Semalt: როგორ წაშალოთ რეფერალური სპამი GA– დან

მონაცემთა სპამი ყოველთვის არსებობდა ვებ – ანალიტიკური ანგარიშებში და ანგარიშებში. უფრო მეტიც, გასული წლების განმავლობაში, მონაცემთა სპამი აღმოჩნდა რეალური პრობლემა. მონაცემთა სპამი, ამ კონტექსტში, ნიშნავს scammers და spammers, რომლებიც აბინძურებენ Google Analytics- ს ანგარიშებს უსარგებლო ბმულებითა და შინაარსებით. რეფერალური სპამის მთავარი მიზანია ტრეფიკის მართვა საკუთარი ვებსაიტებზე რეკლამირების შთაბეჭდილებების მისაღწევად, ან მავნე პროგრამის შეყვანა მსხვერპლის საიტზე. ელ.ფოსტის სპამის მსგავსად, რეფერალები დროს ხარჯავს და ამაღელვებს. თუმცა, ელ.ფოსტის სპამისგან განსხვავებით, ეს უსიამოვნებები არ ჩანს. ეს გულისხმობს, რომ რეფერალური სპამი არის ჩართული GA- ს ანგარიშებში. მონაცემთა დამახინჯება გავლენა შეუმჩნეველი ხდება რეფერალური სპამის შედეგად.

Frank Abagnale, დამკვეთი წარმატება მენეჯერი Semalt , შეიმუშავებს აქ ერთი პრაქტიკული საკითხები ამ კუთხით.

მონაცემთა სპამის ზემოქმედების დამახინჯება

ერთ – ერთი ყველაზე შესამჩნევი ეფექტია ტრაფიკის გაბერილი რაოდენობა - გვერდების ნახვა, სესიები და, ვიზიტორები. თუმცა, ეფექტი გაცილებით მნიშვნელოვანია, ვიდრე მხოლოდ ტრაფიკის ნომრები. მაგალითად, სპამის ვიზიტები იწვევს მაღალი ვარდნის მაჩვენებელს, ტრანსფორმირებას და მცირე ჩართულობას. ისინი "წარმატების მეტრიკას" ქვევით ეშვებიან. მნიშვნელი შეიცავს უსარგებლო ყოველ ჯერზე ნებისმიერი შესრულების პროცენტს ან თანაფარდობას.

როდესაც გათვალისწინებულია "რეფერალური ტრაფიკი", პრობლემა მნიშვნელოვანია, რადგან ძირითადი ეფექტი გამოცდილია წამყვანი (ვიზიტორების ტრეფიკი) მეშვეობით, რომელიც მიიღება შვილობილი კომპანიებისგან, პარტნიორობებისგან და სოციალური მედიის დისკუსიების საშუალებით ბმულების პოზიციონირებით. ეს გულისხმობს, რომ რეფერალები შეიძლება იყოს ღირებული ტრეფიკი. ამასთან, სპამის ეფექტურობის 50 პროცენტს აღემატება ნებისმიერ დროს გაბერილი გავლენა მხოლოდ რეფერალურ ვიზიტორებზე. ეს უზრუნველყოფს ინტერნეტ მარკეტინგის მიერ რეფერალური შედეგების შეფასებას.

მნიშვნელოვანი ფილტრები რეფერალური სპამის ამოღების მიზნით

რეფერალური სპამის ამოღების მიზნით შეიძლება გამოიყენოთ ორი ტიპის ფილტრი. პირველი, მასპინძელი ფილტრი, რომელიც საშუალებას აძლევს საკუთარი დომენური სახელის გადაადგილებას მონაცემები GA- ში. მეორეც, Referral Source Filter, რომელიც გამორიცხავს სპამის რეფერენტებს. ეს ორი View ფილტრი შეიძლება გამოყენებულ იქნას GA მონაცემებზე რეფერალური სპამის სრულად მოცილებისთვის. ამ ფილტრაციის მისაღწევად ადმინისტრაციული უფლებები არის GA– ში.

მასპინძელი ფილტრი

იგი განიხილება, როგორც პირდაპირი ფილტრი, რომელიც GA- ს ეუბნება, რომ მიიღოს მონაცემები, რომელიც მხოლოდ მფლობელის ვებსაიტზე იღებს. გამორიცხულია მესამე მხარის მოხსენებები. ამ ფილტრის გამოყენებისას ინტერნეტ მარკეტინგის მომხმარებლებმა უნდა იცოდნენ "googleusercontent". ეს არის მასპინძელი სახელი, რომელსაც Google იყენებს, როდესაც ვიზიტორები იყენებენ ამ საძიებო სისტემის ინსტრუმენტს, რომელიც ცნობილია როგორც Google Translate, საიტის შინაარსზე ან ვებგვერდზე. ამრიგად, "googleusercontent" - ის გამოყენება მასპინძელი ფილტრის ფილტრში ხდება და მისი შინაარსის გამოქვეყნება საშუალებას იძლევა GA- ს ანგარიშებში.

გადაცემის წყარო ფილტრი

ის გამორიცხავს დამაბინძურებელ რეფერენტთა უმეტესობას. გარდა ამისა, რეფერენტი წყაროს ფილტრი იდეალურად მუშაობს საიტების ფართო სპექტრისთვის. ამასთან, ეს არ არის საბოლოო ჩამონათვალი, რადგან სხვადასხვა ორგანიზაციას აქვს მკაფიო სპამიერები, რომლებიც შეჭრიან თავიანთ ვებსაიტებს. აქედან გამომდინარე, საიტის მფლობელებს მოუწოდებენ გამოიყენონ ეს ფილტრი და შეაფასონ მისი გავლენა. ამ ფილტრის გამოყენებამდე ერთი მნიშვნელოვანი განხილვა არის ყველა სპამის შეკრება და მათი განცალკევება მოხსენების ნაკრებში. ამ გზით, ზუსტი რეფერალური წყაროების მონიტორინგი შეიძლება, ამრიგად, რაიმე ცრუ პოზიტივის დადგენა.

ისტორიული მონაცემები

ფილტრებს აქვთ კონფიგურაციები სპამის აღმოფხვრის მიზნით. მომხმარებლებს შეიძლება სურთ ისტორიულად შეგროვებული სპამის ამოღება Google Analytics– ის ფარგლებში. ეს ვერ ხერხდება სამუდამოდ მიღწეული ფილტრების გამოყენებით. ამის ნაცვლად, უნიკალური სეგმენტი გამოიყენება რეპორტების ნახვისას, რომელიც ხელს შეუწყობს ისტორიული რეფერალური სპამის ამოღებას.

mass gmail