Bottrafikk: finn årsaken før du filtrerer
Et hopp i trafikken er ikke bevis på flere kunder eller botangrep. Her er en arbeidsmåte for å finne hva som faktisk har økt, og beskytte skjemaet uten å stenge ute ekte kunder.
I denne guiden
Bottrafikk er automatiserte besøk og forespørsler. Noen roboter hjelper søkemotorer å finne sidene dine. Andre skraper innhold, sender spam eller lager støy i målingen. Start med å finne hvilken av disse oppgavene du har foran deg: forklare en trafikktopp, rette en målefeil eller stoppe misbruk.
Hva filtrerer GA4 allerede?
Google Analytics utelater kjente bots og spiders automatisk. Du kan ikke slå av denne utelatelsen eller se hvor mye den fjernet. Det er derfor misvisende å love en rapport som viser all bottrafikk som GA4 har filtrert bort.
Ukjent automatisering og ugyldige hendelser kan fortsatt kreve undersøkelse. En serverlogg og en analyserapport måler dessuten forskjellige ting. Roboter som bare henter HTML, bilder eller andre filer, trenger ikke kjøre analyseverktøyet i det hele tatt.
Tre datakilder som svarer på forskjellige spørsmål
| Kilde | Hva du undersøker | Hva du ikke kan konkludere alene |
|---|---|---|
| Analyseverktøy | Hvilke registrerte økter, sider og hendelser økte? | At alle nettforespørsler er registrert |
| Server eller CDN | Stier, tidspunkt, responskoder og gjentatte forespørsler | At hver forespørsel representerer et menneske |
| Skjemamottak | Innsendinger som faktisk ble akseptert, avvist eller feilet | At alle mottatte forespørsler er relevante salgsmuligheter |
Begynn med aggregerte mønstre. Du trenger ikke kopiere IP-adresser, e-post eller fritekst fra kundehenvendelser inn i markedsrapporten.
Feilsøk en trafikktopp i denne rekkefølgen
- Avgrens tidspunktet. Finn når toppen begynte, hvilken tidssone rapporten bruker og hvilke sider som står for endringen.
- Se etter nylige endringer. Ble taggen installert på nytt, skjemaet endret eller en kampanje startet? En doblet sidevisning kan være en implementeringsfeil.
- Sammenlign handlinger. Økte bare sidevisninger, eller også reelle mottatte forespørsler? Undersøk spesielt hendelser som utløses uten en fullført handling.
- Se på forespørselsmønsteret. Store mengder mot samme endepunkt med korte mellomrom gir en konkret hypotese å undersøke. Et utenlandsk land alene gjør ikke det.
- Test en kjent, ekte reise. Åpne siden, velg samtykke og send en test gjennom et isolert testoppsett med simulert levering. Kontroller at hver hendelse telles én gang.
Se feilsøking av tagger hvis analyserapporten hopper uten tilsvarende endring i servertrafikken.
Eksempel: 800 skjemahendelser, 12 mottatte forespørsler
Dette er et konstruert eksempel. En bedrift ser 800 «lead»-hendelser på én dag, men skjemamottaket viser 12 aksepterte innsendinger. Første spørsmål er hva hendelsen måler. Hvis den utløses når noen klikker Send, kan ugyldige forsøk og gjentatte klikk forklare mye av avviket.
Kontroller deretter om trafikkøkningen finnes i serverens skjemekall. Dersom det ikke finnes tilsvarende kall, kan analysehendelsene være feil eller falske. Hvis mange kall finnes, men avvises av valideringen, har dere et misbruksproblem som må skilles fra faktiske henvendelser. De 12 aksepterte forespørslene må fortsatt vurderes for relevans.
Ikke reduser annonsebudsjettet bare fordi analysehendelsen ser unormal ut. Fastslå først om kampanjens faktiske kunder og kostnader er berørt. Les om hendelsesplanen før du bruker et skjemaklikk som resultatmål.
Velg tiltak der problemet oppstår
| Bekreftet problem | Avgrenset tiltak | Kontroll etterpå |
|---|---|---|
| Taggen sender samme hendelse to ganger | Rett utløser eller dobbelt installasjon | Én testreise gir én hendelse |
| Mange ugyldige skjemakall | Validering, passende begrensning og utfordringskontroll på skjemaet | Gyldige brukere kan fortsatt sende |
| Skraping belaster bestemte URL-er | Undersøk tiltak for de berørte stiene i server/CDN | Last og feilrate faller uten tap av normal tilgang |
| Intern testing forstyrrer analysen | Dokumenter intern trafikk og test filteret før aktivering | Testbesøk kan skilles fra normal bruk |
Unngå en bred landsblokkering eller en regel mot alle besøk uten vanlig nettleserstreng som første grep. Det kan ramme kunder, forhåndsvisninger og nyttige roboter. Cloudflare forklarer hvordan verifiserte bots identifiseres; bruk leverandørens dokumentasjon for det konkrete produktet dere har.
Dokumenter også mulige bivirkninger
Skriv ned regel, berørte stier, starttid og hvordan den kan tas bort. Følg gyldige innsendinger, avvisninger og tekniske feil hver for seg. En nedgang i spam er nyttig bare hvis ekte kunder fortsatt kommer gjennom.
Når målingen er ryddet, kan funnet inngå i en SEO-rapport som forklarer usikkerhet. Trenger dere hjelp til å finne avviket mellom besøk, hendelser og mottak, kan Ohai gjennomgå analyse og måling.