可疑垃圾邮件发送者过滤前后的访问情况比较

[mstaklimakhatunbd66@]

我们之前也没有从 reddit.com 地址进行过访问。
两者在访问 2 个页面时都显示跳出率接近 0%，每个会话几乎都是整数。这个网站突然引起了这么大的兴趣吗？
新会话的百分比约为 90%。并不是说它太不典型，而是它也不是网站的常用值（约为 60-70%）。
现在让我们看看如果我们丢弃（过滤）与这些地址对应的访问，这些数据会是什么：


极好的！我们之间的访问量从 489 次减少到 0 次。

另外，如果我们在互联网上进行一些研究，我们会发现由于来自地址 lifehacker.com 和 reddit.com 的垃圾邮件流量，网络上存在争议。

因此，我们找到了问题的根源，从这一刻起，我们可以 俄罗斯赌博数据 配置我们的服务器或 Google Analytics，以便从全局结果报告和数据表本身中过滤与垃圾邮件相关的数据。

我所描述的这种情况并不像看起来那么不寻常。

大多数网站站长，尤其是中小型网站的所有者，都专注于开发他们的业务模型，他们不必是网络分析专家，通常也没有足够的时间。

因此，您的网络分析从根本上来说是围绕全局结果和行为进行的，而不了解其背后的“烹饪”是什么，它可能代表或影响您的业务，或者如何解决分析中的任何异常或偏差。

网站管理员应定期检查对其网站的访问，并了解如何识别哪些可能属于垃圾邮件发送者。

大多数时候，他们复制在专业博客或网站上发布的过滤垃圾流量的解决方案，希望能够解决问题，但有些无奈，因为他们无能为力。

然而，很多时候这些解决方案只能缓解部分问题，因为它们不适合您网站的特定访问，也就是说，它们具有针对网站未收到的垃圾邮件访问的过滤器，但另一方面，它们确实对于您收到的内容没有过滤器。

因此，网站管理员应该执行分析他们所进行的访问的基本任务，以便能够识别哪些访问可能对应于潜在的垃圾邮件来源，并自行创建过滤器，以便它们不会污染总体结果的分析。