Semalt: So löschen Sie Empfehlungs-Spam aus GA

Daten-Spam war in den Webanalyse-Konten und Berichten immer vorhanden. Darüber hinaus hat sich in den letzten Jahren herausgestellt, dass Daten-Spam ein echtes Problem darstellt. Daten-Spam bezeichnet in diesem Zusammenhang Betrüger und Spammer, die Google Analytics-Berichte mit Junk-Links und -Inhalten verschmutzen. Das Hauptziel von Empfehlungs-Spam besteht darin, den Traffic auf eigene Websites für Anzeigenimpressionen zu lenken oder Malware auf die Website des Opfers zu übertragen. Verweise sind wie E-Mail-Spam zeitraubend und ärgerlich. Im Gegensatz zu E-Mail-Spam sind diese Belästigungen jedoch nicht sichtbar. Dies bedeutet, dass Empfehlungs-Spam in GA-Berichte eingebettet ist. Die verzerrenden Auswirkungen auf die Daten bleiben aufgrund von Empfehlungs-Spam unbemerkt.

Frank Abagnale, der Customer Success Manager von Semalt , geht hier auf ein praktisches Problem ein.

Verzerrende Auswirkungen von Daten-Spam

Einer der auffälligsten Effekte ist die überhöhte Anzahl von Zugriffen - Seitenaufrufe, Sitzungen und Besucher. Der Effekt ist jedoch viel bedeutender als nur Verkehrszahlen. Zum Beispiel verursachen Spam-Besuche eine hohe Absprungrate, keine Konvertierung und wenig Engagement. Sie verzerren "Erfolgsmetriken" nach unten. Der Nenner enthält jedes Mal Junk, wenn ein Leistungsprozentsatz oder ein Leistungsverhältnis berücksichtigt wird.

Wenn "Empfehlungsverkehr" berücksichtigt wird, ist das Problem erheblich, da der Haupteffekt durch Leads (Besucherverkehr) erzielt wird, die vom Aufbau von Partnern, Partnerschaften und der Positionierung von Links in Social-Media-Diskussionen empfangen werden. Dies bedeutet, dass Verweise wertvoller Datenverkehr sein können. Spam macht jedoch über 50 Prozent des Effekts aus, wenn überhöhte Auswirkungen nur auf Empfehlungsbesucher angezeigt werden. Dies ermöglicht die Bewertung der Empfehlungsleistung durch einen Internet-Vermarkter.

Wichtige Filter zum Entfernen von Empfehlungs-Spam

Zwei Arten von Filtern können verwendet werden, um Empfehlungs-Spam zu entfernen. Zunächst der Hostnamenfilter, mit dem der eigene Domänenname Daten an die GA weiterleiten kann. Zweitens ein Empfehlungsquellenfilter, der Spam-Verweise eliminiert. Diese beiden Ansichtsfilter können auf GA-Daten angewendet werden, um Empfehlungs-Spam vollständig zu entfernen. Administratorrechte sind in GA ein Muss, um diese Filterung zu erreichen.

Der Hostnamenfilter

Es wird als einfacher Filter angesehen, der GA anweist, Daten abzurufen, die nur von der Website des Eigentümers stammen. Berichte von Dritten sind ausgeschlossen. Bei der Verwendung dieses Filters sollten Internet-Vermarkter auf "googleusercontent" achten. Dies ist der Hostname, der von Google verwendet wird, wenn Besucher das als Google Translate bekannte Tool dieser Suchmaschine für den Inhalt einer Website oder eine Webseite verwenden. Die Verwendung von "googleusercontent" innerhalb des Hostnamenfilters erfasst und ermöglicht die Anzeige des Inhalts in den GA-Berichten.

Der Referrer-Quellfilter

Es beseitigt die meisten umweltschädlichen Überweiser. Darüber hinaus funktioniert der Referrer-Quellfilter perfekt für eine Vielzahl von Websites. Es handelt sich jedoch nicht um eine endgültige Liste, da verschiedene Organisationen unterschiedliche Spammer haben, die in ihre Websites eindringen. Daher werden Websitebesitzer aufgefordert, diesen Filter anzuwenden und seine Auswirkungen zu bewerten. Eine wichtige Überlegung vor der Verwendung dieses Filters besteht darin, alle Spammer zu sammeln und sie in einen Berichtssatz (Ansicht) zu unterteilen. Auf diese Weise können die genauen Überweisungsquellen überwacht werden, wodurch ein falsches Positiv festgestellt wird.

Die historischen Daten

Filter verfügen über Konfigurationen zur Beseitigung von Spam. Nutzer möchten möglicherweise historisch gesammelten Spam in Google Analytics entfernen. Dies kann durch den Einsatz von Filtern nicht dauerhaft erreicht werden. Stattdessen wird beim Anzeigen von Berichten ein eindeutiges Segment angewendet, um historischen Empfehlungs-Spam zu entfernen.