1,、使用高級群組分割流量

　　在檢查前先要將這部分廣告流量與網(wǎng)站的其他流量進(jìn)行分割，高級群組是最好的選擇,。因?yàn)槲覀冎皩α髁窟M(jìn)行過來源標(biāo)記,，所以只需要創(chuàng)建一個來源等于bluewhale的高級群組就可以分割出這部分流量了,。如圖1所示。

　　圖1 過濾來自bluewhale.cc的流量

　　創(chuàng)建完成后,，在報告中選擇使用這個高級群組,。這部分流量將會貫穿整個報告。這也是在檢查流量前的準(zhǔn)備工作,。避免其他來源流量的干擾,。

　　2、流量產(chǎn)生的時間

　　使用的Google Analytics報告：訪問者—訪問者趨勢—訪問次數(shù),。如圖2所示,。

　　圖2 訪問量變化趨勢圖

　　這里的時間要精確到每小時的訪問數(shù)據(jù)。通常,，網(wǎng)站正常的訪問流量會分布在一天中的各個時段,，即使有訪問高峰，在曲線圖中也會是較為平滑的曲線(廣告剛上線時除外),。而虛假流量是人為控制產(chǎn)生的流量,。為節(jié)省成本不會在意流量的時間分布，所以會在時間曲線上發(fā)現(xiàn)流量突增的情況,。所以,，如果流量過于集中在某個時段，或者在某個時段有了不正常的增長,。這部分流量就可疑了,。

　　當(dāng)然也不排除有的程序會計算好日期和時間端，并按時間曲線模擬點(diǎn)擊,。如果碰到這種“智能流量”的情況,，就要繼續(xù)使用第三種方法。

　　3,、流量的地理來源

　　使用的Google Analytics報告：訪問者—地圖覆蓋圖,，如圖3所示。

　　圖3 訪問量地理位置覆蓋圖

　　通常訪問網(wǎng)站的訪客會來自各個不同的地理位置(GoogleAnalytics通過訪問者的IP來判斷流量來源的地理位置信息),。所以在地圖覆蓋圖報告中可以看到很多不同地區(qū)的流量來源,。而虛假流量通常很難使用多個地區(qū)的不同IP來產(chǎn)生流量。所以通過地區(qū)覆蓋圖來看,，如果流量來源都集中在一個地區(qū),，這部分流量就很可疑了。

　　這里可能你的廣告只針對某個地區(qū)的訪客,，所以訪客的地理位置范圍對你不適用,。或者是你又遇到了“更加智能”的流量，比如,，人肉流量!可以通過代理或者是分布在不同地區(qū)的兼職人員模擬出來自多個地理位置的訪問,。那么請接著往下看。

　　4,、流量的網(wǎng)絡(luò)屬性

　　使用的Google Analytics報告：訪問者—服務(wù)提供商,，如下圖所示。

　　圖4 訪問者網(wǎng)絡(luò)接入報告

　　服務(wù)提供商報告顯示的是網(wǎng)站訪客所使用的網(wǎng)絡(luò)接入方式,，正常情況下網(wǎng)站訪問者的接入方式應(yīng)該是千差萬別,。而虛假流量的接入方式會很單一。所以如果這個報告里只顯示了1-2種服務(wù)提供商名稱,，就說明你的流量很可疑了,。但其實(shí)這里還是沒有回答上面的問題，就是那部分超級智能的人肉流量,。因?yàn)槿巳饬髁康慕尤敕绞揭矔泻芏喾N，在服務(wù)提供商報告里是無法識別出來的,。那該如何辨別人肉流量呢?別急,，這個問題很快就會有答案了。

　　5,、流量的跳出率

　　使用的Google Analytics報告：訪問者—訪問者趨勢—跳出率,。

　　圖5 跳出率24小時趨勢報告

　　跳出率是衡量頁面質(zhì)量的指標(biāo)，反過來看,，也是辨別虛假流量的好工具,。如果發(fā)現(xiàn)在某個時段網(wǎng)站的跳出率突然增高，找到那個時段的流量與前面的訪次時間段,，地理位置信息和接入方式綜合對比,。如果符合前面的任何一個條件，這部分時段的流量都非?？梢?。

　　6、流量的網(wǎng)站停留時間

　　使用的Google Analytics報告：訪問者—訪問者趨勢—網(wǎng)站停留時間,。

　　圖6 網(wǎng)址停留時間24小時趨勢報告

　　網(wǎng)站停留時間其實(shí)并不是一個非常準(zhǔn)確的指標(biāo),，會受到cookie30分鐘生存期的影響。但可以配合著前面的幾個報告共同對可疑流量進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證,。

　　7,、進(jìn)入路徑&點(diǎn)擊分布圖

　　使用的Google Analytics報告：內(nèi)容—熱門內(nèi)容—進(jìn)入路徑。

　　圖7 訪問者導(dǎo)航摘要報告

　　通常我們都會為廣告活動制定一個登錄頁面 landingpage,，所以廣告的入口頁面只有一個,。但訪問者來到網(wǎng)站后會有不同的行為，他們會點(diǎn)擊不同的鏈接,，訪問不同的頁面,，并且在不同的頁面結(jié)束對網(wǎng)站的訪問,。這些都是人為操控很難完成的。雖然現(xiàn)在的某些“智能流量”也能完成2~3次的點(diǎn)擊行為,。但都是通過預(yù)先設(shè)定的,。所以它們的訪問路徑和結(jié)束頁面基本相同。

　　8,、與目標(biāo)報告相匹配

　　使用的Google Analytics報告：流量來源—目標(biāo),。

　　圖8 流量目標(biāo)轉(zhuǎn)化率報告

　　這也是你在每次的廣告活動前最應(yīng)該做的。就是為流量設(shè)定目標(biāo),。Google Analytics現(xiàn)在升級了目標(biāo)功能,。你可以為流量設(shè)定多個目標(biāo)。通過多個維度來檢查流量,。目標(biāo)的完成度是辨別虛假流量的最好方法,。很多智能流量可以繞過跳出率，停留時間和訪問時間分布等等指標(biāo),，但很少有能夠完成目標(biāo)的,。當(dāng)然這也要依你設(shè)定目標(biāo)的復(fù)雜程度來定。如果設(shè)定的CPA是完成購物,，那么這對虛假流量來說就是一個殺手級的目標(biāo),。如果目標(biāo)只是注冊用戶或者是填寫信息，人肉流量都是可以完成的,。

　　9,、單頁面刷新分析

　　單頁面刷新是指為了降低跳出率，流量在進(jìn)入網(wǎng)站的Landingpage頁面上刷新的行為,。這類流量單從跳出率指標(biāo)上來看表現(xiàn)很好,，但卻沒有完成轉(zhuǎn)化和購買。此時我們還很難判斷這部分流量是否是作弊流量,。需要通過訪問路徑或點(diǎn)擊熱區(qū)圖進(jìn)行深度分析,。然而在面對多個Landingpage的情況時即使是路徑或熱區(qū)圖分析也都變成了一個非常大的工程。因?yàn)槲覀兛赡芤鹨徊榭戳髁吭谏习賯€Landingpage中的訪問情況,。 對于這個問題現(xiàn)在我們有個很好的方法來解決,，就是使用自定義指標(biāo)Pageviews/Unique Pageviews。

　　圖9 使用綜合瀏覽量和唯一身份瀏覽量對單頁刷新進(jìn)行檢查

　　Pageviews表示頁面瀏覽量,，而UniquePageviews則表示每個頁面獲得的唯一頁面瀏覽量,，相當(dāng)于每個頁面獲得的訪問次數(shù)。在一次訪問中,，用戶多次瀏覽一個頁面只會造成Pageviews的增加,，而UniquePageviews是不會增加的。因此，我們將不同的頁面作為維度,，使用Pageviews和UniquePageviews兩個指標(biāo)相除就可以看到一次訪問中訪問者瀏覽同一個頁面的次數(shù),。通常來講，訪問者在一次訪問中是不會多次瀏覽一個相同的頁面的,。所以,，如果如果Pageviews/Unique Pageviews的值很高，那么這部分流量就值得注意了,。當(dāng)然,，這并不是一個絕對的標(biāo)準(zhǔn)。為了確保萬無一失,，最好的方法是將這部分流量的Pageviews/Unique Pageviews值與這些頁面在整站中的值進(jìn)行對比,。

　　10、訪客忠誠度分析

　　訪客忠誠度是對一段時間內(nèi)訪客回訪頻率進(jìn)行的分析,。通常來講,，當(dāng)一定數(shù)量的訪問者來到你的網(wǎng)站后，總會有一部分訪問者會再次訪問的,。即使這部分訪問者非常少,。哪怕只有一兩個。這就好像在一個頁面中,，即使有些鏈接放在非常隱蔽的位置,，也總還是會有人點(diǎn)擊的,，即使比例非常的少,。記得一個真實(shí)的教訓(xùn)，我們?yōu)榭蛻舴治鲆粋€wap網(wǎng)站時,，發(fā)現(xiàn)頁面中的一個鏈接點(diǎn)擊量是0,。當(dāng)時想當(dāng)然的認(rèn)為這個鏈接因?yàn)樘峁┰诰€電影，流量和費(fèi)用都很高,，所以沒人點(diǎn)擊也是正常的,。但實(shí)際情況卻和我們想象的完全不一樣。

　　因此,，在分析一個渠道的流量時,，適當(dāng)?shù)睦髸r間維度來分析訪客回訪也是辨別虛假流量的一種方法。真實(shí)的訪客中會有再次回訪的行為產(chǎn)生,，而虛假流量在合作結(jié)束后是不會進(jìn)行這些收尾工作的,。所以那些在合作期結(jié)束后齊刷刷沒有回訪的流量多半是異常的。

　　11,、訪客重合度分析

　　訪客重合度是指一段時間里排重后的訪問者與排重前訪問者的比率,。舉個例子來說明一下，假設(shè)我每天找10個人點(diǎn)擊你的廣告，連續(xù)點(diǎn)擊10天,。這時,，Google Analytics中每天都會記錄到有10個絕對唯一身份訪問者。十天加在一起就是100個,。但當(dāng)我們把時間維度拉大到10天再來看時,，就只有10個絕對唯一身份訪問者。這是因?yàn)镚oogleAnalytics對訪客進(jìn)行了排重處理,，所以10天的數(shù)據(jù)中每個訪問者都是唯一的,。按照這個邏輯我們可以計算出不同渠道中訪問者的重合度。具體計算公式是:1-排重訪客/未排重訪客*100%,。對于上面例子中的情況,，訪客重合度等于1-10/100*100%=90%

　　圖10 唯一身份訪問者報告

　　對于不同的流量渠道，我們也可以使用訪客重合度指標(biāo)來辨別虛假流量,。當(dāng)某個渠道的流量在短時間內(nèi)有較高的訪客重合度時,，我們就需要進(jìn)一步檢查這個渠道的流量質(zhì)量了。

　　12,、頁面訪問長尾分析

　　頁面訪問長尾分析是指訪問者的頁面瀏覽廣泛程度,。按照真實(shí)流量的特征，每個訪問者的特點(diǎn),，興趣和習(xí)慣都是唯一的,。他們會按照各自的目標(biāo)通過各種方法瀏覽網(wǎng)站內(nèi)容。訪問者的這些自然和多樣的特點(diǎn)可以通過網(wǎng)站中的熱門內(nèi)容和退出頁面看出來,。如下圖所示,，這些都是虛假流量無法模擬的。

　　圖11 訪問者頁面訪問分布報告

　　熱門內(nèi)容是在整個訪問過程中最受歡迎的頁面,。上圖是網(wǎng)站中熱門內(nèi)容的瀏覽量趨勢圖,。因?yàn)槊總€訪問者的目的都不相同，所以除了最受歡迎的頁面之外,，還會有很多頁面也會被瀏覽,，并且大部分頁面獲得的瀏覽量都很少，只有1-2次,。這些就是頁面訪問的長尾,，他們充分的表現(xiàn)了真實(shí)訪客瀏覽網(wǎng)站的自然性和多樣性。同樣,，對于退出頁面也必然會存在這樣的長尾,，因?yàn)樵L問者會在不同的頁面結(jié)束訪問。

　　辨別虛假流量的幾種方法介紹完了,，好像還是沒有能完全辨別出虛假流量的方法,。是的,，虛假流量在不斷的模仿真實(shí)的流量。并且人肉流量又是那么廉價,。讓我們防不勝防,。單靠Google Analytics報告可以辨別出一部分虛假流量，更多的虛假流量要通過時間的檢驗(yàn)才能夠現(xiàn)形,。比如在廣告活動期過后,，這部分流量的回訪率，滯留率,，等等,。

　　作者簡介

　　王彥平(藍(lán)鯨)，網(wǎng)站分析愛好者,，藍(lán)鯨的網(wǎng)站分析筆記博客作者,，從事網(wǎng)站分析工作多年，擅長使用GoogleAnalytics,。希望探尋網(wǎng)站分析的真諦,，以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。

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　　作者：又是一個裝逼的

　　來源：CSDN

　　原文：https://blog.csdn.net/akdjhf/article/details/83937712

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