Зачем собирать данные о действиях ботов на сайте?

Оценка эффективности рекламы опирается на такие показатели веб-сайта, как клики, просмотры, время пребывания на ресурсе, показатель отказов и т.п. Однако в условиях роста объема трафика, исходящего от ботов, становится сложнее определить объективность полученной оценки. Это требует от владельцев сайтов дополнительных усилий, направленных на выявление вредоносного бот-трафика и его исключения из статистики. 

Так, например, в Google Analytics можно применить автоматическую фильтрацию трафика ботов. С одной стороны, это поможет исключить трафик от уже известных ботов, с другой —  не позволит оценить степень влияния ботов на объем входящего трафика и выявить новые шаблоны поведения ботов, не распознанные автоматическими алгоритмами.

Поэтому если вы столкнулись со всплеском трафика на сайте, ростом показателя отказов или хотите выявить факт скликивания платной рекламы, важно проанализировать полные данные об активности на вашем веб-сайте. 

Особенность потока стриминга OWOX BI заключается в сборе сырых данных о поведении пользователя на сайте. Сюда входят все действия (хиты), сгенерированные на сайте как человеком, так и ботом. Уже на этапе сбора сессий из хитов, OWOX BI использует ряд механизмом для определения ботового трафика. При этом такие сессии не удаляются из исходных данных, а лишь помечаются признаком “true” в поле "device.isBot" в сессионных таблицах. Такой подход имеет преимущество перед автоматической фильтрацией бот-трафика, предоставляя вам следующие возможности:

  • автоматически идентифицировать известный бот-трафик без искусственного сокращения объема исходных данных;
  • оценить степень искаженности трафика ботами;
  • выявить шаблоны поведения вредоносного трафика;
  • самостоятельно решить какой трафик считать ботовым, а какой нет;
  • разработать механизмы борьбы с вредоносным трафиком, действенные для конкретного сайта (например, блокировка диапазонов IP-адресов или пользователей, используемых ботами);
  • в любой момент пересмотреть текущую логику анализа бот-трафика и перестроить маркетинговые отчеты даже за прошедшие периоды на основе исторических данных, собранных OWOX BI.

Таким образом, наличие сырых данных о поведении пользователей сайта делает возможным выработать наиболее эффективные меры по борьбе с ботовым трафиком и повысить качество анализа.

Была ли эта статья полезной?
Пользователи, считающие этот материал полезным: 0 из 0
Еще есть вопросы? Отправить запрос

0 Комментарии

Войдите в службу, чтобы оставить комментарий.