安全專家：從Google Analytics報告中刪除引薦垃圾郵件

有時，Google Analytics（分析）可能會吸引大量引薦到網站的引薦流量，而沒有任何特殊促銷或出色的內容。很難解釋這種情況如何發生以及為什麼發生。為了獲得正確的信息，應該永久擺脫推薦垃圾郵件。

Lia Mitchell， Semalt ，說明瞭如何解決大量垃圾郵件的問題。

推薦垃圾郵件

當網站收到垃圾郵件機器人或程序的引薦流量時，引薦垃圾郵件就會發生。該信息顯示在Google Analytics（分析）帳戶報告中，該報告將混亂其中包含的數據並滋生報告問題。它們很容易發現，並且可能來自世界各地。有時，它會變得更加隱秘，但是具有100％跳出率的引薦流量很可能是引薦垃圾郵件。

如果仍然不確定，可以使用一個好的惡意軟件程序，他們可以親自訪問該站點以查看流量​​是否有影響。引薦垃圾郵件使用的技術是重複出現的網站請求向目標網站傾斜引薦URL。垃圾郵件是指收到的垃圾郵件不需要垃圾郵件發送者即可訪問他們希望定位的網站。

修復引薦垃圾郵件

有人聲稱可以排除推薦垃圾郵件。這些信息並不完全正確，因此必須避免使用Google Analytics（分析）中的引薦排除列表。原因是它用於排除來自第三方購物車的流量。如果他們選擇退出站點，它可以防止客戶算作流量。 Google Analytics（分析）會嘗試將回訪者連接到先前的來源或媒介，從而將其排除為引薦流量的一部分。因此，通過排除這些引薦，不良的引薦流量將重定向到其他媒體/源，因此在分析中仍會偏斜。

消除垃圾郵件的方式

排除列表不是解決引薦垃圾郵件問題的最佳方法。該方法過濾但不排除垃圾郵件流量。因此，必須使用引薦排除選項過濾掉來自每個視圖的流量。以下方法有助於實現此目的：

1.在視圖級別創建一個名為“ Referrer Spam”的新過濾器表單

2.將選項類型設置為“自定義”

3.在字段選項中，設置“廣告系列來源”

4.模式字段過濾器應包含引薦垃圾郵件域，如下所示

5.保存

該方法從這些視圖中刪除特定流量。用戶將其副本保存在文本文件中以供將來使用是至關重要的。一些最佳實踐包括讓Web開發人員檢查正則表達式，並確保他們檢查用於過濾已知漫遊器和爬蟲的選項。過濾器從實施到生效需要24小時。

創建自定義細分

自定義細分有助於使垃圾郵件數據遠離Google Analytic報告。它們有點不可預測，因此用戶應遵守以下條件：

1.在Google Analytics（分析）中打開報告視圖並添加細分，選擇新細分（無垃圾郵件），然後選擇高級條件

2.在用於過濾的選項中指明“會話”和“排除”

3.選擇“ matches regex”和“ source”

4.粘貼之前保存的正則表達式

在此之後，保存並應用。它從報告中刪除了所有幽靈垃圾郵件，留下了乾淨的數據。

需要定期監控引薦流量，以確保所有虛幻數據都不會出現在GA報告中。這裡可能的情況是，當一個網站刪除一個垃圾郵件網站時，就會有數百個（如果不是數千個）垃圾網站出現。這意味著所使用的基本清潔效果不會持續很長時間。但是，無論採用技術手段還是非技術手段，都可以從Google Analytics（分析）數據中消除引薦垃圾郵件。

引薦垃圾郵件顯示偏斜的分析，從而導致虛假報告。報告需要準確表示數據和流量速率。無法依靠偏斜的數據來顯示對網站有效的方法和不適用於該網站的方法。