分析差异
分析的概念似乎很简单：某一操作发生了多少次？实际上，许多因素（如不同浏览器如何定义每个操作、客户的隐私设置，甚至是客户的 Internet 连接）都可能使获得准确数字变得困难。
Shopify 与其他软件之间的差异
有时，Shopify 分析和第三方跟踪服务（例如 Google Analytics）之间的结果不同。
可能有许多原因导致跟踪结果存在差异：
- 页面重新加载次数和独立访客数量的计算结果之间的差异。Google 会计算每个页面的重新加载字数，但浏览器不会计算缓存页面的重新加载次数。
- 流量定义方式的差异。例如，某些分析软件会将搜索机器人视为访客，而其他软件不会。
- Google 只会对启用了 JavaScript 和 Cookie 的访客计数。某些访客可能不允许 Cookie 或 JavaScript。
- 客户可以使用浏览器扩展来阻止 Google Analytics 跟踪他们的流量和购买。
- 由于报告时区不同，可能会出现差异。在此处阅读有关更改 Google 时区的信息。
- 每种服务都不太可能使用相同的跟踪机制，因此不会同等记录您的访客。记录机制的详细信息是专有信息，不会进行共享。
访客和客户数量差异
某些报告包含访客或客户列，以显示与特定操作或特征关联的独立访客数。显示的总额是近似值。
某些报告（例如按时间段显示访问量或按时间段显示销售额）可能在多行中计算访客或客户数。例如，某位客户可能在某天访问您的商店，并在几天后再次访问。这会导致两天中均分别有一行显示值 1。由于这两个访客数量均来自同一人，因此总值也显示为 1，而不是计算它们的总和 2。相反，访问次数列会显示该网站被访问了两次。
在此示例中，访客和客户列中显示商店三个月的相应数据。当报告中显示的列总计值包含独立访客计数时，得出的总计值可能高于或低于各行的总和。
| 月 | 访客 | 客户 | 流量 |
|---|---|---|---|
| 总计 | 26 | 18 | 37 |
| 一月 | 10 | 2 | 10 |
| 二月 | 11 | 7 | 12 |
| 三月 | 9 | 6 | 15 |
基于 Cookie 的客户数据收集和分析的影响
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转化率数据差异
如果您使用的是 Shop Pay，那么从 2021 年 10 月 28 日至 2022 年 9 月 23 日之间的转化率数据可能不准确。您的实际转化率可能高于报告值。
自 2022 年 9 月 23 日起，此报告错误已解决并且数据准确无误。指定时间段的历史数据仍将受到影响。