Semalt Expertise: Usuwanie spamu polecającego z raportów Google Analytics

Czasami Google Analytics może przedstawiać dziwny napływ ruchu odsyłającego do witryny bez specjalnych promocji lub wyjątkowej zawartości. Trudno jest wyjaśnić, jak to się stało i dlaczego tak się stało. Aby uzyskać prawidłowe informacje, należy trwale pozbyć się spamu polecającego.

Lisa Mitchell, Customer Success Manager firmy Semalt , wyjaśnia, jak rozwiązać problem napływu i niechcianego spamu.

Spam polecający

Spam odsyłający ma miejsce, gdy witryna otrzymuje ruch związany z odsyłaniem z botów spamowych lub programów. Informacje pojawiają się w raportach konta Google Analytics, które psują zawarte w nich dane i powodują problemy z raportowaniem. Są łatwe do wykrycia i mogą mieć źródła z całego świata. Innym razem robi się bardziej tajny, ale ruch polecający ze 100% współczynnikami odrzuceń jest najprawdopodobniej spamem polecającym.

Jeśli nadal nie masz pewności, mając pod ręką dobry program złośliwego oprogramowania, możesz osobiście odwiedzić witrynę, aby sprawdzić, czy ruch ma jakikolwiek wpływ. Technika stosowana w przypadku spamu polecającego polega na tym, że powtarzające się żądania witryn prowokują adresy URL polecających do witryny docelowej. Spam-widmo to taki, który odbiera nie potrzebuje spamera do odwiedzenia witryny, na którą chce kierować.

Naprawianie spamu polecającego

Niektóre osoby twierdzą, że można wykluczyć spam polecający. Informacje nie są całkowicie poprawne i ważne jest, aby powstrzymać się od korzystania z listy wykluczeń odesłań w Google Analytics. Powodem jest to, że służy do wykluczenia ruchu z koszyka na zakupy innej firmy. Zapobiega liczeniu klientów jako ruchu, jeśli powrócą, aby zrezygnować z witryny. Google Analytics próbuje połączyć powracających gości z poprzednim źródłem lub medium, tym samym wykluczając go jako część ruchu związanego z poleceniami. Tak więc, wykluczając te odesłania, zły ruch z przekierowań przekieruje na inne medium / źródło, a zatem nadal będzie przekrzywiony w analizach.

Usuwanie spamu po drodze

Lista wykluczeń nie jest najlepszym sposobem na rozwiązanie problemu spamu polecającego. Metoda filtruje, ale nie wyklucza ruchu spamowego. Dlatego ruch z każdego widoku musi zostać odfiltrowany przy użyciu opcji wykluczenia odesłania. Następujące metody pomagają to osiągnąć:

1. Utwórz nowy formularz filtru o nazwie „Referrer Spam” na poziomie widoku

2. Ustaw typ opcji na „niestandardowy”

3. W opcji pola ustaw „źródło kampanii”

4. Filtr pola wzorca powinien zawierać domenę spamu polecającego w następujący sposób

5. Zapisz

Metoda usuwa określony ruch z tych widoków. Bardzo ważne jest, aby użytkownicy zachowali kopię tego pliku tekstowego do przyszłego użytku. Niektóre z najlepszych praktyk obejmują sprawdzanie przez programistę wyrażeń regularnych, upewniając się, że sprawdzają opcję filtrowania znanych botów i pająków. Zastosowanie filtrów trwa 24 godziny.

Utwórz niestandardowy segment

Niestandardowe segmenty pomagają ukryć dane spamu w raportach Google Analytics. Są nieco nieprzewidywalne, dlatego użytkownicy powinni przestrzegać następujących zasad:

1. Otwórz widok raportowania w GA i Dodaj segment, wybierz Nowy segment (bez spamu), a następnie Warunki zaawansowane

2. Wskaż „sesje” i „wyklucz” w opcjach używanych do filtrowania

3. Wybierz „pasuje do wyrażenia regularnego” i „źródło”

4. Wklej wcześniej zapisane wyrażenie regularne

Następnie zapisz, a następnie zastosuj. Usuwa cały spam widmo z raportów, pozostawiając czyste dane.

Ruch odsyłający musi być regularnie monitorowany, aby upewnić się, że wszystkie dane o duchach nie pojawiają się w raportach GA. Prawdopodobnym scenariuszem jest to, że kiedy usuwa się pojedynczą stronę ze spamem, pojawiają się setki, jeśli nie tysiące. Oznacza to, że podstawowe zastosowane czyszczenie nie utrzyma się długo. Jednak niezależnie od tego, czy zastosujesz podejście techniczne, czy nietechniczne, możesz pozbyć się spamu polecającego z danych Google Analytics.

Spam odsyłający przedstawia zniekształcone dane analityczne, które prowadzą do fałszywych raportów. Raporty wymagają dokładnego przedstawienia danych i natężenia ruchu. Na przekrzywionych danych nie można polegać, aby pokazać, co działa, a co nie w przypadku witryny.