Pēkšņi — Singapūra: kā boti izkropļo GA4 rādītājus

Sākumā panelī redzamais iepriecina. Vairāk apmeklētāju, vairāk lapu skatījumu, pārliecinošs kāpums grafikā. Varbūt kāds raksts sāk gūt lielu popularitāti?

Ieskatoties tuvāk, aina kļūst mazāk skaidra. Liela daļa papildu apmeklējumu nāk no Singapūras. Tie ir izkaisīti pa veciem rakstiem, kuri redakcijas šodienas darba kārtībā tikpat kā neparādās. Un, kamēr GA4 rāda krietni lielāku aktivitāti, NowMetrix aina ir daudz mierīgāka.

Parasti tieši tad rodas jautājums: kuriem skaitļiem varam uzticēties?

To pamana arī citu vietņu īpašnieki

Reddit kopienā r/GoogleAnalytics ir vairāki līdzīgi pieredzes stāsti. Vietņu īpašnieki apraksta negaidītus apmeklējumus no Singapūras un Ķīnas, neparasti lielu datoru lietotāju īpatsvaru un datplūsmu, kas neatbilst viņu ierastajai auditorijai.

Diskusijā par Singapūru un Landžou autors stāsta, ka apmeklējumi GA4 turpina parādīties arī pēc šo valstu bloķēšanas Cloudflare. Servera žurnālos viņš neatrod atbilstošas šo valstu IP adreses.

Cits lietotājs apraksta pīķi, kas sadalīts starp tūkstošiem URL. Neparastie apmeklējumi koncentrējas Windows ierīcēs ar vienu konkrētu Chrome versiju, un izmērītā iesaiste ir ļoti maza.

Tie ir vietņu īpašnieku novērojumi, nevis pabeigtas tehniskās izmeklēšanas rezultāti. Tomēr tie apliecina, ka jautājumi par šādu datplūsmu nerodas tikai vienai vietnei.

Vai Google Analytics botus nefiltrē automātiski?

Filtrē. Google dokumentācijā par botu filtrēšanu norādīts, ka zināmi boti un tīmekļa rāpuļi tiek automātiski izslēgti. Google izmanto gan savu izpēti, gan nozares organizācijas IAB uzturētu sarakstu.

Svarīgais vārds ir „zināmi”.

Automātiska filtrēšana nenozīmē, ka ikviens reģistrētais lapas skatījums nāk no cilvēka. Tāpēc Reddit aprakstītie gadījumi nav pretrunā tam, ka GA4 jau filtrē botus. Datos joprojām var palikt neparasti ieraksti. Google dokumentācijā arī teikts, ka lietotāji nevar redzēt, cik liela zināmo botu datplūsma ir izslēgta.

Redakcijai tas nozīmē praktisku uzdevumu: izpētīt neparastu pīķi, pirms to pasniegt kā auditorijas izaugsmi.

Kāpēc populārāko rakstu skaitļi sakrīt, bet kopsummas atšķiras

Salīdzinot GA4 un NowMetrix, parasti vispirms aplūko veiksmīgākos rakstus. Tas ir saprotami. Ja svarīgāko rakstu lapu skatījumu skaits abās sistēmās ir līdzīgs, šķiet, ka uzskaite kopumā darbojas pareizi.

Taču kopsummā ietilpst arī viss pārējais.

Viens papildu skatījums katram no 20 000 dažādu rakstu kopā veido 20 000 papildu lapu skatījumu. Lasītāko 50 rakstu sarakstā to var nemaz nepamanīt. Dienas pārskatā atšķirība pēkšņi izskatās ievērojama.

Tāpēc ir vērts pārbaudīt arī lapas ar mazu skatījumu skaitu. Vai atšķirība ir izkaisīta pa arhīvu? Vai ir daudz atsevišķu apmeklējumu? Vai tie pārsvarā nāk no vienas valsts vai vienas pārlūkprogrammu grupas?

Šāda aina var norādīt uz automatizētu datplūsmu. Taču vienlaikus jāpārbauda, vai abi rīki mēra to pašu periodu un vietni un vai abi uzskaites skripti ir pareizi uzstādīti.

Kāpēc ar bloķēšanu Cloudflare ne vienmēr pietiek skaidrai atbildei

Šajās diskusijās bieži parādās jēdziens „spoku datplūsma”. Ar to saprot šķietamus apmeklējumus analītikas pārskatā, kuriem ne vienmēr atbilst reāls vietnes apmeklējums.

Vietne un Google Analytics datu vākšana ir divi atsevišķi galamērķi. Piemēram, GA4 var saņemt notikumus, ko serveri nosūta ar Measurement Protocol. Tam ir arī pilnīgi pamatoti lietojumi. Taču tas parāda, kāpēc analītikas notikums pats par sevi nepierāda, ka vietnes serveri sasniedzis jauns lapas pieprasījums.

Ja viltoti notikumi nonāk tieši analītikas pakalpojumā, ugunsmūris, kas aizsargā vietni, nevar apturēt šo pārraidi. Vai tas izskaidro konkrēto gadījumu, ir jāizpēta. Ar ierakstu trūkumu tīmekļa servera žurnālā vien nepietiek: CDN var izsniegt lapas no kešatmiņas, un dažādi pakalpojumi vieniem un tiem pašiem apmeklējumiem var noteikt atšķirīgas valstis.

Neparastam skaitlim var būt vairāki cēloņi. Mainot tikai to, kā jūsu uzskaites skripts nosūta datus, tos visus automātiski nenovērsīsiet.

Ar ko sākt pārbaudi

Noderīgam sākotnējam salīdzinājumam nav jākļūst par milzīgu projektu. Viena precīzi noteikta diena un daži konkrēti jautājumi bieži sniedz vairāk nekā desmit papildu pārskati.

• Saskaņojiet periodu un vietni. Salīdziniet GA4 un NowMetrix par vienu un to pašu pilno dienu vienā laika joslā. Pārbaudiet arī resursdatora nosaukumu: vai GA4 datos nav iekļauti apakšdomēni vai citas vietnes?
• Sāciet ar lapu skatījumiem. Lietotāju skaits ir atkarīgs arī no tā, kā cilvēki tiek atpazīti un kā rīks definē lietotāju. Lapu skatījumus sākotnējā pārbaudē parasti ir vieglāk izsekot.
• Sadaliet neparasto datplūsmu pa grupām. Valsts, pārlūkprogramma, operētājsistēma, ierīces kategorija un ekrāna izšķirtspēja var palīdzēt saprast, vai atšķirība koncentrējas vienā grupā. Līdzās tiem apskatiet skartos rakstus un iesaisti.
• Izsekojiet dažas konkrētas lapas. Salīdziniet vienus un tos pašus laika intervālus vietnes CDN žurnālos un uzskaites žurnālos. Lapas pieprasījums un ziņojums analītikas datu saņemšanas punktam nav viens un tas pats.

Valsts vai ekrāna izšķirtspēja pati par sevi nav pietiekams iemesls apmeklētāju bloķēšanai. Nozīmīgi pierādījumi veidojas tad, ja sakrīt vairāki signāli un to pašu likumsakarību var atrast arī tehniskajos datos.

Analizē pievienoto GA4 CSV eksportu. Aprēķini rezultātu no visām datu rindām, izmantojot kodu, piemēram, Python.

GA4 jau atlasīju šādus nosacījumus:
- Diena: [datums]
- Īpašuma laika josla: [laika josla]
- Valsts: [valsts, piemēram, Singapūra]
- Resursdatora nosaukums: [resursdatora nosaukums vai "nav resursdatora nosaukuma filtra"]

Atrodi lapu ceļus, kuriem šajā atlasē kopā ir tieši viens skatījums, un sadali šos skatījumus pēc pārlūkprogrammas.

1. Pārbaudi failu un tā metadatus. Vajadzīgās kolonnas ir Lapas ceļš un ekrāna klase, Pārlūkprogramma un Skatījumi vai to ekvivalenti citā valodā. Valstij un resursdatora nosaukumam nav vajadzīgas atsevišķas kolonnas, ja tie jau atlasīti ar pārskata filtriem. Norādi pretrunas ar manis sniegto informāciju un uzdod jautājumu, ja trūkst kolonnu vai atlase nav skaidra.

2. Pārvērt skatījumus skaitļos, ņemot vērā tūkstošu atdalītājus. Neuzskaiti komentāru rindas vai kopējās kopsummas rindas kā lapas. Vispirms saskaiti katra lapas ceļa skatījumus visās pārlūkprogrammās un visās datu rindās. Tikai pēc tam atstāj ceļus, kuru kopsumma ir tieši 1. Rakstam ar vienu Chrome skatījumu un vienu Safari skatījumu kopā ir 2 skatījumi, un tas jāizslēdz. Šim aprēķinam neizmanto lietotāju vai sesiju skaitu.

3. Atlasītajiem lapu ceļiem izveido pēc skatījumu skaita sakārtotu tabulu: pārlūkprogramma, skatījumi un procentuālā daļa no visiem atlasītajiem skatījumiem. Nezināmas pārlūkprogrammas atstāj atsevišķā kategorijā. Pārbaudi, vai pārlūkprogrammu skatījumu kopsumma sakrīt ar atlasīto lapu ceļu skaitu. Skaidri pasaki, ja nav neviena atbilstoša ceļa.

4. Norādi analizēto lapu ceļu skaitu, to kopējos skatījumus un to, cik lapu ceļiem ir tieši viens skatījums. Izveido arī CSV ar atlasītajiem lapu ceļiem, to pārlūkprogrammu un skatījumiem. Īsi paskaidro aprēķinu un parādi trīs rindu piemērus, ja tādi ir.

Norādi eksporta ierobežojumus, apvienotas rindas, piemēram, "(other)", un trūkstošus lapu ceļus; neuzskati tos par atsevišķiem rakstiem. Attiecini secinājumus tikai uz šo eksportu, neizdomā trūkstošas vērtības un neuzskati šo likumsakarību vien par pierādījumu botu darbībai.

Kā to risinām NowMetrix

NowMetrix botu filtrēšana ir daļa no nepārtrauktas produkta attīstības. Atpazītu botu datplūsmu izslēdzam jau datu vākšanas posmā un turpinām uzturēt filtrēšanas noteikumus. Redakcijai jāzina, kurus rakstus lasa cilvēki un kur pieaug auditorijas interese.

Tāpēc mēs pētām arī atšķirības no GA4. Salīdzinām rakstus, periodus un datplūsmas grupas, pēc tam noskaidrojam, kur skaitļi sāk atšķirties. Mazāks skaitlis var liecināt par efektīvu botu filtrēšanu. Tas var norādīt arī uz uzskaites problēmu. Spēja tos atšķirt ir uzticamas analītikas daļa.

Vēlamies, lai jūsu reāllaika paneļa skaitļi būtu noderīgi visas redakcijas darba dienas garumā. Pīķim jāpalīdz pamanīt rakstu, izlemt, ko atjaunināt vispirms, vai turpināt tēmu. Tas nozīmē arī pievērst uzmanību tam, kas slēpjas aiz grafika.

Ja GA4 skaitļi pēkšņi mainās vai būtiski atšķiras no NowMetrix, sazinieties ar mums. Kopā apskatīsim konkrēto gadījumu un meklēsim atšķirības cēloni.

Apskatiet NowMetrix un Google Analytics salīdzinājumu