ماذا تعني (not set) في GA4؟ وكيف تتحقّق من جودة البيانات؟

01ما المقصود بجودة البيانات؟

جودة البيانات — Data Quality تعني مدى صلاحية البيانات للإجابة عن السؤال الذي تحاول تحليله.

لنفترض أنك تريد معرفة عدد النقرات على رابط الهاتف مقارنة برابط البريد. تحتاج إلى أن تُسجّل النقرة بصورة صحيحة، وأن ترتبط بها وسيلة التواصل المناسبة.

قد تتأثر جودة هذه البيانات بأكثر من طريقة:

لذلك، اختفاء (not set) وحده لا يكفي للحكم على جودة البيانات؛ فقد تكون القيم موجودة، لكنها خاطئة أو مكرّرة.

02ماذا تعني (not set)؟

تستخدم GA4 القيمة (not set) عندما لا تتوفر معلومات للبُعد المعروض في التقرير. ويختلف سبب ظهورها باختلاف البُعد؛ فمشكلة «مصدر الزيارة» ليست بالضرورة مشابهة لمشكلة «وسيلة التواصل».

البُعد — Dimension هو وصف نستخدمه لتقسيم البيانات، مثل اسم الحدث أو نوع الجهاز أو وسيلة التواصل. أما المقياس — Metric فهو قيمة عددية، مثل عدد الأحداث.

في مثالنا:

• الحدث contact_click يسجّل النقر على رابط التواصل.
• المعامل contact_method يوضّح الوسيلة.
• القيم المتوقعة هي phone أو email.

إذا ظهر (not set) تحت بُعد وسيلة التواصل، فهذا يعني أن التقرير لا يعرض وسيلة محدّدة لتلك البيانات. لكنه لا يخبرك بالسبب بمفرده.

03ابدأ من التقرير الذي ظهرت فيه المشكلة

قبل فتح GTM أو تعديل أي إعداد، حدّد نطاق المشكلة من التقرير نفسه.

اسأل:

1. في أي بُعد ظهرت القيمة؟ وسيلة التواصل، أم مصدر الزيارة، أم بُعد آخر؟
2. ما الأحداث المشمولة؟ هل تراجع contact_click فقط، أم جميع أحداث الموقع؟
3. ما الفترة المختارة؟ وهل تشمل أيامًا سبقت إعداد التتبّع أو تسجيل البُعد؟
4. هل توجد فلاتر أو شرائح؟ وهل تحصر البيانات التي تريد فحصها فعلًا؟

في مثال التواصل، ابدأ بتقرير مفلتر على الحدث contact_click. فمعامل contact_method صُمّم لوصف نقرات التواصل، ولا يُفترض أن يصاحب كل حدث آخر، مثل مشاهدة الصفحة.

إذا جمعت أحداثًا لا تحمل هذا المعامل، فقد ترى قيمًا ناقصة لا تدل على خلل في تتبّع نقرات التواصل نفسها.

تحديد الحدث المطلوب يضبط نطاق التحليل. أما استبعاد (not set) لمجرد إخفائها، فلا يعالج سببها.

04هل المشكلة في الإرسال أم في التقرير؟

بعد تحديد البيانات المتأثرة، اختبر التفاعل الذي يفترض أن ينتجها.

انقر على رابط الهاتف أثناء استخدام GTM Preview، ثم راجع الحدث في GA4 DebugView. ابحث عن:

• اسم الحدث: contact_click.
• اسم المعامل: contact_method.
• القيمة المتوقعة: phone.

كرّر الاختبار لرابط البريد، حيث يفترض أن تكون القيمة email.

استخدم النتيجة لتحديد الخطوة التالية:

هنا نميّز بين جمع البيانات — Collection، أي إرسال الحدث وتفاصيله، وعرض البيانات — Reporting، أي إتاحتها واستخدامها داخل التقرير بعد المعالجة.

نجاح الاختبار الحالي يثبت ما حدث في ذلك الاختبار. ولا يثبت وحده أن كل النقرات السابقة أو جميع روابط الموقع أرسلت القيم بصورة صحيحة.

05ما دور الأبعاد المخصّصة؟

قد يصل المعامل إلى GA4، لكنك تحتاج إلى تسجيله كبُعد مخصّص حتى تستخدمه في التقارير والاستكشافات.

البُعد المخصّص لا يرسل البيانات بنفسه. إرسال contact_method يتم من إعداد التتبّع، بينما تسجيله يتيح تحليله كبُعد داخل GA4.

في مثالنا، تكون إعداداته كالتالي:

«وسيلة التواصل» اسم واضح يظهر للقارئ داخل التقرير. أما contact_method فهو اسم المعامل المرسل، ويجب إدخاله مطابقًا لاسمه في إعداد التتبّع.

يمكن إنشاء البُعد من Admin → Data display → Custom definitions. وبعد إرسال البيانات المخصّصة وإنشاء البُعد، قد تستغرق إتاحتها للتحليل 24–48 ساعة.

إذا سجّلت البُعد للتو، امنحه وقت المعالجة ثم افحص البيانات اللاحقة. وتسجيل البُعد لا يعوّض قيمة لم تُرسل أصلًا مع الحدث.

06مثال: الهاتف يظهر، والبريد لا يظهر

لنفترض أن التقرير يعرض نقرات بقيمة phone، وأخرى بقيمة (not set).

لا يكفي ذلك لاستنتاج أن كل القيم الناقصة تخص البريد. نختبر الرابطين أولًا لمعرفة ما يرسله كل منهما.

أظهر الاختبار الافتراضي التالي:

عند مراجعة الإعداد، تبيّن أن الوسم الخاص برابط البريد يرسل اسم الحدث فقط، دون المعامل.

الإصلاح هنا هو إضافة المعامل بالقيمة email إلى ذلك الوسم، ثم إعادة الاختبار. إنشاء بُعد مخصّص آخر لن يعالج معلومة لا تُرسل.

بعد التعديل

1. اختبر رابط البريد وتحقّق من وصول email.
2. اختبر رابط الهاتف للتأكد من استمرار وصول phone.
3. تأكد من أن النقرة الواحدة لا ترسل الحدث مرتين.
4. انشر التعديل، وسجّل تاريخه، ثم راجع البيانات اللاحقة بعد المعالجة.

وصول قيمة البريد بعد الإصلاح لا يتيح نسب كل القيم الناقصة القديمة إليه؛ فقد لا تتوفر معلومات كافية لتحديد مصدرها.

07كيف تتعامل مع البيانات الناقصة في التحليل؟

تؤثر البيانات الناقصة في معنى النتيجة، حتى عندما يكون الحساب نفسه صحيحًا.

لنفترض أن تقريرًا افتراضيًا يحتوي على:

إذا استبعدت القيم الناقصة، تصبح حصة الهاتف 75% من النقرات ذات الوسيلة المعروفة: 60 من أصل 80.

أما حصته من جميع النقرات المسجّلة فهي 60%: 60 من أصل 100.

يمكن استخدام البيانات المعروفة لتحليل محدود، مع ذكر الجزء الناقص. وإذا كان النقص قد يغيّر القرار، فالأفضل جمع فترة أوضح بعد معالجة السبب قبل المفاضلة بين الوسيلتين.

متى تصبح البيانات مناسبة للاستخدام؟

قبل الاعتماد على التقرير، تأكد من أن:

• القيم المطلوبة تصل عند اختبار التفاعلات المقصودة.
• الحدث لا يتكرّر دون قصد.
• التسميات متّسقة داخل التقرير.
• الفترة والفلاتر تناسب السؤال الذي تحلّله.
• أي بيانات ناقصة متبقية وحدود تأثيرها موضّحة.

لا تحتاج إلى تعديل التتبّع كلما رأيت (not set). ابدأ بتحديد المعلومة الناقصة، ثم افحص مصدرها وإعداد عرضها، وعالج السبب الذي توصّلت إليه. بهذه الطريقة يصبح التقرير أوضح، وتعرف ما يمكنك استنتاجه منه.