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只要兩招,輕鬆排除Google Analytics的垃圾流量

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一般在使用Google Analytics 觀察網站流量時,我們會從目標對象總覽來觀察網站訪客的樣貌,再做出網站的有效判斷以及廣告調教,吸引更多的精準客戶,但是導致數據差異的有一個因素常常被我們忽略,那就是"垃圾流量",若毫不在乎垃圾流量的影響,會導致網站流量判斷的錯誤,而本篇文章就帶你來了解Google Analytics中流量突然有奇怪的推薦流量是否就是垃圾流量。

 


垃圾流量(n.) "對網站毫無作用"和"影響網站報表數據"的流量


Google Analytics中的垃圾流量可以分為 
( 1 )鬼流量(ghost traffic /ghost referral):這些流量事實上從來沒有到你的網站,也不會出現在網站服務器中,但你可以在報表中發現它們的流量,影響了Google Analytics中的數據
( 2 )爬蟲流量:這包括搜尋引擎爬蟲流量和非搜尋引擎爬蟲流量,這些流量會影響GA中各管道流量佔用和工作階段時間長度,跳出率,停留時間等關鍵指標。

那麼如何判別呢?跟我們一起看下去~
第一可以從目標對象→技術→Network→主機名稱來看,如果看到很與自己網站無關的名稱,那說明存在較多的「鬼流量」的垃圾流量。出現這類數據的可能原因為:別的網站使用了和你網站相同的媒體資源ID 。基本上流量出現了不同程度的數據異常,例如工作階段時間長度00:00:00皆可有能是垃圾流量。

 

包含「鬼流量」垃圾流量的數據範例如下:
包含「鬼流量」垃圾流量的數據範例

第二個方法:可以從目標對象→地理地區→語言→次要維度選擇"流量類型"來看,一般來說語言最常見的是 zh-tw 是繁體中文、zh-cn 與 zh-hk 則分別是簡體與香港等,但是如果你報表中語言出現"Google officially recommends o-o-8-o-o.com search shell!"、"Secret.ɢoogle.com You are invited! Enter only with this ticket URL. Copy it. Vote for Trump!"、"Vitaly rules google ☆*:。゜゚・*ヽ(^ᴗ^)ノ*・゜゚。:*☆ ¯\_(ツ)_/¯(ಠ益ಠ)(ಥ‿ಥ)(ʘ‿ʘ)ლ(ಠ_ಠლ)( ͡° ͜ʖ ͡°)ヽ(゚Д゚)ノʕ•̫͡•ʔᶘ ᵒᴥᵒᶅ(=^ ^=)oO"等等奇怪的語言又是推薦流量(referral)的那就是「爬蟲流量」的垃圾流量

 

包含「爬蟲流量」垃圾流量的數據範例如下:
包含「爬蟲流量」垃圾流量的數據範例

以上列只是列舉最常見的垃圾流量,基本上在Google Analytics看到這些網址的來源流量都是假的,是利用Google Analytics公開的方式讓Google統計紀錄來自這些網站的流量,但其實根本沒來過你的網站,所以跳出率是100%。

 

了解了什麼是垃圾流量,學會如何辨別垃圾流量後,接下來就要明白如何防範:
( 1 ) 篩選掉包括不相關主機名的流量:鬼流量、爬蟲流量通用
Step1:在帳戶層級建立篩選器,請按照下列步驟進行:

Step2:登入 Analytics (分析) 帳戶。

Step3:選取 [管理員] 標籤,並前往您要建立篩選器的帳戶。

Step4:按一下「帳戶」欄中的 [所有篩選器]。

Step5:按一下 [+ 新增篩選器]。

Step6:選取 [新建篩選器]。

Step7:為篩選器命名。

Step8:選取 [預先定義的篩選器],然後從中選取預先定義的篩選器類型。

Step9:選取 [自訂篩選器],使用我們提供的選項建立自訂篩選器。如果您要建立自訂篩選器,請參閱篩選器欄位的定義。

Step10:在「現有資源數據」清單中,選擇您要將篩選器套用到哪些資源數據,然後按一下 [新增]。

Step11:按一下 [儲存]。


假如我要排除".{15,}|\s[^\s]*\s|\.|,|\!|\/" 這流量,可以建立以下篩選器
建立GA篩選器

 

(2)「爬蟲流量」:在網路伺服器上,禁止非搜尋引擎類的爬蟲的來訪
執行這方法最為徹底,網路伺服器設定後,也能夠正常使用Google Analytics中的網站數據,另外,也可以開啟過濾漫遊器,排除搜尋引擎類爬蟲對Google Analytics數據的影響。
溫馨小提醒:千萬不要用排除來排除「推薦流量」的方式來排除爬蟲數據,否則原被被歸入推薦流量的爬蟲數據會被歸在直接訪問,反而更不容易被發現。

以上就是檢查是否有Google Analytics的垃圾流量的方法以及解決辦法,下次看到奇怪的流量別緊張,一步一步跟著我們解決準沒問題!

 

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參考資料:

1. http://bbs.boss33.com/archive/index.php/t-7683.html
2. Language Spam – The Latest Google Analytics Spam
3. Analytics (分析)說明-建立及管理資料檢視篩選器
圖片來源:unsplash

 

本文作者:Yumi
責任編輯:Doris


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