• посадочные страницы рекламы;
• поддомены;
• новые шаблоны;
• страницы оплаты;
• квиз;
• отдельные лендинги.

Допустим, человек впервые пришёл из рекламы. Через несколько дней вернулся из поиска. Потом напрямую открыл сайт и оставил заявку. Какому источнику отдать конверсию? Ответ зависит от используемой модели атрибуции. В Яндекс Метрике доступны разные варианты, включая последний переход, первый переход кросс-девайс, последний значимый переход кросс-девайс и автоматическую атрибуцию.

Поэтому один и тот же заказ может оказаться связан с разными источниками в зависимости от выбранной модели. Если в двух системах используются разные правила атрибуции, сравнивать число конверсий по каналам напрямую нельзя. Сначала нужно привести условия сравнения к максимально сопоставимым.

Представим цепочку: SEO → Яндекс Директ → социальная сеть → прямой заход → заявка. Какой канал принёс клиента? Можно ответить по-разному. Первый источник познакомил человека с компанией. Директ вернул его на сайт. Социальная сеть стала ещё одной точкой контакта.

А заявка произошла во время прямого захода. Именно для таких ситуаций существуют модели атрибуции. Поэтому фраза: В Метрике у Директа 30 заявок, а в другом отчёте 24. ещё ничего не доказывает. Сначала посмотрите, по какой модели каждая система распределила конверсии.

Метрика определяет источники трафика по меткам и referrer. Если UTM-метки отсутствуют, обрезаются при редиректе или передаются неправильно, система может классифицировать посещение иначе, чем вы ожидали. Поэтому если расхождение наблюдается не по всему сайту, а только по конкретному рекламному каналу, проверьте:

• UTM-метки;
• редиректы;
• конечные URL;
• источник и канал;
• правила группировки трафика.

Иногда проблема не в аналитике вообще. Проблема в том, что системы получили разные данные о происхождении перехода.

Особенно опасная ситуация: в Метрике — 100 достижений цели; в GA4 — 72 ключевых события. Кажется, что GA4 «потерял» 28 заявок. Но потом выясняется: в Метрике цель срабатывает при успешной отправке формы; в GA4 событие отправляется при нажатии кнопки.

Или наоборот. Тогда сравниваются вообще разные действия. Для проверки возьмите одну ключевую конверсию. Например: успешная отправка формы. И проследите весь путь:

• пользователь отправил форму;
• сайт подтвердил отправку;
• Метрика получила событие;
• GA4 получил событие;
• CRM получила лид.

Только после этого можно сравнивать количество конверсий.

Я бы не устанавливал универсальный процент вроде: До 5% нормально, больше 10% — ошибка. Такого правила нет. На одном сайте разница может быть небольшой. На другом — заметнее из-за аудитории, браузеров, структуры сайта, настройки согласий, источников трафика и способов измерения.

Поэтому смотрите не только на процент. Смотрите на характер расхождения. Если: Метрика — 10 300 визитов; GA4 — 10 050 сессий, это одна ситуация. Если: Метрика — 10 300; GA4 — 4 100, это уже повод проверять техническую реализацию.

Особенно если раньше показатели были близкими, а затем в конкретный день резко разошлись.

Не сравнивайте сразу весь трафик за год. Сузьте задачу.

Например, последние семь дней.

Убедитесь, что оба счётчика работают на нужных страницах.

Не смешивайте пользователей, активных пользователей, визиты, сессии и просмотры.

SEO. Контекстная реклама. Прямые заходы. Социальные сети. Referral. Так станет видно, где именно появляется разница.

Если органический трафик почти совпадает, а реклама отличается вдвое, уже не нужно проверять весь сайт. Исследуйте рекламу.

Сопоставьте правила определения источников.

Совпадают ли сами условия целей и событий? Так вместо абстрактного: «Метрика врёт относительно Google» получаем конкретное: «GA4 не получает событие отправки формы на мобильной версии лендинга». А это уже решаемая проблема.

Не стоит выбирать одну систему по принципу: «Вот эта показывает больше — значит она правильнее». Если основная реклама идёт через Яндекс Директ, Яндекс Метрика особенно важна для анализа и оптимизации этого канала. У неё есть тесная интеграция с Директом, цели, сегменты, Вебвизор и инструменты анализа рекламного трафика.

Google Analytics может использоваться как дополнительная аналитическая система, особенно если у бизнеса есть другие источники трафика и соответствующая инфраструктура. Но гораздо важнее другое. У бизнеса должен быть единый источник истины для каждого уровня данных. Например:

• трафик и поведение — веб-аналитика;
• расход рекламы — рекламные кабинеты;
• лиды — CRM;
• продажи и выручка — CRM или учётная система.

Тогда спор: Почему здесь 96 заявок, а здесь 101? перестаёт быть главной аналитической задачей. Гораздо важнее: сколько лидов действительно получил бизнес, откуда они пришли и сколько превратилось в продажи.

Сам факт разных цифр исправлять не нужно. Ищите проблему, если:

• один счётчик систематически теряет большую часть трафика;
• резкое расхождение появилось после изменений на сайте;
• отдельная посадочная отсутствует в одной системе;
• конверсии фиксируются только одним счётчиком;
• рекламный трафик определяется неправильно;
• UTM-метки теряются;
• данные веб-аналитики сильно расходятся с CRM.

В остальных случаях небольшая разница может быть естественным следствием разных методов измерения.

Можно потратить несколько дней, пытаясь заставить Метрику и GA4 показать одинаковое количество пользователей. И это практически ничего не даст бизнесу. Гораздо полезнее добиться другого:

• обе системы технически установлены правильно;
• ключевые действия фиксируются;
• источники определяются корректно;
• данные можно сопоставить с CRM;
• решения принимаются по одной понятной методике.

Если же цифры между системами расходятся настолько сильно, что невозможно оценить эффективность рекламы, сначала стоит проверить саму аналитику. В RamazanovIT можно настроить сквозную аналитику в Яндекс Метрике с интеграцией CRM, чтобы связать рекламные переходы не только с целями на сайте, но и с реальными лидами и продажами. Тогда вопрос меняется с «почему два счётчика показывают разные цифры?» на гораздо более полезный: какая реклама действительно приносит бизнесу деньги?