Borttagning av ojämnheter i Adobe Analytics

Adobe Analytics har flera alternativ för att ta bort robottrafik från rapportering:

Använd punktregler

Både standardfiltermetoder och anpassade robotfiltermetoder stöds i Analytics > Admin > Report Suites > Edit Settings > General > Bot Rules:

Mer information finns i Förstå och konfigurera robotregler.

Använd plugin-programmet websiteBot för att identifiera objekt

Med plugin-programmet websiteBot kan du dynamiskt identifiera om skrivbordsbesökare är favoriter. Ni kan använda dessa data för att öka noggrannheten i alla typer av rapporter, vilket ger er ett bättre sätt att mäta legitim webbplatstrafik.

Denna plug-in utför två kontroller:

Mer information finns i Implementeringshandboken för Adobe Analytics.

Använda en kombination av Adobe Tools

Eftersom botar dessutom morfar snabbt erbjuder Adobe flera andra kraftfulla funktioner som, när de kombineras korrekt och regelbundet, kan bidra till att avlägsna dessa fiender för datakvalitet. Dessa funktioner är: Experience Cloud ID-tjänst, segmentering, Data Warehouse, kundattribut och virtuella rapportsviter. Här är en översikt över hur du kan använda dessa verktyg.

Steg 1: Skicka ditt besökares Experience Cloud-ID till ett nytt deklarerat ID

Börja med att skapa ett nytt deklarerat ID i People Core Service. Skicka besökarens Experience Cloud-ID till detta nya deklarerade ID, som kan göras snabbt och enkelt med taggar i Adobe Experience Platform. Låt oss använda namnet "ECID" för det deklarerade ID:t.

Så här kan detta ID hämtas via dataelement. Fyll i ditt Experience Cloud OrgID i dataelementet korrekt.

return Visitor.getInstance("REPLACE_WITH_YOUR_ECORG_ID@AdobeOrg").getExperienceCloudVisitorID();

När det här dataelementet har konfigurerats följer du dessa anvisningar för att skicka deklarerade ID:n till ECID-verktyget med hjälp av taggar i Adobe Experience Platform.

Steg 2: Använd segmentering för att identifiera bottnar

Nu när besökarens ECID har skickats till ett deklarerat ID kan du använda segmentering i Analysis Workspace för att identifiera besökare som beter sig som robotar. Boten definieras ofta av deras beteende: enstaka besök, ovanliga användaragenter, okänd information om enhet/webbläsare, inga hänvisare, nya besökare, ovanliga landningssidor osv. Använd kraften i Workspace fördjupningar och segmentering för att identifiera de robotar som har undgått IAB-filtrering och era regler för robotar i rapportsviten. Här är till exempel en skärmbild av ett segment som du kan använda:

Steg 3: Exportera alla Experience Cloud IDs från segmentet via Data Warehouse

Nu när du har identifierat robotarna med hjälp av segment är nästa steg att använda Data Warehouse för att extrahera alla Experience Cloud ID:n som är kopplade till det här segmentet. På den här skärmbilden visas hur du bör konfigurera din Data Warehouse -begäran:

Kom ihåg att använda Experience Cloud Visitor-ID som dimension och tillämpa segmentet 'Bts'.

Steg 4: Skicka tillbaka den här listan till Adobe som kundattribut

När Data Warehouse-rapporten kommer har du en lista över ECID:n som måste filtreras från historiska data. Kopiera och klistra in dessa ECID:n i en tom .CSV-fil med bara två kolumner, ECID och Bot Flag.

Använd den här .CSV-filen som import av kundattribut och prenumerera sedan dina rapportsviter på kundattributet enligt beskrivningen i det här blogginlägget.

Steg 5: Skapa ett segment som utnyttjar det nya kundattributet

När datauppsättningen har bearbetats och integrerats i Analysis Workspace skapar du ett segment till som utnyttjar din nya"Bot Flag"-kundattributdimension och en Exclude-behållare:

Steg 6: Använd det här segmentet som filter för den virtuella rapportsviten

Skapa slutligen en virtuell rapportsvit som använder det här segmentet för att filtrera bort identifierade objekt:

Den här nysegmenterade virtuella rapportsviten kommer nu att resultera i en renare datamängd med identifierade botar borttagna.

Steg 7: Upprepa steg 2, 3 och 4 regelbundet

Ställ in minst en månatlig påminnelse för att identifiera och filtrera nya robotar, kanske före en vanlig schemalagd analys.