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Semalt:在您的Google Analytics中阻止推荐人垃圾邮件的超级指南

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(0)(1)(2)(3)(2)(5)(6)(7)Semalt(9)专家Nik Chaykovskiy确保转介垃圾邮件是网站管理员目前面临的问题之一。多年来情况一直在恶化,这意味着某个人从创建转介垃圾邮件中赚了很多钱。(10)(11)幽灵和转介垃圾邮件(12)(7)垃圾邮件已经进入Google Analytics(分析)报告。垃圾邮件发送者寻找系统中的漏洞,以便他们可以出现在网站的数据报告中。他们这样做是希望他们引起足够的好奇心,让网站管理员访问他们的网站,看看他们为什么在报告中。问题是他们不增加流量。他们甚至都没有做,因为他们是机器人。他们使用Google Analytics使用的JavaScrip跟踪代码来创建一个有访问的通知。他们最终歪曲重要的统计数据,如跳出率和用于分析参与的其他元素。如果需要准确的数据,尤其是依靠它来做出营销决策,则必须阻止垃圾邮件。 (10)(7)特别是垃圾邮件发送者工作速度很快,垃圾邮件的发送速度和来源增加,难以阻止垃圾邮件的传播。这意味着网站管理员需要改善他们为消除这些来源而列入黑名单的努力。有新网站的人收不到合理的流量是特别麻烦的。垃圾邮件率在这些网站上的增加会呈现更多的偏斜,甚至可能超过它收到的每日点击量。 (10)(11)容易吗?(12)(7)一页加载记录为单次访问。鬼垃圾邮件发送者使用Google Analytics(分析)跟踪代码并将流量数据直接发送到报告,从而形成访问。在某个服务器上加载单个页面可能需要0.001秒的时间。.但是,他们可能会迫使超过100个伪造的访问到其他许多网站的Google帐户。购买一台主机是相当容易的。只要垃圾邮件发送者确信投资回报,就可以对他们造成很大的损害。 (10)(2)(22)(6)(11)解决方案不足(12)(7)有些技术有时非常先进,用于阻止转介垃圾邮件的解决方案不起作用。其中之一就是神秘的在线服务Darodar。以下方法没有从GA中清除。 (10)(28)(29).htaccess文件。由于幽灵垃圾邮件不会触及该网站(30)(29)转诊排除清单。它缺少更新。(30)(29)排除过滤器。这是过时的方法,因为它只关注未来的垃圾邮件,而不是过去的垃圾邮件数据库的追溯。 (30)(35)(7)排除过滤器几乎接近于消除达罗达引用垃圾邮件。其唯一的限制是它没有一个持续不断的更新推荐垃圾邮件发送者列表。 (10)(11)失踪谜题(12)(7)识别和阻止引荐和幻影数据的可行解决方案应该是非常新的,来自更广泛的数据库,追溯到过去的信息。 (10)基于最优解的三个要素,(11)第1步:使用细分排除垃圾邮件(12)(7)使用分段更好,因为它们不会永久地改变数据。如果在使用过滤器的时候意外地过滤了真正的引用者,那么就没有办法让他们回来。尽管已经有多长时间了,但仍可以使用细分数据构建旧数据。也可以追溯应用。 (10)(11)第二步:维护排除清单(12)(7)Slack是网站管理员可以用来监控引荐来源的工具。.它通知用户有关任何新的推介,并给他们提示:是否将可疑的推介来源列入白名单或黑名单。 (10)(7)1。 Slack收到所有的转介,(10)(7)2。它使用PHP按顺序对所有结果进行排序,然后将最终列表循环到网站管理员,以查看是否有任何看起来很熟悉的内容。如果不是,(10)(7)3。它将所有可疑的垃圾邮件转发到一个闲置的频道,为用户提供白名单或黑名单之间的选择。无论选择哪个选项,都会导致步骤4,(10)(2)(57)(6)(7)4。它重定向到一个页面,验证作为选择确认的判决。 (10)(7)5。然后,Slack将所有确定的垃圾邮件发送者存储并锁定在数据库中(10)(7)6。清洁数据的最终显示将采用正则表达式格式。复制并粘贴到Google Analytics中。(10)(7)Slack允许网站管理员每天至少更新排除列表五次。(10)(11)在现实中,几种解决方案可以工作:(12)(7)尽管这是一个经过验证的方法,但是如果网站管理员用其他技术来补充它,它将会更好,只是为了确保它们覆盖所有的基础。除了所述解决方案之外:(10)(28)(29)点击提示Google Analytics排除已知机器人和蜘蛛的复选框,(30)(29)应用“包含主机名过滤器”(30)(29)使用cookies(30)(35)(7)上述包容性过滤器有时是有效的,但从长远来看不是最好的解决方案,因为:(10)(81)(29)主机名欺骗并不难,分析垃圾邮件制造者越来越多地使用它作为弱势群体。(29)如果设置错误,最终可能会过滤掉真正的引用者。(30)(35)(6)(6)
November 29, 2017
Semalt:在您的Google Analytics中阻止推荐人垃圾邮件的超级指南
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