Как отфильтровать спам и получить точные данные в Google Analytics

Когда вы анализируете трафик сайте, вы предполагаете, что данные Google Analytics отображают реальное количество людей, посетивших ресурс. Если в источниках реферального трафика вы видите нетематические ресурсы, или открываете «Поведение → События → Обзор» и видите событие, которое не настраивали, пора разобраться, в чем дело.

Иногда посетитель может оказаться ботом, поисковым роботом или спамером.

Немного определений:

Бот может просматривать сайт по разным причинам, но обычно это новый контент или услуги.

Поисковый робот — программа, предназначенная для сбора и анализа данных о страницах сайтов с целью их индексации. Потому боты могут приносить пользу.

Что касается спамеров, то большая часть трафика, который ими создаётся (а это уже реальные люди) идёт через протокол передачи статистических данных Google Analytics (Measurement Protocol). В отчетах спам может выглядеть так:

Как работает Google Measurement Protocol

Протокол передачи статистических данных Google Analytics (Measurement Protocol) позволяет отправлять необработанные данные напрямую на серверы Google Analytics посредством HTTP-запросов. С помощью этого протокола разработчики могут решать следующие задачи:

— отслеживать, как пользователи взаимодействуют с их брендом;

— связывать онлайн- и офлайн-действия, чтобы получить полную картину поведения пользователей;

— отправлять данные как с веб-сайтов, так и с сервера.

К примеру, интернет-магазин использует курьерскую службу и хочет видеть данные о доставках в Google Analytics. Инструмент поможет проследить путь покупателя от первоначального захода на сайт до покупки и доставки.

Возможности сервиса практически безграничны, но есть проблема. Данные могут быть загружены в ваш аккаунт посторонними людьми. Достаточно знать, как это сделать, а надёжной системы безопасности за measurement protocol, нет. Вы можете хоть сейчас воспользоваться measurement protocol hit builder tool и внести фейковые данные:

Существует целое исследование на тему злоупотребления measurement protocol от Виталия Попова из России. Виталий не спамер, а практичный и хитрый маркетолог. Протокол, который он использовал, — это также отличный способ рекламы. А поскольку в 2017 году 50% сайтов используют Google Analytics, бесплатной рекламы будет очень много. И самого Виталия там многоJ

Если зайти в аккаунт Google Analytics и посмотреть каналы трафика, то можно заметить такой отчет в поле «язык»:

Виталий отличился и во время выборов в США, призывав сначала голосовать за Дональда Трампа, а затем и поздравив его, используя аккаунт Google Analytics.

Как он это проворачивает? Он вводит один из своих доменов как реферал. Грубо говоря, трафик создаётся там, где его на самом деле нет. К примеру, он подменивает латинские буквы на кириллицу:

Буква «к» не бросается в глаза, но при клике по ссылке вы перейдёте не на популярный сайт, а на один из сайтов Виталия.

Деятельность, которую ведёт наш соотечественник, приносит пользу. Хотя с помощью спама он поднимает популярность своих сайтов, он делает это открыто, и мы можем учиться на его примере. Есть много спамеров, которые, в отличие от Виталия, будет преследовать совсем другую цель — портить статистику сайта.

Решение — Google Tag Manager

Весь спам-трафик должен быть отфильтрован. Долгое время аналитики, маркетологи и владельцы сайтов искали способ борьбы с ним с помощью Google Analytics. Блокировка рефералов, исправление ошибочных настроек языка и многое другое — всё это было лечением симптомов, но не самой болезни. Требовалось обеспечить более надёжную защиту сайта, получить от пользователей гарантии, что они реальны, а не боты или что-то ещё.

В первую очередь, можно установить куки (cookie). Это небольшой фрагмент данных, отправленный веб-сервером и хранимый на компьютере пользователя. Задав свои собственные куки, можно устанавливать, реален ли трафик, который идет на ваш сайт. В этом поможет Google Tag Manager.

Если вкратце:

1. Создайте с помощью Google Tag Manager любую куку (или используйте уже существующие);
2. Задайте параметры в Google Analytics;
3. Добавьте тэг через Google Tag Manager в Google Analytics и сделайте так, чтобы эти параметры были отражены в cookie;
4. Выставите параметры так, чтобы Google Analytics отражал трафик только с верными значениями.

Таким образом, фейковый трафик даже не достигнет вашего сайта, не получит куки и, следовательно, не запишется в статистику в Google Analytics.

А теперь подробнее.

Шаг первый. Задайте куки.

Новый тег.

Тип: custom HTML

1. Создайте куки из простого скрипта;
2. Установите тег для «Support document.write»;
3. Выставите приоритет для тега в районе 100;
4. Установите параметр для активации тега один раз на каждое событие;
5. Триггер должен быть выставлен на все страницы.

Получится что-то подобное:

Шаг второй. Выставите Специальные параметры в Google Analytics

1. Войдите в аккаунт Google Analytics.
2. Откройте раздел Администратор и перейдите к нужному ресурсу.
3. В столбце Ресурс нажмите Пользовательские определения > Специальные параметры.
4. Нажмите кнопку + Специальный параметр.
5. Укажите его название.
6. Заполните поле Область действия.
   Доступны следующие варианты: "Обращение", "Сеанс", "Пользователь", Товар". Подробнее об области действия и использовании специальных параметров читайте в руководстве для разработчиков.
7. Установите флажок Активная, чтобы начать сбор данных и добавить параметр в отчеты. Если вы не хотите активировать созданный параметр, снимите этот флажок.
8. Нажмите кнопку Создать.

Должно получиться так:

Шаг третий. Установим куки как переменную в Google Tag Manager, а затем сделаем так, чтобы Google Analytics добавил этот тег как переменную величину, которая будет задействована в Пользовательских определениях.

1. Добавьте переменную в Google Tag Manager;
2. Создайте переменную 1st Party Cookie;
3. Введите наименование куки, чтобы переменная «знала», что искать:

4. Теперь переходите к Universal Google Tag в Google Tag Manager и в настройки. Там добавляете переменную куки как параметр, который вы хотите отправить в Специальные параметры, который вы уже задали ранее, выставляя index и наименование переменной:

Теперь выставите значения так, чтобы тег Google Analytics стоял ниже тега куки. Поскольку для куки в Google  Tag Manager мы выставили число 100, то здесь ставим 50 Где Index - номер переменной из Google Analytics.

5. Выставляем последовательность тегов внизу самого тега. Выберите «активировать тег прежде, чем…» и кликаете по тому тегу куки, над которым вы работали чуть ранее.

Шаг четвертый. Теперь можно приступить к выставлению надежного фильтра Google Analytics.

1. Справа в секции администрирования Google Analytics создайте новый фильтр;
2. Задайте ему имя;
3. Выберите тип Пользовательский;
4. Нажмите «включить»;
5. Выберите имя вашего Пользовательского параметра и поля «фильтры»;
6. Выберите параметры;
7. Нажмите сохранить.

Воспользуйтесь предпросмотром, чтобы избежать ошибок и провести полноценное тестирование всего, что вы выбрали. Попробуйте поиграть с настройками, полностью отключив фильтр, а потом запустите его и проверьте, сколько спама он перехватывает.

Предостережение: такой тип фильтрации не только направлен на борьбу с фейковым трафиком, но и полностью заблокирует использование Measurement Protocol. Кроме того, вы не получите никаких сведений о тех пользователях, в настройках которых стоит блокирование получения куки.

Записи вебинаров по теме: 

https://myacademiy.ru/baza-znanii/video/prakticheskoe-zanyatie-po-skvoznoi-analitike