Fallgropar när du mäter din marknadsföring

Publicerad 16 december 2025, senast uppdaterad 2025-12-16

Mäter du din marknadsföring, men känner dig ändå osäker på vad siffrorna faktiskt säger? Inom webbanalys finns det många vanliga fallgropar som gör att du riskerar dra fel slutsatser, även när du tycker att du har bra koll på dina verktyg.

En bra webbanalys börjar långt innan du öppnar Google Analytics. Den startar med tydliga mål, genomtänkta förberedelser och rätt inställningar. Missar du något steg på vägen blir analysen skakig, oavsett hur avancerade rapporter du bygger.

I den här artikeln, som bygger på vårt webbinar från tidigare i år, går vi igenom vanliga misstag när du mäter din marknadsföring. Från strategi och uppsättning till själva tolkningen av datan. Förhoppningen är att du efter läsningen både känner större trygghet i siffrorna och vet var du ska vara extra vaksam.

Utan tydliga mål blir analysen chansning

En av de största fallgroparna är att börja analysera innan du har bestämt vad du faktiskt vill åstadkomma. Det kan låta självklart, men många företag hoppar direkt in i rapporter utan en tydlig målbild.

Ställ dig själv några grundläggande frågor:

Vad vill du att besökare ska göra på din sajt?

Det kan handla om att läsa information, genomföra köp, ladda ner material eller ta kontakt. Om du köper trafik blir detta extra viktigt. Syftet med kampanjerna behöver gå att koppla till beteenden på sajten.

Vilka handlingar behöver du mäta för att förstå om marknadsföringen fungerar?

Om kontakt är målet kan du till exempel behöva mäta:

• Skickade formulär
• Klick på telefonnummer
• Klick på e-postadresser
• Nedladdningar av viktiga dokument

Vilket värde har det du mäter?

Här fastnar många. Du behöver räkna baklänges. Hur många samtal, formulär eller leads krävs i snitt för att du ska få en ny kund, och vad är en ny kund värd? Med det på plats kan du börja koppla intäktssiffror till dina konverteringar, i stället för att bara räkna antal.

Ju tydligare du är i detta steg, desto enklare blir det sedan att bedöma vilka kampanjer och kanaler som faktiskt bidrar till affären.

Förberedelserna som ofta glöms ofta

En annan klassisk fallgrop är bristande förberedelser. Du har tänkt smart kring taktiken, men missar mätningen i sista ledet.

Tänk dig att du delar ut flyers med QR-kod eller sätter upp klistermärken som ska leda in besökare till en viss landningssida. Rent marknadsföringsmässigt är det genomtänkt. Men om du inte UTM-taggar länken i QR-koden får du svårt att se var trafiken faktiskt kommer ifrån i dina analysverktyg.

Samma sak gäller e-postutskick. Skickar du nyhetsbrev eller kampanjutskick utan korrekt taggning hamnar trafiken lätt i “övrigt” eller får fel kanal. Konsekvensen blir att du underskattar eller överskattar e-post som kanal, bara för att grunden i mätningen saknas.

Ett bra arbetssätt är att alltid ha mätningen med redan när du planerar en kampanj. Skriv inte bara ner budskap och målgrupp, utan även:

• Vilka URL:er som ska användas?
• Hur de ska UTM-taggas?
• Vilka konverteringar du förväntar dig se i efterhand?

Det tar lite extra tid i början, men sparar dig otroligt mycket huvudbry när det är dags att följa upp resultatet.

Tekniska inställningar som ställer till det

När strategin är på plats kommer nästa fas, själva inställningarna. Här finns flera vanliga misstag som gör att siffrorna ser bättre eller sämre ut än de egentligen är.

Är intäkten inklusive eller exklusive moms?

Om du jobbar med e-handel och tittar på intäkter i till exempel Google Analytics behöver du veta om värdena är inklusive eller exklusive moms. Det finns ingen standard här, det beror helt på hur spårningen är implementerad.

Problemet uppstår när du räknar på lönsamhet, till exempel på ROAS. Annonskostnader anges nästan alltid exklusive moms i annonsplattformarna. Om intäkten du jämför med är inklusive moms blir beräkningen skev och du riskerar tro att din annonsering går bättre än den faktiskt gör.

Ett enkelt sätt att kontrollera inställningen är att:

• Välja ett specifikt datum i ditt analysverktyg
• Plocka fram en enskild order
• Slå upp samma order i ditt affärssystem eller e-handelssystem
• Jämför intäktssiffrorna

Vet du hur systemet hanterar moms kan du snabbt avgöra om analysverktyget visar rätt typ av belopp.

Consent banner som inte speglar verkligheten

Cookie consent och spårning efter samtycke är ett område där mycket kan bli fel. En korrekt implementerad consent banner, som exempelvis Cookiebot, ska stoppa insamling av data till tredjepartsplattformar om besökaren nekar cookies. Det gäller allt från Google Analytics till Meta, Google Ads och andra annonssystem.

Två vanliga problem är:

• Spårningsscript aktiveras även när besökaren klickar på “avvisa”
• Ingen förståelse för hur mycket data som faktiskt försvinner när bannern fungerar som den ska

Om bannern fungerar tekniskt korrekt kommer du oundvikligen förlora data. Det är inte ett tecken på att något är trasigt, utan en konsekvens av regelverket. Utmaningen är att ha koll på hur stor dataförlusten ungefär är.

Många consent-verktyg erbjuder statistik över hur stor andel som accepterar spårning. Genom att följa din opt in-frekvens får du en fingervisning om hur stor del av konverteringarna som aldrig når dina analysverktyg.

Ett tips är att själv verifiera att bannern faktiskt blockerar spårningen. Med utvecklarverktyg i webbläsaren (t ex Chrome DevTools) eller en enkel plugin kan du se vilka script som laddas före och efter att du klickar på “Godkänn alla cookies”. Efter du att har klickat ”Godkänn” bör du se att det laddas in betydligt fler tredjepartsresurser i form av exempelvis Google Ads, Meta Ads och så vidare. Om detta händer har du en första indikation på att uppsättningen fungerar.

Analysfällor som ger fel bild av verkligheten

Även om mätningen i grunden är rätt kan du snubbla i själva analysen. Här följer några typiska situationer.

Du är för snabb med att dra slutsatser

Många verktyg har en fördröjning innan datan är komplett. Google Analytics är ett tydligt exempel. Datan processas inte i realtid, utan det kan ta upp till ett par dygn innan gårdagens siffror är helt på plats.

Om du loggar in på förmiddagen och analyserar gårdagens trafik finns risken att du tittar på ofullständig data. Du kanske tror att en kampanj “slutat fungera”, när sanningen är att hälften av konverteringarna inte hunnit registreras än.

Grundprincipen är:

• Vänta minst 24 timmar innan du analyserar en avslutad dag
• Helst vänta 48 timmar om det är viktiga beslut som ska fattas

Även andra verktyg arbetar med fördröjning. I Google Search Console tar det ett par dygn innan dagens klick och visningar dyker upp. I Google Keyword Planner kan det handla om veckor innan du ser uppdaterade siffror. När data dessutom ska resa mellan olika system, till exempel från Analytics till Google Ads, uppstår ytterligare fördröjningar.

Poängen är att alltid fundera på hur färsk datan är innan du drar stora slutsatser.

Du jämför system som mäter på olika sätt

En annan klassisk källa till frustration är differenser mellan olika system. Du tittar på antal leads i ditt affärssystem och i Google Analytics och inser att siffrorna inte alls stämmer överens. Eller så jämför du Google Ads med Analytics och undrar varför antalet konverteringar skiljer sig markant.

Det finns flera förklaringar:

• Alla besökare ger inte sitt samtycke till spårning, vilket gör att vissa konverteringar bara syns i affärssystemet
• Verktygen använder olika attributionsmodeller, till exempel tidpunkt för klick jämfört med tidpunkt för konvertering
• Vissa verktyg mäter klick, andra sessioner, och definitionen av en session skiljer sig åt
• Olika domäner eller subdomäner kan ingå i mätningen i ett verktyg men inte i ett annat

I praktiken innebär det att samma verkliga beteende kan ge helt olika siffror beroende på vilket system du tittar i. Det blir som att jämföra äpplen och päron. I stället för att jaga en perfekt matchning mellan verktygen behöver du acceptera en viss felmarginal och förstå huvudorsakerna till diffarna.

Ett smart arbetssätt är att:

• Bestämma vilket verktyg som är ditt “sanningssystem” för varje typ av fråga
• Dokumentera kända skillnader, till exempel effekten av consent och hur stor opt in-frekvensen är
• Undvika att jämföra detaljerad data rad för rad mellan system som mäter olika

Tidsjämförelser utan kontext

Att jämföra perioder över tid är lockande. Du vill se hur trafiken utvecklats år över år, om kampanjer presterar bättre än tidigare eller hur antalet leads förändrats.

Problemet är att mycket kan ha hänt mellan två tidsperioder utan att det syns direkt i siffrorna. Exempel:

• Du har ändrat spårningsuppsättning eller bytt analysverktyg
• Du har infört eller skärpt din consent banner
• Du har slagit ihop flera sajter till en, eller lanserat en ny version av sajten
• Du mäter konverteringar på ett annat sätt än tidigare

I ett sådant läge kan en ökning eller minskning se dramatisk ut, men egentligen bero på att förutsättningarna förändrats snarare än på marknadsföringen i sig.

För att minska risken att gå vilse är det klokt att föra en enkel logg över större förändringar som påverkar datainsamlingen. Det kan vara en intern dokumentation där du noterar datum och typ av förändring, till exempel “ny consent banner”, “ny e-handelsplattform”, “ändrad mätning av leads”.

När du sedan jämför perioder kan du gå tillbaka till loggen och sätta siffrorna i rätt kontext.

Gör webbanalysen till ett stöd, inte en fälla

Webbanalys ska hjälpa dig fatta bättre beslut, inte skapa osäkerhet. För att nå dit behöver du både tekniskt korrekta inställningar och en tydlig strategi för vad du mäter och varför.

Börja med målen, fundera på vad som är värdefulla handlingar på din sajt och se till att de går att mäta. Förbered kampanjerna med rätt taggning, säkerställ att spårningen tar hänsyn till samtycke och var ödmjuk inför att olika verktyg visar olika siffror. Med koll på datafördröjningar, skillnader mellan system och förändringar över tid kommer du mycket närmare den verkliga bilden.

Vill du ha hjälp med att utveckla din webbanalys? Då får du väldigt gärna höra av dig till oss!