פוסט בלי שורה תחתונה בנושא סשנים בגוגל אנליטיקס 4

שוקי מן

2 שנים ago

האמת שלא יכולתי למצוא שם מתאים יותר לפוסט הזה מאשר ״פוסט בלי שורה תחתונה״.

אני הולך להסביר לכם איך סשנים נספרים בגוגל אנליטיקס 4, והשורה התחתונה היא – שאתם לא תדעו בדיוק.

אז אם ככה, למה אני בכלל כותב את הפוסט הזה ומה הולך כאן לכל הרוחות?

שאלה טובה. יש סיכוי טוב שתבינו אם תמשיכו לקרוא.

איך סשנים מחושבים בגוגל אנליטיקס ״הישן״

באנליטיקס הישן, או יוניברסל אנליטיקס אם נקרא לו בשמו האמיתי, סשן נספר בכל פעם שגולש יוצר אינטרקציה כלשהיא עם האתר שלכם.

הסשן ממשיך כל עוד:

לא עברו 30 דקות ללא פעילות (או זמן אחר שקבעתם בהגדרות Session Timeout).
הגולש לא נכנס ממקור תנועה שונה תוך כדי הסשן.
לא הגיעה שעת חצות.

מכאן נובע שאם עברו 30 דקות ללא פעילות, או שהגולש נכנס ממקור תנועה שונה (נגיד בגלל UTM שהוספתם לאחד הבאנרים באתר – BIG NO!), או שהגיעה השעה 00:00 – יתחיל סשן חדש.

בגוגל אנליטיקס 4 לעומת זאת, סשן יסתיים רק כאשר חלפו יותר מ-30 דקות (או זמן אחר שהגדרתם ב-Session Timeout), וזהו.

כלומר אם הגולש שינה מקור תנועה באמצע הסשן, או שהגיעה שעת חצות – הסשן לא יתחיל מחדש.

עוד דבר שחשוב לדעת, זה שבכל פעם שיתחיל סשן חדש, גוגל אנליטיקס ישלח איוונט בשם session_start באופן אוטומטי.

עכשיו נעבור לבעיה

אם נלך לדוח ערוצי תנועה בגוגל אנליטיקס 4, ונסכום באופן ידני את כמות הסשנים שבכל השורות, נגלה שיש שם יותר סשנים ממה שמופיע בראש הטבלה!

אז מילא את העובדה ש-Users גבוה יותר אני יכול להסביר עם זה שהדיימנשן שבחרתי הוא Session channel grouping, אבל איך יכול להיות שכמות הסשנים לא תואמת?!

ואם זה לא מספיק, הרי אמרנו שבכל פעם שמתחיל סשן חדש גוגל שולחת איוונט בשם session_start, אז איך יכול להיות שכמות האיוונטים שנורתה (820,234) קטנה באופן משמעותי מכמות הסשנים שמופיעה בטבלה?! (לא משנה אם לוקחים 1,058,838 או 1,057,244)

אז איך באמת סשנים מחושבים בגוגל אנליטיקס 4?

אוקיי עכשיו תחזיקו ראש, כי זה מבלבל:

בכל פעם שמתחיל סשן חדש – גוגל אנליטיקס שולח את האיוונט session_start. את זה כבר אמרנו.

ביחד עם session_start, גוגל אנליטיקס מג׳נרט (מלשון generate) מספר מזהה לסשן, ושולח אותו עם הפרמטר ga_session_id (תוכלו למצוא אותו ב-BigQuery תחת השם הזה).

המטריקה Sessions, מבטאת את מספר הסשנים שהיה להם לפחות איוונט אחד בתקופת הזמן שבחרתם.

למשל אם הסשן שלכם התחיל בשעה 8:59 על ידי כניסה לעמוד A, ובשעה 9:01 עברתם לעמוד B, ובדוח שלכם בחרתם לצפות בכמות הסשנים פר שעה – אתם תראו סשן אחד לשעה 8:00, וסשן אחד לשעה 9:00, למרות שמדובר באותו סשן!

זו גם הסיבה שהסשן לא מתחיל מחדש בחצות כמו שהיה ביוניברסל אנליטיקס, אלא הוא פשוט נספר פעם אחת עבור כל יום.

או במילים של גוגל:

״If a session crosses a day boundary (e.g. if it starts at 11:55 pm and ends at 12:05 am), it is considered a single session, though it is counted once for each day״

התבלבלתם? גם אנחנו!

במילים אחרות, כשאתם מסתכלים על המטריקה Sessions, אתם לא רואים כמה סשנים התחילו, אלא כמה סשנים התקיימו באותו פרק זמן (כלומר, היה להם לפחות איוונט אחד).

בנוסף, גוגל לא מתביישים לומר שהמטריקה Sessions שמופיעה בדוחות, היא הערכה סטטיסטית של כמות ה-ga_session_id.

או במילים של גוגל:

How the number of sessions is calculated – Analytics calculates the number of sessions that occur on your site or app by estimating the number of unique session IDs.

אז תכלס, איך אני יודע כמה סשנים היו לי?!

כמו כל דבר – זה תלוי.

אם אתם רוצים לקבל הערכה של כמות הסשנים אתם יכולים להמשיך להסתכל בדוחות כמו שהייתם רגילים עד היום.

אם אתם רוצים לקבל מספר מדוייק יותר, אתם צריכים להסתכל ב-BigQuery, אבל גם שם יש לכם שתי אפשרויות לקבל את המידע –

1. להסתכל על כמות הסשנים שהתחילו, באמצעות שאילתה פשוטה שמציגה את כמות הפעמים שהאיוונט session_start בוצע. משהו כזה:

SELECT
  COUNT(*) AS session_start
FROM
  `project.dataset.events_12345`
WHERE
  event_name = 'session_start'

SELECT

COUNT(*) AS session_start

FROM

`project.dataset.events_12345`

WHERE

event_name = 'session_start'

2. מצד שני, אתם יכולים להסתכל על כמות הערכים הייחודיים של user_pseudo_id (זה המזהה של היוזר) בשילוב ga_session_id (המספר היוניקי של הסשן).

הסיבה שאנחנו לא מסתכלים רק על ga_session_id היא בגלל שהמספר הזה הוא לא באמת יוניקי אלא פשוט חותמת זמן, ולכן יכולים להיות 2 יוזרים שנכנסו בדיוק באותו רגע ויהיה להם את אותו מספר. כפי שאפשר לראות מהשאילתה הבאה:

select
    count(distinct (select value.int_value from unnest(event_params) where key = 'ga_session_id')) as sessions_only_session_id,
    count(distinct concat(user_pseudo_id,(select value.int_value from unnest(event_params) where key = 'ga_session_id'))) as sessions_session_and_user_id
from 
    `project.dataset.events_12345`

select

count(distinct (select value.int_value from unnest(event_params) where key = 'ga_session_id')) as sessions_only_session_id,

count(distinct concat(user_pseudo_id,(select value.int_value from unnest(event_params) where key = 'ga_session_id'))) as sessions_session_and_user_id

from

`project.dataset.events_12345`

עכשיו תשאלו – אם האיוונט session_start נשלח בכל פעם שהסשן מתחיל, איך יכול להיות שהפלט של השאילתה הראשונה (session_start) גדול יותר מהפלט של השאילתה השניה (user_pseudo_id + ga_session_id)?

התשובה היא, למרבה ההפתעה, שלפעמים גוגל שולחת יותר מפעם אחת את האיוונט session_start באותו הסשן:

SELECT
  (
  SELECT
    value.int_value
  FROM
    UNNEST(event_params)
  WHERE
    key = 'ga_session_id') AS ga_session_id,
  user_pseudo_id,
  event_name,
  (select value.string_value from unnest (event_params) where key="page_location") as page_location,
  COUNT(*) AS events
FROM
  `project.dataset.events_12345*`
WHERE
  event_name = 'session_start'
GROUP BY
  1,2,3,4
ORDER BY
  events DESC

SELECT

(

SELECT

value.int_value

FROM

UNNEST(event_params)

WHERE

key = 'ga_session_id') AS ga_session_id,

user_pseudo_id,

event_name,

(select value.string_value from unnest (event_params) where key="page_location") as page_location,

COUNT(*) AS events

FROM

`project.dataset.events_12345*`

WHERE

event_name = 'session_start'

GROUP BY

1,2,3,4

ORDER BY

events DESC

אבל זה לא באג, זה פיצ׳ר 😜😜😜

סיכום

לכאורה עכשיו אתם צריכים לשאול ״אחרי כל הבלאגן הזה אז איך אני אדע את המספר המדויק של הסשנים אצלי באתר?!״

התשובה היא שזה לא באמת משנה.

לרוב, כמות הסשנים האבסולוטית לא באמת תשפיע על קבלת ההחלטות שלכם, כי 100 המרות מתוך 1,000 סשנים זה אותו דבר כמו 100 המרות מתוך 1,100 סשנים מבחינת קבלת ההחלטות.

בדרך כלל, ואני מדגיש בדרך כלל, ההערכה של גוגל תהיה מספיק טובה כדי להצביע על מגמות, אבל כן כדאי להציץ ב-BigQuery מדי פעם כדי לעשות את החישוב המדוייק ולוודא שהאלגוריתם של גוגל לא מתבלבל.