All’improvviso Singapore: quando i bot alterano i numeri di GA4

A prima vista, la dashboard è incoraggiante. Più visitatori, più pagine viste, una bella salita nel grafico. Forse un articolo sta decollando?

Guardando meglio, il quadro diventa meno chiaro. Gran parte del traffico aggiuntivo arriva da Singapore. Le visite sono distribuite su vecchi articoli che hanno poco a che fare con la giornata editoriale. E mentre GA4 segnala molta più attività, NowMetrix mostra una situazione decisamente più tranquilla.

Di solito è qui che nasce la domanda: di quale numero possiamo fidarci?

Lo stanno notando anche altri gestori di siti

Nella community r/GoogleAnalytics di Reddit si trovano diverse segnalazioni simili. I gestori di siti descrivono visite inattese da Singapore e dalla Cina, un numero insolitamente alto di utenti desktop e traffico che non sembra corrispondere al pubblico abituale.

In una discussione su Singapore e Lanzhou, l’autore riferisce che le visite continuano a comparire in GA4 anche dopo aver bloccato quei paesi in Cloudflare. Nei log del server non trova indirizzi IP corrispondenti a quei paesi.

Un altro utente descrive un picco distribuito su migliaia di URL. Le visite anomale si concentrano su Windows e su una specifica versione di Chrome, con un coinvolgimento misurato molto basso.

Sono testimonianze di gestori di siti, non indagini tecniche concluse. Mostrano però che chi si interroga su questo tipo di traffico non è solo.

Google Analytics non filtra già i bot automaticamente?

Sì. La documentazione di Google sul filtraggio dei bot spiega che bot e spider noti vengono esclusi automaticamente. Google usa le proprie ricerche insieme a un elenco mantenuto dall’associazione di settore IAB.

La parola decisiva è «noti».

Il filtraggio automatico non significa che ogni pagina vista registrata provenga da una persona. Le segnalazioni su Reddit sono quindi compatibili con il fatto che GA4 stia già eliminando dei bot: nei dati possono comunque restare anomalie. La documentazione di Google precisa anche che gli utenti non possono vedere quanto traffico di bot noti sia stato escluso.

Per una redazione resta un compito pratico: verificare un picco insolito prima di raccontarlo come una crescita del pubblico.

Perché i primi articoli coincidono, ma i totali no

Quando si confrontano GA4 e NowMetrix, di solito si parte dagli articoli di maggior successo. È ragionevole: se i contenuti principali hanno conteggi simili nei due sistemi, il tracciamento nel complesso sembra funzionare.

Ma nel totale c’è anche tutto il resto.

Una sola visualizzazione aggiuntiva su ciascuno di 20.000 articoli diversi produce 20.000 pagine viste in più. Nulla di tutto questo potrebbe essere visibile in una Top 50. Nel report giornaliero, però, la differenza diventa improvvisamente consistente.

Per questo è utile guardare le pagine con poche visualizzazioni. La discrepanza è distribuita nell’archivio? Ci sono molte visite isolate? Arrivano soprattutto da un paese o da un gruppo di browser?

Un quadro simile può suggerire traffico automatizzato. Occorre comunque verificare anche che i due strumenti misurino lo stesso periodo e lo stesso sito e che entrambi i tracker siano installati correttamente.

Perché un blocco Cloudflare non dà sempre la risposta

In queste discussioni ricorre l’espressione «traffico fantasma». Indica visite apparenti in un report di analisi che potrebbero non corrispondere ad alcuna visita effettiva al sito.

Il sito e la raccolta dati di Google Analytics sono due destinazioni separate. Per esempio, GA4 può ricevere eventi inviati dai server tramite il Measurement Protocol. Esistono ragioni legittime per farlo. Questo chiarisce anche perché un evento di analisi non dimostri automaticamente che una nuova richiesta di pagina abbia raggiunto il server del sito.

Se eventi falsi arrivano direttamente a un servizio di analisi, un firewall davanti al sito non può fermare quell’invio. Per capire se questa sia la spiegazione di un caso specifico occorre indagare. La sola assenza di voci nel log del server web non basta: una CDN può servire le pagine dalla cache e servizi diversi possono attribuire paesi diversi allo stesso traffico.

Un numero anomalo può quindi avere più origini. Cambiare il modo in cui il proprio tracker invia i dati non le risolve automaticamente tutte.

Da dove inizieremmo l’indagine

Un primo confronto utile non deve diventare un progetto enorme. Spesso una giornata definita con cura e poche domande mirate danno più risultati di dieci report aggiuntivi.

• Allinea periodo e sito. Confronta GA4 e NowMetrix per la stessa giornata completa e nello stesso fuso orario. Controlla anche il nome host: i dati GA4 comprendono sottodomini o altri siti?
• Parti dalle pagine viste. Il conteggio degli utenti dipende anche da come le persone vengono riconosciute e da come lo strumento definisce un utente. Le pagine viste sono di solito un punto di partenza più facile da verificare.
• Scomponi il traffico insolito. Paese, browser, sistema operativo, categoria del dispositivo e risoluzione dello schermo aiutano a capire se la discrepanza si concentra in un gruppo. Esamina insieme anche gli articoli coinvolti e il coinvolgimento.
• Segui alcune pagine precise. Confronta intervalli temporali corrispondenti nei log della CDN del sito e nei log del tracciamento. Una richiesta di pagina e un messaggio a un endpoint di analisi sono due cose distinte.

Un paese o una risoluzione dello schermo, da soli, non sono un motivo sufficiente per bloccare i visitatori. Gli elementi diventano utili quando più segnali convergono e lo stesso schema emerge anche nei dati tecnici.

Analizza l’esportazione CSV di GA4 allegata. Usa codice, per esempio Python, per calcolare il risultato su tutte le righe di dati.

In GA4 ho già selezionato:
- Giorno: [data]
- Fuso orario della proprietà: [fuso orario]
- Paese: [paese, per esempio Singapore]
- Nome host: [nome host oppure "nessun filtro sul nome host"]

Trova i percorsi pagina con esattamente una visualizzazione totale in questa selezione, con ripartizione per browser.

1. Esamina il file e gli eventuali metadati. Le colonne necessarie sono Percorso pagina e classe schermata, Browser e Visualizzazioni, o gli equivalenti in un’altra lingua. Paese e nome host non richiedono colonne separate se sono già stati filtrati nel report. Segnala eventuali conflitti con le informazioni che ti ho dato e chiedi chiarimenti se mancano colonne o la selezione non è chiara.

2. Interpreta le visualizzazioni come numeri, tenendo conto dei separatori delle migliaia. Non contare le righe di commento o di riepilogo complessivo come pagine. Prima somma le visualizzazioni di ogni percorso pagina su tutti i browser e tutte le righe. Solo dopo mantieni i percorsi con un totale esattamente pari a 1. Un articolo con una visualizzazione da Chrome e una da Safari ha 2 visualizzazioni totali e va escluso. Non usare conteggi di utenti o sessioni.

3. Per i percorsi selezionati, mostra una tabella ordinata per visualizzazioni: browser, visualizzazioni e percentuale di tutte le visualizzazioni selezionate. Mantieni i browser sconosciuti come categoria separata. Verifica che la somma dei totali per browser coincida con il numero dei percorsi pagina selezionati. Dichiara esplicitamente se non ci sono corrispondenze.

4. Riporta il numero dei percorsi pagina analizzati, le loro visualizzazioni totali e quanti percorsi hanno esattamente una visualizzazione. Fornisci anche questi percorsi selezionati con browser e visualizzazioni in formato CSV. Spiega brevemente il calcolo e mostra tre righe di esempio, se disponibili.

Segnala limiti dell’esportazione, righe raggruppate come "(other)" e percorsi pagina mancanti; non trattarli come singoli articoli. Limita le conclusioni a questa esportazione, non inventare valori mancanti e non dedurre una prova di attività bot da questo solo schema.

Come affrontiamo il problema in NowMetrix

In NowMetrix il filtraggio dei bot fa parte del lavoro continuo sul prodotto. Escludiamo dalla raccolta il traffico bot riconosciuto e manteniamo aggiornate le regole. Alla redazione serve sapere quali articoli leggono le persone e dove cresce l’interesse del pubblico.

Per questo indaghiamo sulle discrepanze con GA4. Confrontiamo articoli, periodi e gruppi di traffico, poi cerchiamo il punto in cui i numeri divergono. Un conteggio più basso può dipendere da un filtraggio efficace dei bot. Può anche indicare un problema di tracciamento. Distinguere i due casi fa parte di un’analisi affidabile.

Vogliamo che i numeri della tua dashboard in diretta siano utili per tutta la giornata editoriale. Un picco dovrebbe aiutarti a individuare un articolo, dare priorità a un aggiornamento o approfondire un tema. Questo richiede attenzione anche a ciò che accade dietro il grafico.

Se i numeri di GA4 cambiano improvvisamente o si discostano molto da NowMetrix, scrivici. Esamineremo insieme il caso concreto e cercheremo l’origine della differenza.

Scopri il confronto tra NowMetrix e Google Analytics