Semalt-ekspertise: Fjernelse af henvisningsspam fra Google Analytics-rapporter

Nogle gange viser Google Analytics muligvis en mærkelig tilstrømning af henvisningstrafik til et websted uden særlige promoveringer eller fremragende indhold. Det bliver vanskeligt at forklare, hvordan dette skete, og hvorfor det gjorde. For at få de rigtige oplysninger skal man slippe af med henvisningsspam permanent.

Lisa Mitchell, Customer Success Manager for Semalt , forklarer, hvordan man løser problemet med tilstrømning og uønsket spam.

Henvisning Spam

Henvisningspam opstår, når et websted modtager henvisningstrafik fra spam-bots eller programmer. Oplysningerne vises i Google Analytics-kontorapporter, der rod med de data, der findes der, og avler problemer med rapportering. De er lette at få øje på og kan have kilder fra hele verden. Andre gange bliver det mere skjult, men henvisningstrafik med 100% afvisningsprocent er sandsynligvis en henvisningsspam.

Hvis man stadig ikke er sikker, med et godt malware-program til rådighed, kan de besøge webstedet personligt for at se, om trafikken har nogen indvirkning. Den teknik, der bruges med henvisningsspam, er, at tilbagevendende webstedsanmodninger rake-henvisnings-URL'er til målwebstedet. En Ghost-spam er den, der modtager, ikke har brug for en spammer for at besøge det websted, de ønsker at målrette mod.

Fixing Henvisning Spam

Nogle hævder, at man kan udelukke henvisningspam. Oplysningerne er ikke helt rigtige, og det er vigtigt, at man afholder sig fra at bruge listen over henvisninger ekskluderinger, der findes i Google Analytics. Årsagen er, at den bruges til at udelukke trafik fra en tredjeparts indkøbsvogn. Det forhindrer kunder i at regne som trafik, hvis de vender tilbage for at fravælge webstedet. Google Analytics forsøger at forbinde de tilbagevendende besøgende til en tidligere kilde eller medium, hvorved den udelukkes som en del af henvisningstrafik. Så ved at udelukke disse henvisninger omdirigeres den dårlige henvisningstrafik til et andet medium / kilde og dermed stadig forskrækket i analysen.

Fjernelse af Spam the Way

Ekskluderingslisten er ikke den bedste måde at løse problemet med henvisningspam. Metoden filtrerer, men udelukker ikke spam-trafik. Derfor skal trafikken fra hver visning filtreres fra ved hjælp af muligheden for ekskludering af henvisning. Følgende metoder hjælper med at opnå dette:

1. Opret en ny filterform kaldet "Henvisers spam" på visningsniveau

2. Indstil valgmulighedstypen til "brugerdefineret"

3. I feltindstillingen skal du indstille "kampagnekilde"

4. Mønsterfeltfilteret skal indeholde referencespam-domænet som følger

5. Gem

Metoden sletter den specifikke trafik fra disse visninger. Det er vigtigt, at brugerne opbevarer en kopi af dette i en tekstfil til fremtidig brug. Nogle af de bedste fremgangsmåder inkluderer, at en webudvikler tjekker det regelmæssige udtryk, og sørger for, at de tjekker muligheden for filtrering af kendte bots og edderkopper. Det tager 24 timer fra filtre til implementering.

Opret et tilpasset segment

Tilpassede segmenter hjælper med at holde spam-data væk fra Google Analytic-rapporterne. De er lidt uforudsigelige, hvorfor brugerne skal overholde følgende:

1. Åbn rapporteringsvisningen i GA og Tilføj segment, vælg Nyt segment (Ingen spam) og derefter Avancerede betingelser

2. Angiv "sessioner" og "ekskluder" i de indstillinger, der bruges til at filtrere

3. Vælg "matches regex" og "source"

4. Indsæt det tidligere gemte udtryk

Efter dette skal du gemme og derefter anvende. Det fjerner al spøgelsespam fra rapporterne, der efterlader rene data.

Henvisningstrafik skal regelmæssigt overvåges for at sikre, at alle spøgelsesdata ikke vises i GA-rapporterne. Det sandsynlige scenario her er, at når man fjerner et enkelt spamwebsted, dukker hundreder, hvis ikke tusinder mere, op. Det betyder, at den anvendte grundlæggende rensning ikke vil vare længe. Uanset om man indtager en teknisk eller ikke-teknisk tilgang, er det muligt at slippe af med henvisningsspam fra Google Analytics-data.

Henvisningspam præsenterer skæve analyser, der resulterer i falske rapporter. Rapporter har brug for nøjagtige repræsentationer af data og trafikhastigheder. Skrævde data kan ikke påberåbes for at vise, hvad der fungerer og ikke for webstedet.