有很多非常好的文章和答案,解释(在详细的)为什么我们得到垃圾邮件推荐信,混乱的分析数据。示例结果:如何在google分析中自动停止垃圾邮件流量
我想要的是一个明确的解决方案..。
如果您只管理一个分析帐户,手动筛选可疑域并不是不合理的,但即使这样也是不可持续的。如果你像我一样,管理30多个账户并计算,那就太荒谬了。长期解决方案是什么?
分析数据对于做出商业决策非常重要。
是否有像防病毒软件一样不断更新其“定义”并不断过滤垃圾邮件流量的服务?
我们怎么还击?
如何才能在一键解决方案中实现自动化呢?
发布于 2015-05-20 19:31:46
您可以尝试以下两个选项来减少推荐垃圾邮件:
选项1-过滤器机器人
标记“机器人过滤”选项在你的谷歌分析视图设置。你需要对你所有的观点都这么做。
并创建一个筛选器,以排除引用源。为此,创建一个带有选项的新筛选器:
您可以将筛选器重用到多个视图。它还建议不要在主视图中应用这些过滤器。相反,创建一个主视图的副本并使用它来分析您的数据。
这不是一个永久的解决方案(你需要不时地添加新的垃圾邮件源)。
选项2-分段实际用户
您还可以创建一个段,仅过滤访问至少一个页面的用户(它将过滤垃圾邮件):
然后,当您分析您的数据时,使用此段只看到真正的用户。
发布于 2016-02-06 10:57:13
并不是所有的垃圾邮件发送者都被屏蔽(只有75%的机器人可以被Google分析所屏蔽)。通过采用以下步骤,您可以自动删除引用者垃圾邮件:
https://stackoverflow.com/questions/30357825
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