Opeens Singapore: als bots uw GA4-cijfers vertekenen

Eerst ziet het dashboard er veelbelovend uit. Meer bezoekers, meer paginaweergaven, een mooie stijging in de grafiek. Slaat er misschien een artikel aan?

Wie beter kijkt, krijgt een minder helder beeld. Een groot deel van het extra verkeer komt uit Singapore. Het bezoek verspreidt zich over oude artikelen die nauwelijks een rol spelen in de huidige redactiedag. En terwijl GA4 veel meer activiteit meldt, laat NowMetrix een beduidend rustiger beeld zien.

Dan komt meestal de vraag: welk cijfer kunnen we eigenlijk vertrouwen?

Andere websitebeheerders zien het ook

In de Reddit-community r/GoogleAnalytics staan meerdere vergelijkbare meldingen. Websitebeheerders beschrijven onverwacht bezoek uit Singapore en China, ongewoon veel desktopgebruikers en verkeer dat niet lijkt te passen bij hun gebruikelijke publiek.

In een discussie over Singapore en Lanzhou meldt de auteur dat het bezoek in GA4 blijft verschijnen nadat die landen in Cloudflare zijn geblokkeerd. In de serverlogs zijn geen bijbehorende IP-adressen uit die landen te vinden.

Een andere gebruiker beschrijft een piek verspreid over duizenden URL’s. Het afwijkende bezoek concentreert zich op Windows en één specifieke Chrome-versie, met nauwelijks gemeten betrokkenheid.

Dit zijn ervaringen van websitebeheerders, geen afgeronde technische onderzoeken. Ze laten wel zien dat wie zich over dit soort verkeer verbaast, niet de enige is.

Filtert Google Analytics bots niet automatisch?

Jawel. Volgens Googles documentatie over botfiltering worden bekende bots en spiders automatisch uitgesloten. Google gebruikt daarvoor eigen onderzoek en een lijst van brancheorganisatie IAB.

Het sleutelwoord is ‘bekende’.

Automatisch filteren betekent niet dat elke geregistreerde paginaweergave van een mens komt. De Reddit-meldingen zijn dus niet in tegenspraak met het feit dat GA4 al bots verwijdert. Er kunnen nog steeds afwijkende gegevens overblijven. Volgens de documentatie van Google kunnen gebruikers bovendien niet zien hoeveel bekend botverkeer is uitgesloten.

Voor een redactie blijft er daarom een praktische taak: onderzoek een ongewone piek voordat u die uitlegt als publieksgroei.

Waarom de belangrijkste artikelen overeenkomen, maar de totalen verschillen

Bij een vergelijking tussen GA4 en NowMetrix beginnen mensen meestal bij hun succesvolle artikelen. Logisch: als de belangrijkste artikelen in beide systemen ongeveer evenveel paginaweergaven hebben, lijkt de tracking in grote lijnen te werken.

Maar in het totaal telt al het andere ook mee.

Eén extra weergave op elk van 20.000 verschillende artikelen levert al 20.000 extra paginaweergaven op. In een top 50 hoeft daar niets van zichtbaar te zijn. In het dagrapport ziet het verschil er ineens fors uit.

Daarom helpt het om juist pagina’s met weinig weergaven te bekijken. Verspreidt het verschil zich over het archief? Zijn er veel losse bezoeken? Komen die vooral uit één land of van één browsergroep?

Dit patroon kan wijzen op geautomatiseerd verkeer. Maar u moet daarnaast controleren of beide tools dezelfde periode en website meten en of beide trackers goed zijn geïnstalleerd.

Waarom een Cloudflare-blokkade niet altijd uitsluitsel geeft

In deze discussies valt vaak de term ‘ghost traffic’: schijnbare bezoeken in een analyserapport waar mogelijk geen daadwerkelijk websitebezoek tegenover staat.

De website en de gegevensverzameling van Google Analytics zijn afzonderlijke bestemmingen. GA4 kan bijvoorbeeld gebeurtenissen ontvangen die servers via het Measurement Protocol versturen. Daar zijn legitieme redenen voor. Het laat ook zien waarom een analysegebeurtenis niet automatisch bewijst dat een nieuw paginaverzoek de server van de website heeft bereikt.

Als onjuiste gebeurtenissen rechtstreeks bij een analysedienst binnenkomen, kan een firewall vóór de website die verzending niet tegenhouden. Of dat een bepaald geval verklaart, moet worden onderzocht. Ontbrekende regels in het webserverlog zijn op zichzelf niet genoeg: een CDN kan pagina’s vanuit de cache leveren en verschillende diensten kunnen verkeer aan verschillende landen toewijzen.

Een ongewoon cijfer kan dus langs meerdere wegen ontstaan. Veranderen hoe uw eigen tracker gegevens verstuurt, lost niet automatisch al die oorzaken op.

Waar wij het onderzoek zouden beginnen

Een nuttige eerste vergelijking hoeft geen groot project te worden. Eén zorgvuldig afgebakende dag en een paar gerichte vragen leveren vaak meer op dan tien extra rapporten.

• Stem periode en website op elkaar af. Vergelijk GA4 en NowMetrix voor dezelfde voltooide dag in dezelfde tijdzone. Controleer ook de hostnaam: tellen in GA4 subdomeinen of extra websites mee?
• Begin met paginaweergaven. Gebruikersaantallen hangen ook af van hoe mensen worden herkend en hoe een tool een gebruiker definieert. Paginaweergaven zijn doorgaans een beter te volgen vertrekpunt.
• Splits het afwijkende verkeer uit. Land, browser, besturingssysteem, apparaatcategorie en schermresolutie kunnen laten zien of het verschil zich in één groep concentreert. Bekijk daarnaast de betrokken artikelen en de gemeten betrokkenheid.
• Volg een paar concrete pagina’s. Vergelijk dezelfde tijdvensters in de CDN-logs van de website en de trackinglogs. Een paginaverzoek en een bericht naar een analyse-eindpunt zijn twee verschillende dingen.

Een land of schermresolutie alleen is onvoldoende reden om bezoekers te blokkeren. Bruikbaar bewijs ontstaat wanneer meerdere signalen samenvallen en het patroon ook in de technische gegevens terugkomt.

Analyseer de bijgevoegde GA4-CSV-export. Gebruik code, bijvoorbeeld Python, om de uitkomst uit alle gegevensregels te berekenen.

Ik heb in GA4 al het volgende geselecteerd:
- Dag: [datum]
- Tijdzone van de property: [tijdzone]
- Land: [land, bijvoorbeeld Singapore]
- Hostnaam: [hostnaam of "geen hostnaamfilter"]

Zoek paginapaden met binnen deze selectie precies één weergave in totaal, uitgesplitst naar browser.

1. Bekijk het bestand en eventuele metadata. De benodigde kolommen zijn Paginapad en schermklasse, Browser en Weergaven, of hun vertaalde equivalenten. Land en hostnaam hoeven geen eigen kolom te hebben als daarop al in het rapport is gefilterd. Meld tegenstrijdigheden met mijn gegevens en stel vragen als kolommen ontbreken of de selectie onduidelijk is.

2. Lees weergaven als getallen in en houd rekening met scheidingstekens voor duizendtallen. Tel commentaarregels en algemene totaalregels niet mee als pagina’s. Tel eerst per paginapad de weergaven over alle browsers en gegevensregels bij elkaar op. Bewaar pas daarna paginapaden met een totaal van precies 1. Een artikel met één Chrome-weergave en één Safari-weergave heeft in totaal 2 weergaven en moet worden uitgesloten. Gebruik hiervoor geen gebruikers- of sessieaantallen.

3. Toon voor de geselecteerde paginapaden een op weergaven gesorteerde tabel: browser, weergaven en percentage van alle geselecteerde weergaven. Houd onbekende browsers als aparte categorie. Controleer dat de browsertotalen gelijk zijn aan het aantal geselecteerde paginapaden. Zeg uitdrukkelijk als er geen treffers zijn.

4. Vermeld het aantal geanalyseerde paginapaden, hun totale aantal weergaven en hoeveel paginapaden precies één weergave hebben. Lever deze geselecteerde paginapaden met hun browser en weergaven ook als CSV aan. Leg de berekening kort uit en toon drie voorbeeldregels, als die beschikbaar zijn.

Signaleer exportlimieten, gegroepeerde regels zoals "(other)" en ontbrekende paginapaden; behandel die niet als afzonderlijke artikelen. Beperk de bevindingen tot deze export, verzin geen ontbrekende waarden en leid uit dit patroon alleen geen bewijs voor botactiviteit af.

Hoe we dit bij NowMetrix aanpakken

Bij NowMetrix hoort botfiltering bij het doorlopende productwerk. We filteren herkend botverkeer uit de meting en blijven de regels onderhouden. Een redactie moet weten welke artikelen mensen lezen en waar de belangstelling van het publiek groeit.

Daarom onderzoeken we verschillen met GA4. We vergelijken artikelen, perioden en verkeersgroepen en kijken vervolgens waar de cijfers uiteenlopen. Een lager cijfer kan het gevolg zijn van doeltreffende botfiltering. Het kan ook op een trackingprobleem wijzen. Dat onderscheid maken hoort bij betrouwbare analyse.

Ons doel is dat de cijfers in uw live dashboard de hele redactiedag bruikbaar zijn. Een piek moet u helpen een artikel te herkennen, een update voorrang te geven of een onderwerp op te volgen. Daarvoor moeten we ook letten op wat er achter de grafiek gebeurt.

Zien uw GA4-cijfers er ineens anders uit of wijken ze sterk af van NowMetrix? Neem contact op. Dan bekijken we samen het concrete geval en onderzoeken we het verschil.

Bekijk de vergelijking tussen NowMetrix en Google Analytics