Как искать причины расхождений Google Analytics и PostHog, проверять сбор данных, ботов и маркетинговые метки.
Не нашли ответ?
Эта вики собрана из обсуждений сообщества. Спросите в чате, там помогут.
Открыть чат в TelegramСобрано в Sveska из открытых обсуждений сообщества. Авторы сообщений не указываются.
Обновлено
Сильные расхождения между системами аналитики сначала проверяют на уровне установки и доставки событий: загружается ли счётчик на всех страницах, доходят ли запросы и не отложена ли загрузка. При интерпретации цифр учитывайте, что часть «посетителей» может быть ботами.
Веб-аналитика может смешивать реальных пользователей и ботов. Некоторые браузерные агенты, включая работающие через расширения Chrome, выполняют JavaScript и выглядят для аналитики как живые посетители. Поэтому показатели посещаемости не всегда можно интерпретировать напрямую.
По сообщениям за октябрь 2026 года, возможны такие причины:
Если разница составляет порядок величины, следует проверить код интеграции.
Reverse proxy может повысить точность сбора и помочь учитывать пользователей с блокировщиками рекламы.
Важно: маркетинговые метки часто теряются именно при переходе от первого визита к авторизации.
Для сложной аналитики можно выстроить отдельный слой сбора данных с очисткой ботов, затем передавать данные в хранилище. Визуализацию и SQL-запросы поверх хранилища можно выполнять с помощью AI. В таком подходе ключевой ценностью готовых аналитических систем становится качественный сбор данных.
Для сквозной аналитики можно использовать Intake и передавать собранные данные в PostHog.
Стоит отдельно учитывать трафик из AI-чатов. По сообщениям за октябрь 2026 года, в одном случае он уже превысил трафик из Google, а в другом — при росте AI-трафика основной объём всё ещё приносил поиск.
Статья собрана по сообщениям за сентябрь–октябрь 2026 года.