Apmeklējumu līkne iet uz augšu, pārdošana stāv uz vietas. Vai reklāma atved nepareizo auditoriju, vietne traucē nopirkt vai daļu pieauguma rada programmas? Pirms mainīt budžetu, jāsaprot, ko īsti skaita pārskats.
Robots nav viena veida apmeklētājs
Automatizēta datu vākšana jeb web scraping var nolasīt cenas, produktu katalogus un publisku lapu saturu. Šo pieeju izmanto gan tirgus izpētē un uzraudzībā, gan satura kopēšanā un krāpniecībā. Atsevišķi jāvērtē meklētāju roboti, paša uzņēmuma monitorings un nevēlamas automatizētas darbības.
Anura apskatā uzsvērts, ka nevēlama automatizācija var radīt slodzi un piesārņot mārketinga datus. Taču no tā neizriet, ka katrs robots ir kaitīgs vai katrs servera pieprasījums palielina Analytics apmeklējumu skaitu. Vispirms jānoskaidro, kā konkrētais rādītājs rodas.
Servera pieprasījums nav GA4 sesija
Servera žurnāls reģistrē lapu un resursu pieprasījumus. Parastā GA4 tīmekļa ieviešanā dati rodas, kad vietne nosūta Analytics notikumus. Robots, kas tikai lejupielādē HTML un neizpilda lapas mērīšanas kodu, var parādīties servera statistikā, bet neradīt GA4 sesiju.
Google norāda, ka Analytics automātiski izslēdz zināmos robotus un zirnekļprogrammas. Šo filtrēšanu nevar izslēgt, un Analytics neparāda izslēgto robotu apjomu. Tas nav apliecinājums, ka jebkura nepazīstama vai cilvēku imitējoša automatizācija ir atpazīta.
Tādēļ CDN pieprasījumu skaitu nedrīkst tieši salīdzināt ar GA4 lietotājiem. Atšķirību rada arī attēli, skripti, atkārtoti pieprasījumi, piekrišana un mērīšanas ierobežojumi.
Ko pieaugums dara konversijas rādītājam?
Vienkāršs hipotētisks piemērs: 100 pirkumi no 10 000 sesijām ir 1%. Ja pārskatā nonāk vēl 5 000 automatizētu sesiju bez pirkumiem, tas pats rezultāts izskatās pēc 0,67%. Pārdošana nav kritusies, bet mainījies aprēķina saucējs.
Tomēr šāda aina var rasties arī pēc plašākas reklāmas kampaņas vai mērīšanas maiņas. Īsa sesija, neparasta valsts vai nulles pirkumi paši par sevi vēl nav pierādījums robotam.
Pārbaudi pieaugumu četros soļos
- Nosauc precīzu periodu un rādītāju. Vai auguši pieprasījumi, sesijas, lietotāji vai formas iesniegumi? Vai tajā brīdī mainījās reklāma vai Analytics ieviešana?
- Sadali plūsmu segmentos. Salīdzini avotus, lapas, ierīces un valstis. Meklē izmaiņu vietu, nevis vienu aizdomīgu pazīmi.
- Salīdzini ar biznesa datiem. Pārbaudi apmaksātus pasūtījumus, kvalificētus pieteikumus un atceltos darījumus. Formas nosūtīšana vēl nav jauns klients.
- Savieno analītiku ar tehniskiem pierādījumiem. Servera vai CDN žurnāli var parādīt pieprasījumu ritmu un atkārtojumus. Ar vienu pārlūka vai robota pašnosaukumu identitāti nepierāda.
Nefiltrē uz aizdomu pamata
Pirms bloķēt veselu valsti vai datu centru, izvērtē, ko vēl šis noteikums skars. Izmaiņu vispirms vēro un pārbaudi, vai turpina strādāt meklētāju piekļuve, maksājumi un īstu klientu darbības.
Ja aizsardzība noņem nevēlamu plūsmu, kopējais skaitlis var kļūt mazāks. Tas ir noderīgi tikai tad, ja vari parādīt, kas tika noņemts un kā mainījās reālie rezultāti. Arī mazāks apmeklējumu skaits pats par sevi nepierāda labāku datu kvalitāti.