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Semalt: Ein super Leitfaden zum Blockieren von Referrer-Spam in Ihrem Google Analytics

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Nik Chaykovskiy, der Experte von Semalt , versichert, dass Verweisungs-Spam eines der Probleme ist, mit denen Webmaster derzeit konfrontiert sind. Die Situation hat sich im Laufe der Jahre verschlimmert, was bedeutet, dass jemand irgendwo viel Geld verdient, indem er Empfehlungs-Spam erzeugt.

Ghost- und Empfehlungs-Spam

Spam hat nun den Weg zu Google Analytics-Berichten gefunden. Spammer suchen nach Schwachstellen im System, damit sie in den Datenberichten der Website angezeigt werden können. Sie tun dies mit der Hoffnung, dass sie genug Neugier wecken, bis der Webmaster ihre Website besucht, um zu sehen, warum sie im Bericht sind. Das Problem ist, dass sie den Traffic nicht erhöhen. Sie schaffen es nicht einmal, da sie Bots sind. Sie verwenden den JavaScrip-Tracking-Code, der von Google Analytics verwendet wird, um eine Benachrichtigung darüber zu erstellen, dass ein Besuch stattgefunden hat. Sie verzetteln wichtige Statistiken wie Absprungraten und andere Elemente, die zur Analyse des Engagements verwendet werden. Es ist zwingend erforderlich, Empfehlungs-Spam zu blockieren, wenn genaue Daten benötigt werden, insbesondere wenn sie sich darauf verlassen, dass Marketing-Entscheidungen getroffen werden.

Es wird schwierig, Empfehlungs-Spam zu blockieren, insbesondere da die Spammer sehr schnell arbeiten und die Spam-Trefferrate sowie die Quellen erhöhen. Das bedeutet, dass Webmaster ihre Bemühungen verbessern müssen, diese Quellen zu eliminieren und auf die schwarze Liste zu setzen. Es ist besonders problematisch für Leute, die neue Sites haben, die nicht viel legitimen Traffic erhalten. Ein Anstieg der Spam-Raten auf solchen Websites würde mehr Schiefe aufweisen, die möglicherweise sogar höher ist als die täglichen Treffer.

Wie einfach ist das?

Eine Seite lädt Datensätze als einen einzigen Besuch. Ghost-Spammer verwenden den Google Analytics-Tracking-Code und senden Traffic-Daten direkt an die Berichte, wodurch ein Besuch gefälscht wird. Es kann 0,001 Sekunden dauern, bis eine einzelne Seite auf einem Server irgendwo geladen wird. Allerdings haben sie möglicherweise mehr als 100 dieser gefälschten Besuche auf den Google-Konten vieler anderer Websites überall gezwungen. Es ist ziemlich einfach, einen einzelnen Host zu kaufen. Solange die Spammer sich des ROI sicher sind, können sie viel Schaden anrichten.

Lösungen, die kurz kommen

Einige Techniken sind manchmal so weit fortgeschritten, dass die zum Blockieren von Empfehlungs-Spam verwendeten Lösungen nicht funktionieren. Einer von ihnen ist der mysteriöse Online-Dienst namens Darodar. Die folgenden Methoden haben es von GA nicht geklärt.

  • Die .htaccess-Datei. Es funktioniert nicht, da Ghost-Spam die Website nicht berührt
  • Die Verweis-Ausschlussliste. Es fehlen Aktualisierungen.
  • Ausschlussfilter. Es ist veraltete Methode, da es nur auf zukünftige Spam konzentriert und nicht für vergangene Spam-Datenbanken rückwirkend.

Der Ausschlussfilter hätte beinahe den Darodar-Empfehlungs-Spam beseitigt. Die einzige Einschränkung bestand darin, dass es keine konstante und konsistent aktualisierte Überweisungsspammerliste gibt.

Das fehlende Puzzleteil

Eine umsetzbare Lösung zur Identifizierung und Blockierung von Verweis- und Geisterdaten sollte sehr aktualisiert sein, aus einer breiteren Datenbank stammen und rückwirkend auf vergangene Informationen zurückgreifen. Basierend auf den drei Elementen für eine optimale Lösung, ist hier eins, das funktioniert.

Schritt 1: Verwenden von Segmenten zum Ausschließen von Spam

Es ist besser, Segmente zu verwenden, da sie die Daten nicht dauerhaft verändern. Wenn man bei der Verwendung von Filtern versehentlich echte Referrer herausfiltert, gibt es keine Möglichkeit, sie zurückzubekommen. Es ist möglich, trotz Segmentverlängerung auf alten Daten aufzubauen. Man kann sie auch rückwirkend anwenden.

Schritt 2: Beibehalten der Ausschlussliste

Slack ist ein Tool, mit dem Webmaster Verweisquellen überwachen können. Sie benachrichtigt den Benutzer über neue Verweise und gibt ihnen eine Aufforderung: ob eine verdächtige Verweisquelle auf die weiße Liste gesetzt oder auf eine schwarze Liste gesetzt werden soll.

1. Slack erhält alle Empfehlungen und

2. Es verwendet ein PHP, um alle Ergebnisse in der Reihenfolge der Zählung zu sortieren und dann die endgültige Liste an den Webmaster zu schleifen, um zu sehen, ob sie bekannt ist. Wenn nicht,

3. Es leitet den gesamten verdächtigen Spam an einen Slack-Kanal weiter, der dem Benutzer die Wahl zwischen einer Whitelist oder einer Blacklist bietet. Welche Option auch immer sie wählen, führt zu Schritt 4,

4. Es leitet zu einer Seite um, die das Urteil als Auswahlbestätigung überprüft.

5. Slack speichert und sperrt dann alle identifizierten Spammer in der Datenbank

6. Die endgültige Anzeige der sauberen Daten erfolgt im Regex-Format. Kopieren Sie es und fügen Sie es in Google Analytics ein.

Slack ermöglicht es den Webmastern, die Ausschlussliste mindestens fünf Mal am Tag zu aktualisieren.

In der Realität können mehrere Lösungen funktionieren:

Obwohl dies eine bewährte Methode ist, würde es noch besser funktionieren, wenn der Webmaster es mit anderen Techniken ergänzt, nur um sicherzustellen, dass sie alle Grundlagen abdecken. Zusätzlich zu der genannten Lösung:

  • Klicken Sie auf das Kontrollkästchen, das Google Analytics dazu auffordert, bekannte Bots und Spider auszuschließen.
  • Wende einen "include hostname filter" an
  • Verwendung von Cookies

Der oben erwähnte Inklusivfilter ist manchmal effizient, aber auf lange Sicht nicht die beste Lösung, weil:

  • Hostnamen-Spoofing ist nicht schwer zu bewerkstelligen, und Spammer in der Analyse verwenden es zunehmend als anfällig.
  • Wenn das Setup falsch ist, kann es dazu führen, dass echte Referrer herausgefiltert werden.
November 24, 2017
Semalt: Ein super Leitfaden zum Blockieren von Referrer-Spam in Ihrem Google Analytics
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