Neulich habe ich etwas gelernt.
Guide to Removing Referrer Spam in Google Analytics.
Seit Monaten tauchen die immer wieder in meinem Google Analytics auf und sind sensationell nervig. Bislang waren die mir egal, aber seit ein paar Tagen sind auf einigen Projekten die Fake-Referrer so dermaßen angestiegen, dass ich mir das doch ansehen musste.
Bei mir sieht das so aus, bei ihnen wird es sicherlich ähnlich, denn in den hunderten Seiten, die ich in Google Analytics habe, gibt es sie überall. Mal mehr, mal weniger, aber überall tauchen diese Dinger auf.
Das ist aus diversen Gründen ziemlich blöd, denn die mischen diverse Metriken spürbar auf und das will ich nicht.
Ich hatte sie erst Serverseitig geblockt, aber das klappt nicht. Da sich nahezu alle Lösungsansätze zum Thema Verweis-Spam auf htaccess und co beschränken, dies aber leider nicht hilft, schreibe ich diesen Artikel.
Warum serverseitig blocken nichts bringt? Die landen nie auf meinem Server! Die triggern ihren Stuss direkt in Google Analytics rein. Das wusste ich nicht und das ist tatsächlich relativ doof.
Wie sie das machen? Details dazu gibt es im verlinkten Artikel weiter oben und nein, ich verstehe auch nicht vollständig, wie sie das machen, es ist mir eigentlich auch egal.
Referrer Spam Google Analytics Filter
Was hilft sind Filter. Mit allen Vor- und Nachteilen. Die im Artikel erwähnten Filter funktionierten ziemlich gut.
Zuerst filter ich in der View mit EXCLUDE alle Zugriffe raus, die 4webmasters\.|domainstools\.|free-share-buttons\.|darodar\.|semalt\.|buttons-for.*?website|blackhatworth|ilovevitaly|prodvigator|cenokos\.|ranksonic\.|adcash\.|share.?buttons\.|social.?buttons\.|hulfingtonpost\.|best-seo-(solution|offer|service)|free.*traffic|buy-cheap-online oder ähnliches enthalten. Das variiert sicherlich, je nach Markt, Land und Webseite.
Das klappt sehr, sehr gut, aber leider bleiben da immer noch welche über.
Die Spammer triggern auch jede Menge fremde Hostnamen in Analytics rein. Es ist mir ein völliges Rätsel, warum die das machen, ich verstehe absolut nicht, nicht mal im Ansatz, was das denen bringen soll.
Darum habe ich zusätzlich noch einen INCLUDE für meinen Hostnamen, bzw für mehrere Hostnamen, wenn nötig.
Das ist etwas frickelig, denn bei einigen Projekten klappt das nicht so richtig, aber bei meinem kleinen Blog wiederum geht das sehr gut. Das Blog ist allerdings eine wahnsinnig einfache Webseite, da geht das. Bei sportlicheren Projekten muss man dann doch wissen, was man da macht.
Bedenken Sie: Filter verändern nur zukünftige Daten. Um bestehende Daten zu filtern, bitte entsprechend ein Seqment anlegen.
Datenansicht
Da sie sicherlich das da kennen: developers.google.com: Accounts and Views (Profiles) und selbstverständlich eine „never touch this one“ View und mindestens eine View zum arbeiten haben, wissen sie, dass ein plötzlicher Einzug von gleich zwei Filtern und zwei Segmenten in ein äußerst umfangreiches Google Analytics Setup mit diversen automatisierten Reportings, Dashboards und allen Pauken und Trompeten ungefähr so ziemlich das letzte ist, wofür ich Zeit habe.
Siehe support.google.com: Filter für Datenansichten erstellen und verwalten
Das muss aber gemacht werden, denn, wie immer, alles hängt an allem, besonders in Analytics.
Fazit.
Das ist richtig schlimm kaputt. Liebes Google Team: Es besteht Handlungsbedarf, denn irgendwelche Spammer triggern mir Werte in Google Analytics und das ist schlecht fürs Business. Ich habe auch gar keine Zeit mich mit Referrer Spam Google Analytics zu beschäftigen.
Nachteil der hier genannten Filter: Ich verliere, laut Statistik, doch spürbar Traffic und muss die Filter in.jedem.einzelne Projekt implementieren (das nervt).
Benefit der Filter: Nur die guten bleiben in der Statistik erhalten und das ist es, was ich will.
Veröffentlicht mit WordPress für Android aus der U-Bahn.
Japp, kann ich so unterschreiben. Hab den Mist auch letztens in meinen Daten gefunden und mich erstmal aufgeregt, bevor ich gefunden hab, wie man das wieder rausfiltert. Gerade, wenn man nicht so wirklich viel Traffic hat, verfälscht das schon ziemlich übel. Sehr ärgerlich.