Dark Social phân bổ sai tỷ lệ lưu lượng truy cập web là “Direct”

Khi chủ sở hữu trang web và nhà tiếp thị đăng nhập vào các công cụ phân tích của họ để xác định cách khách truy cập khám phá và tiếp cận các thuộc tính của họ, họ mong đợi thông tin chính xác. Thật không may, dữ liệu đó thường bị sai sót nghiêm trọng. SparkToro đã hợp tác với Really Good Data trong một thử nghiệm gần đây để thu hút hơn 1000 lượt truy cập trên 11 mạng xã hội lớn và quan sát cách Google Analytics phân loại các lượt giới thiệu này.

Xin gửi lời cảm ơn đặc biệt đến Steve Lamar , một chuyên gia phân tích giúp mọi người di chuyển và triển khai GA4, vì đã tình nguyện thiết lập và chạy thử nghiệm này cùng với chúng tôi.

Kết quả trong nháy mắt

Một số mạng xã hội lớn làm xáo trộn lưu lượng truy cập được giới thiệu của họ và dữ liệu giới thiệu không rõ ràng được đặt bổ sung, đáng kể ít nhất là trong một số thời điểm.

Như biểu đồ trên cho thấy:

• 100% tất cả các lượt truy cập từ TikTok, Slack, Discord, Mastodon và WhatsApp được đánh dấu là “trực tiếp” và không chứa thông tin giới thiệu nào khác.
• 75% lượt truy cập từ Facebook Messenger không chứa thông tin giới thiệu. Điều này dường như không liên quan chặt chẽ đến lựa chọn trình duyệt, loại thiết bị hoặc web so với ứng dụng.
• Tin nhắn trên Instagram (DM) cũng như các bài đăng công khai trên LinkedIn và Pinterest cũng bỏ sót một phần đáng kể dữ liệu giới thiệu (30%, 14% và 12% tương ứng)
• Một lượng nhỏ lưu lượng truy cập đã bị các bài đăng Reddit, tin nhắn LinkedIn (DM) và Twitter DM phân bổ sai thành “trực tiếp”
• YouTube, liên kết hồ sơ công khai trên Instagram, bài đăng công khai trên Facebook và Tweet xuất hiện (hiện tại) để cung cấp dữ liệu giới thiệu trong hầu hết hoặc mọi trường hợp

Tóm lại, chủ sở hữu trang web và nhà tiếp thị nên kỳ vọng rằng phần lớn lưu lượng truy cập được đánh dấu là “trực tiếp” trong phân tích của họ có thể được gửi bởi các mạng này. Dark Social là một hiện tượng có thật, đang diễn ra với những hậu quả có vấn đề đối với những người coi báo cáo nguồn/kênh phân tích của họ theo mệnh giá.

Quá trình thử nghiệm

Để tiến hành nghiên cứu này, Steve Lamar (LinkedIn) của Really Good Data đã thiết lập 16 URL duy nhất trên một tên miền phụ không có liên kết trang web, nguồn lưu lượng truy cập hoặc hoạt động nào khác trước đó. Anh ấy đã cài đặt Google Analytics 4 và UA, đồng thời tạo đồng hồ đếm ngược trên các trang để đảm bảo rằng những người tham gia thử nghiệm sẽ ở lại các trang đủ lâu để kích hoạt một “lượt truy cập” trong hệ thống phân tích.

Mỗi trang sử dụng một mã định danh duy nhất trong URL để chỉ ra một mạng và loại lưu lượng truy cập cụ thể (ví dụ: /facebook hoặc /facebook-messenger). Theo cách này, khi các URL được chia sẻ, phân tích trang web có thể ghi lại trang đã truy cập, ngay cả khi thiếu dữ liệu giới thiệu. IE Một khách truy cập đã gửi liên kết qua Facebook Messenger chỉ có thể đến /facebook-messenger và ngay cả khi lượt truy cập đó thiếu bất kỳ dữ liệu giới thiệu nào, chúng tôi vẫn có thể biết nhấp chuột/lượt truy cập đến từ đâu.

Rand (Fishkin, của SparkToro) sau đó đã làm việc với Steve để tạo các bài đăng công khai, nhận xét, liên kết hồ sơ, cộng đồng, subreddits, v.v. trên mỗi mạng có liên kết đến các URL được liên kết. Chúng tôi đã thực hiện việc này một cách tuần tự (chỉ chia sẻ các URL tin nhắn/tin nhắn trực tiếp riêng qua các mạng đó và sau khi kiểm tra URL công khai), giúp giảm thiểu nguy cơ lây nhiễm chéo hoặc lây lan từ một mạng/loại giới thiệu sang một mạng khác.

Cuối cùng, Rand và Steve sau đó đã tuyển dụng riêng một nhóm gồm ~100 người tham gia thử nghiệm qua email và tin nhắn văn bản, yêu cầu mỗi người truy cập các trang khác nhau từ mạng/nguồn được liên kết (ví dụ: chúng tôi sẽ gửi tin nhắn WhatsApp cho các cá nhân có liên kết WhatsApp, email đến trang Twitter có chứa URL, v.v.).

Kết quả đầy đủ

Bằng cách sử dụng một bảng tính đơn giản, chúng tôi đã theo dõi tổng số lượt truy cập, lượt truy cập được báo cáo là “trực tiếp” và những lượt truy cập được phân bổ chính xác trên mỗi trang và mạng. Rất may, chúng tôi không thấy giới thiệu nào có ghi công không chính xác (ví dụ: không ai chia sẻ hoặc nhấp vào liên kết đến trang LinkedIn DM từ một bài đăng trên Twitter hoặc Reddit), cho thấy tính toàn vẹn của thử nghiệm vẫn không bị ảnh hưởng trong suốt quá trình.

Chúng tôi đã ghi nhận tổng cộng 1.113 lượt truy cập trong 10 ngày tới 16 trang duy nhất được thiết lập trên 11 mạng (và 5 hệ thống “tin nhắn riêng tư” trên các mạng đó). Dưới đây là bản kê khai đầy đủ về các URL và mạng duy nhất cũng như các lượt truy cập mà mỗi người nhận được từ bảng điều khiển riêng tư của chúng tôi:

Chúng tôi đã ghi lại các lượt truy cập từ 6 loại trình duyệt và phân tích rõ ràng về cả thiết bị di động và máy tính để bàn (mỗi người tham gia được yêu cầu sử dụng cả thiết bị di động và máy tính để bàn, mặc dù một số người chỉ chọn sử dụng một).

Bảng điều khiển này, mặc dù thực chất, không đầy đủ hoặc đại diện đầy đủ cho toàn bộ dân số sử dụng Internet. Tuy nhiên, phỏng đoán của chúng tôi là, nếu có, các hành vi và hồ sơ của nhóm này (chủ yếu là Hoa Kỳ và Canada, chỉ một nhóm có cài đặt trình chặn quảng cáo, chỉ một nhóm sử dụng trình duyệt có mục đích bảo mật, v.v.) có thể cung cấp nhiều dữ liệu theo dõi hơn đại diện toàn cầu bảng điều khiển trên toàn thế giới sẽ.

mang đi

Nếu bạn là nhà tiếp thị hoặc chủ sở hữu trang web phụ thuộc vào nền tảng phân tích (GA hoặc bất kỳ nền tảng nào khác) để cung cấp thông tin chính xác, toàn diện về nguồn gốc của khách truy cập và cách họ tìm thấy trang web của bạn, chúng tôi khuyên bạn nên xem lại các giả định đó.

Một phần đáng kể lưu lượng truy cập giới thiệu trên mạng xã hội không có dữ liệu giới thiệu phù hợp, chính xác và bị phân loại sai thành “trực tiếp”. Nếu bạn đang phân bổ tất cả các lượt truy cập trực tiếp cho khách truy cập nhập, email, tin nhắn văn bản, chiến dịch ngoại tuyến/thương hiệu hoặc Tìm kiếm tối (anh em họ của Xã hội đen, trong đó Google, Bing và các công cụ tìm kiếm khác không chuyển được dữ liệu giới thiệu của của riêng họ), bạn gần như chắc chắn đang đánh giá thấp tác động của tiếp thị truyền thông xã hội, giới thiệu xã hội và truyền miệng trên mạng xã hội.

SparkToro nhận được 95% lưu lượng truy cập từ “Trực tiếp” (theo Google Analytics), nhưng chúng tôi biết đây không phải là sự thật

Nghiêm trọng hơn, nếu bạn đang ở trong một lĩnh vực được sử dụng nhiều từ các cộng đồng riêng tư và các nhóm nhắn tin như Slack, Discord, Facebook Messenger và WhatsApp hoặc một lĩnh vực có nhân khẩu học có khả năng sử dụng/gửi lưu lượng truy cập qua TikTok hoặc Mastodon, thì bạn đang có thể thiếu hoàn toàn các kênh này.

Đối với những người đầu tư vào tiếp thị truyền thông xã hội chủ động, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng các URL duy nhất để theo dõi hoạt động đối với các quảng cáo trên mạng xã hội (mặc dù bạn có thể nên giữ chúng tinh tế hơn định dạng URL mà chúng tôi đã sử dụng ở đây). Nhưng đừng mong đợi điều này để giải quyết hoàn toàn vấn đề. Khi những người khác chia sẻ công việc của bạn, họ sẽ không siêng năng sử dụng các URL và tham số phân bổ xã hội chính xác trên các mạng chính xác mà bạn muốn. Nói tóm lại – Internet là một nơi lộn xộn, đôi khi việc ghi công sẽ sai, làm mất người khác và luôn không hoàn hảo.

Bước tiếp theo

Mặc dù thử nghiệm này tỏ ra thành công và mang lại nhiều thông tin, nhưng chúng tôi muốn xem nhiều dữ liệu hơn, từ nhiều nguồn hơn trong tương lai. Chúng tôi tin rằng việc chia sẻ rộng rãi hơn (có thể là phiên bản công khai của thử nghiệm này) có thể giúp phơi bày nhiều hơn thực tế lộn xộn, không hoàn hảo mà các nhà khai thác sẽ phải đối mặt trong các nỗ lực phân bổ và tiếp thị trực tuyến của họ. Nếu bạn chạy một cái gì đó như thế này, hãy cho chúng tôi biết và chúng tôi có thể bao gồm các liên kết đến công việc của bạn ở đây.

Trong những năm tới, chúng tôi hy vọng sẽ lặp lại thử nghiệm này khi các mạng mới ngày càng trở nên quan trọng và những mạng khác thay đổi giao thức của họ xung quanh việc phân bổ.

Nguồn: New Research: Dark Social Falsely Attributes Significant Percentages of Web Traffic as “Direct”