# Abweichende LinkedIn-Analytics-Zahlen zwischen Tools abgleichen

Originale konstruierte Übungen; keine echten Konto-, Leser- oder Kundenergebnisse.

## Drei unterschiedliche Ergebnisse durcharbeiten

R1 — Konstruierter Zeitbasisfall: Derselbe Beitrag hat in Quelle A aktuell 800 Lebenszeitimpressionen, in Quelle B 500 dem Oktober zugeordnete Impressionen. Gesicherte Beschriftungen und Filter belegen diese verschiedenen Grundlagen. Ergebnis: Ein vergleichbarer Fehler von 300 Impressionen ist nicht festgestellt. Nutze 800 nur für die erfasste Lebenszeitaussage und 500 nur für die belegte Oktoberaussage; bilde daraus keinen Mittelwert von 650.

R2 — Konstruierter Fehlwertfall: A enthält eine beobachtete Null, B ein leeres Feld mit Hinweis auf nicht verfügbare Erfassung. Ergebnis: 0 und nicht verfügbar bleiben getrennt. Es gibt kein Paar numerischer Beobachtungen. Prüfe als Nächstes Bs benötigten Quellzugang, statt die Lücke mit Null zu füllen oder den Beitrag ohne dokumentierten Grund auszuschließen.

R3 — Konstruierter offener Fall: Gesichertes Konto, Originalbeitrag, Definition, Verbreitung, Ebene, Zeitbasis und Erfassungszeit stimmen überein, dennoch zeigt A 1.250 und B 1.100. Ergebnis: Beide Werte bleiben erhalten, die Abweichung offen. Die rechnerische Differenz von 150 entscheidet nicht, welche Quelle richtig ist. Halte die genaue Vergleichsaussage zurück und bewahre bei Bedarf einen minimalen Fall für eine berechtigte Supportprüfung auf.