Nagle Singapur: kiedy boty zniekształcają dane GA4

Na pierwszy rzut oka panel wygląda zachęcająco. Więcej odwiedzających, więcej odsłon, ładny wzrost na wykresie. Może jakiś artykuł właśnie nabiera rozpędu?

Bliższe spojrzenie komplikuje obraz. Duża część dodatkowego ruchu pochodzi z Singapuru. Wizyty rozkładają się na stare artykuły, niemal nieobecne w bieżącej pracy redakcji. GA4 pokazuje dużo większą aktywność, a NowMetrix — znacznie spokojniejszą sytuację.

Wtedy zwykle pada pytanie: której liczbie możemy właściwie zaufać?

Inni właściciele witryn też to zauważają

W społeczności r/GoogleAnalytics na Reddicie można znaleźć kilka podobnych zgłoszeń. Właściciele witryn opisują niespodziewane wizyty z Singapuru i Chin, nietypowo wielu użytkowników komputerów oraz ruch niepasujący do zwykłych odbiorców.

W dyskusji o Singapurze i Lanzhou autor pisze, że wizyty nadal pojawiają się w GA4 po zablokowaniu tych krajów w Cloudflare. W logach serwera nie znajduje odpowiadających im adresów IP.

Inny użytkownik opisuje skok rozłożony na tysiące URL. Nietypowe wizyty skupiają się na Windowsie i jednej wersji Chrome, przy bardzo małym zmierzonym zaangażowaniu.

To relacje właścicieli witryn, a nie zakończone dochodzenia techniczne. Pokazują jednak, że osoby zaskoczone takim ruchem nie są odosobnione.

Czy Google Analytics nie filtruje botów automatycznie?

Filtruje. Dokumentacja Google dotycząca filtrowania botów podaje, że znane boty i roboty indeksujące są automatycznie wykluczane. Google korzysta z własnych badań i listy prowadzonej przez organizację branżową IAB.

Kluczowe słowo to „znane”.

Automatyczne filtrowanie nie oznacza, że każda zapisana odsłona pochodzi od człowieka. Relacje z Reddita nie przeczą więc temu, że GA4 już usuwa boty. Nietypowe dane nadal mogą pozostać. Dokumentacja Google mówi też, że użytkownicy nie widzą, ile ruchu znanych botów zostało wykluczone.

Redakcji pozostaje praktyczne zadanie: sprawdzić nietypowy skok, zanim zacznie mówić o wzroście liczby odbiorców.

Dlaczego czołowe artykuły się zgadzają, a sumy nie

Porównanie GA4 z NowMetrix zwykle zaczyna się od najpopularniejszych tekstów. To rozsądne. Jeśli kluczowe artykuły mają podobną liczbę odsłon w obu systemach, pomiar ogólnie wygląda na poprawny.

Ale do sumy trafia też cała reszta.

Zaledwie jedna dodatkowa odsłona na każdym z 20 000 różnych artykułów daje 20 000 odsłon więcej. Na liście Top 50 może być tego w ogóle nie widać. W raporcie dziennym różnica nagle robi się duża.

Dlatego warto zajrzeć do stron z małą liczbą odsłon. Czy rozbieżność jest rozłożona po archiwum? Czy jest wiele pojedynczych wizyt? Czy pochodzą głównie z jednego kraju lub grupy przeglądarek?

Taki wzorzec może wskazywać na ruch automatyczny. Nadal trzeba jednak sprawdzić, czy oba narzędzia mierzą ten sam okres i witrynę oraz czy oba trackery są poprawnie zainstalowane.

Dlaczego blokada Cloudflare nie zawsze rozstrzyga sprawę

W tych dyskusjach często pojawia się pojęcie „ghost traffic”, czyli ruchu widmo. Chodzi o pozorne wizyty w raporcie analitycznym, którym może nie odpowiadać żadna rzeczywista wizyta w serwisie.

Witryna i system zbierania danych Google Analytics to różne miejsca docelowe. GA4 może na przykład odbierać zdarzenia wysyłane z serwerów przez Measurement Protocol. Ma to uzasadnione zastosowania. Pokazuje też, dlaczego zdarzenie analityczne samo w sobie nie dowodzi, że nowe żądanie strony dotarło do serwera witryny.

Jeśli fałszywe zdarzenia trafiają bezpośrednio do usługi analitycznej, zapora przed witryną nie zatrzyma tej transmisji. Czy właśnie to wyjaśnia dany przypadek, trzeba zbadać. Sam brak wpisów w logu serwera nie wystarczy: CDN może podawać strony z pamięci podręcznej, a różne usługi mogą przypisywać ruchowi różne kraje.

Do nietypowej liczby prowadzi więc kilka możliwych dróg. Zmiana sposobu wysyłania danych przez własny tracker nie rozwiąże automatycznie każdej z nich.

Od czego zaczęlibyśmy sprawdzanie

Przydatne pierwsze porównanie nie musi być wielkim projektem. Jeden starannie wybrany dzień i kilka trafnych pytań często dają więcej niż dziesięć dodatkowych raportów.

• Zgodny okres i witryna. Porównaj GA4 i NowMetrix dla tego samego zakończonego dnia, w tej samej strefie czasowej. Sprawdź nazwę hosta: czy dane GA4 obejmują subdomeny lub inne witryny?
• Najpierw odsłony. Liczba użytkowników zależy również od sposobu rozpoznawania ludzi i definicji użytkownika w narzędziu. Odsłony są zwykle łatwiejszym punktem wyjścia do weryfikacji.
• Podział nietypowego ruchu. Kraj, przeglądarka, system operacyjny, kategoria urządzenia i rozdzielczość ekranu pomagają ustalić, czy różnica skupia się w jednej grupie. Sprawdź przy tym artykuły i zaangażowanie.
• Kilka konkretnych stron. Porównaj zgodne przedziały czasu w logach CDN witryny i logach pomiaru. Żądanie strony i wiadomość do endpointu analitycznego to dwie różne rzeczy.

Sam kraj lub rozdzielczość ekranu nie wystarczą jako powód blokowania odwiedzających. Użyteczny materiał pojawia się wtedy, gdy kilka sygnałów pasuje do siebie, a wzorzec jest widoczny również w danych technicznych.

Przeanalizuj załączony eksport CSV z GA4. Użyj kodu, na przykład Pythona, aby obliczyć wynik ze wszystkich wierszy danych.

W GA4 wybrano już:
- Dzień: [data]
- Strefa czasowa usługi: [strefa czasowa]
- Kraj: [kraj, np. Singapur]
- Nazwa hosta: [nazwa hosta lub "bez filtra nazwy hosta"]

Znajdź ścieżki stron z dokładnie jednym wyświetleniem łącznie w tym zakresie i pokaż podział według przeglądarki.

1. Sprawdź plik i metadane. Potrzebne kolumny to Ścieżka strony i klasa ekranu, Przeglądarka oraz Wyświetlenia albo ich odpowiedniki w innym języku. Kraj i nazwa hosta nie wymagają osobnych kolumn, jeśli były już odfiltrowane w raporcie. Zgłoś sprzeczności z moimi informacjami i zapytaj, jeśli brakuje kolumn lub wybór jest niejasny.

2. Odczytaj wyświetlenia jako liczby z uwzględnieniem separatorów tysięcy. Nie licz komentarzy ani zbiorczych wierszy podsumowania jako stron. Najpierw zsumuj wyświetlenia każdej ścieżki ze wszystkich przeglądarek i wierszy danych. Dopiero potem pozostaw ścieżki z sumą równą dokładnie 1. Artykuł z jednym wyświetleniem w Chrome i jednym w Safari ma łącznie 2 i musi zostać wykluczony. Nie używaj do tego liczby użytkowników ani sesji.

3. Dla wybranych ścieżek pokaż tabelę posortowaną według wyświetleń: przeglądarka, wyświetlenia i procent wszystkich wybranych wyświetleń. Nieznane przeglądarki zachowaj jako osobną kategorię. Sprawdź, czy suma dla przeglądarek równa się liczbie wybranych ścieżek. Wyraźnie napisz, jeśli nie ma dopasowań.

4. Podaj liczbę przeanalizowanych ścieżek, sumę ich wyświetleń i liczbę ścieżek z dokładnie jednym wyświetleniem. Udostępnij też te wybrane ścieżki wraz z przeglądarką i wyświetleniami jako CSV. Krótko wyjaśnij obliczenia i pokaż trzy przykładowe wiersze, jeśli są dostępne.

Zaznacz limity eksportu, grupy typu "(other)" i brakujące ścieżki; nie traktuj ich jak pojedynczych artykułów. Ogranicz wnioski do tego eksportu, nie wymyślaj brakujących wartości i nie uznawaj samego wzorca za dowód aktywności botów.

Jak podchodzimy do tego w NowMetrix

W NowMetrix filtrowanie botów jest częścią stałej pracy nad produktem. Wykluczamy rozpoznany ruch botów już podczas zbierania danych i utrzymujemy reguły. Redakcja potrzebuje wiedzieć, które teksty czytają ludzie i gdzie rośnie zainteresowanie.

Dlatego badamy rozbieżności z GA4. Porównujemy artykuły, okresy i grupy ruchu, a potem sprawdzamy, gdzie liczby się rozchodzą. Niższy wynik może świadczyć o skutecznym filtrowaniu botów. Może też oznaczać problem z pomiarem. Rozróżnienie tych sytuacji jest częścią rzetelnej analityki.

Chcemy, by liczby w panelu na żywo przydawały się przez cały dzień pracy. Skok powinien pomagać zauważyć artykuł, nadać priorytet aktualizacji lub rozwinąć temat. To wymaga uwagi również wobec tego, co dzieje się za wykresem.

Jeśli dane GA4 nagle się zmieniają lub znacznie różnią od NowMetrix, napisz. Wspólnie przyjrzymy się konkretnemu przypadkowi i zbadamy różnicę.

Zobacz porównanie NowMetrix i Google Analytics