Konfigurera objektidentifiering för datastreams

Trafik som härrör från icke-mänskliga enheter, som automatiserade program, webbskrapor, spindlar, skriptskannrar, kan göra det svårare att identifiera händelser som inträffar från mänskliga besökare. Den här typen av trafik kan påverka viktiga affärsvärden negativt, vilket leder till felaktig trafikrapportering.

Med punktidentifiering kan du identifiera händelser som genereras av Web SDK, Mobile SDK och Server API som om de genererats av kända spindlar och botar.

Genom att konfigurera robotidentifiering för dina datastreams kan du identifiera specifika IP-adresser, IP-intervall och begäranrubriker som du vill klassificera som båda händelser.

Identifiering av robottrafiken kan ge en mer exakt mätning av användaraktiviteten på er webbplats eller i mobilapplikationen.

När en begäran till Edge Network överensstämmer med någon av robotidentifieringsreglerna uppdateras XDM-schemat med en bockpoäng (alltid inställt på 1), vilket visas nedan.

{
  "botDetection": {
    "score": 1
  }
}

Denna robotbedömning hjälper de lösningar som tar emot begäran att identifiera robottrafiken korrekt.

IMPORTANT
Punktavkänning tar inte bort några robotförfrågningar. Det uppdaterar bara XDM-schemat med robotpoängen och vidarebefordrar händelsen till datastream-tjänst som du har konfigurerat.
Adobe lösningar kan hantera båda poängen på olika sätt. Adobe Analytics använder till exempel sin egen filtreringstjänst för robotar och använder inte bakgrundsmusiken som angetts av Edge Network. De två tjänsterna använder samma IAB-robotlista, så robotpoängen är identiska.

Det kan ta upp till 15 minuter att sprida regler för punktidentifiering över hela Edge Network efter att de har skapats.

Förutsättningar prerequisites

För att robotidentifiering ska fungera på din datastream måste du lägga till Bot Detection Information fältgrupp till ditt schema. Se XDM-schema dokumentation som visar hur du lägger till fältgrupper i ett schema.

Konfigurera objektidentifiering för datastreams configure

Du kan konfigurera robotidentifiering när du har skapat en datastream-konfiguration. Läs dokumentationen om hur du skapa och konfigurera ett datastreamföljer du instruktionerna nedan för att lägga till båda identifieringsfunktioner i ditt datastream.

Gå till datastreams-listan och välj den datastream som du vill lägga till robotidentifiering till.

Datastreams-användargränssnitt som visar listan med datastreams.

På informationssidan för datastream väljer du Bot Detection till höger.

Alternativet för punktidentifiering är markerat i användargränssnittet för datastreams.

The Bot Detection Rules visas.

Inställningar för punktavkänning på inställningssidan för datastream.

På sidan Regler för punktidentifiering kan du konfigurera robotidentifiering med följande funktioner:

Använd listan IAB/ABC International Spiders and Bots iab-list

The IAB/ABC International Spiders and Bots List är en tredjepartslista som är branschstandard och som hjälper dig att identifiera automatiserad trafik, som sökmotorer, övervakningsverktyg och annan icke-mänsklig trafik som du kanske inte vill visa i dina analysräkningar.

Så här konfigurerar du din datastream att använda IAB/ABC International Spiders and Bots List, växlar Use IAB/ABC International Spiders and Bots List for bot detection on this datastream väljer du sedan Spara för att använda inställningarna för identifiering av robotar på ditt datastam.

IAB-spindlar och robotlista har aktiverats.

Skapa identifieringsregler för robotar rules

Förutom att använda IAB/ABC International Spiders and Bots Listkan du definiera egna identifieringsregler för robotar för varje datastream.

Du kan skapa regler för robotidentifiering baserat på IP-adresser och IP-adressintervall.

Om du behöver mer detaljerade regler för robotidentifiering kan du kombinera IP-villkoren med villkoren för begärandehuvudet. Regler för punktidentifiering kan använda följande rubriker:

HTTP-huvud
Beskrivning
user-agent
Ett huvud som gör att servrar och nätverkspartners kan identifiera programmet, operativsystemet, leverantören och/eller versionen för den begärande användaragenten.
content-type
Anger den ursprungliga medietypen för resursen (innan någon innehållskodning används för sändning).
referer
Identifierar adressen till webbsidan som resursen har begärts från.
sec-ch-ua
Tillhandahåller varumärket och en viktig version för varje varumärke som är kopplat till webbläsaren i en kommaseparerad lista.
sec-ch-ua-mobile
Anger om webbläsaren finns på en mobil enhet. Den kan också användas av en webbläsare på datorn för att ange en inställning för en mobilanvändarupplevelse.
sec-ch-ua-platform
Anger den plattform eller det operativsystem som användaragenten körs på. Exempel: "Windows" eller "Android".
sec-ch-ua-platform-version
Anger den version av operativsystemet som användaragenten körs på.
sec-ch-ua-arch
Tillhandahåller användaragentens underliggande processorarkitektur, som ARM eller x86.
sec-ch-ua-model
Anger den enhetsmodell som webbläsaren körs på.
sec-ch-ua-bitness
Anger "bitness" för användaragentens underliggande processorarkitektur. Detta är storleken i bitar av ett heltal eller en minnesadress, vanligtvis 64 eller 32 bitar.
sec-ch-ua-wow64
Anger om en användaragentbinärfil körs i 32-bitarsläge i 64-bitars Windows.

Följ stegen nedan för att skapa en regel för identifiering av robotar:

  1. Välj Add New Rule.

    Skärmen med inställningar för punktavkänning med knappen Lägg till ny regel markerad.

  2. Ange ett namn för regeln i Rule Name fält.

    Regelskärm för punktavkänning med regelnamnet markerat.

  3. Välj Add new IP condition om du vill lägga till en ny IP-baserad regel. Du kan definiera regeln efter IP-adress eller efter IP-adressintervall.

    Skärm med IP-adressfältet markerat för att identifiera startregel.

    Skärm med regel för punktidentifiering med IP-intervallfältet markerat.

    note tip
    TIP
    IP-villkoren baseras på en logisk OR operation. En begäran markeras som om den kommer från en robot om den matchar något av de IP-villkor som du har definierat.
  4. Om du vill lägga till rubrikvillkor i regeln väljer du Add header conditions group och markera sedan de rubriker som du vill att regeln ska använda.

    Regelskärm för punktavkänning med rubrikvillkoren markerade.

    Lägg sedan till de villkor som ska användas för den valda rubriken.

    Regelskärm för punktavkänning med rubrikvillkoren markerade.

  5. När du har konfigurerat önskade regler för robotidentifiering väljer du Save om du vill att reglerna ska tillämpas på din datastream.

    Regelskärm för punktavkänning med rubrikvillkoren markerade.

Exempel på regler för punktavkänning examples

För att hjälpa dig komma igång med robotidentifiering kan du använda de exempel som beskrivs nedan för att skapa robotidentifieringsregler.

Punktidentifiering baserad på en IP-adress one-ip

Om du vill markera alla begäranden som kommer från en viss IP-adress som robottrafik skapar du en ny regel som utvärderar en enskild IP-adress, vilket visas i bilden nedan.

Regel för punktidentifiering som baseras på en IP-adress.

Punktidentifiering baserad på två IP-adresser two-ip

Om du vill markera alla begäranden som kommer från någon av de två specifika IP-adresserna som Båda-trafik skapar du en ny regel för robotidentifiering som utvärderar två IP-adresser, vilket visas i bilden nedan.

Regel för punktavkänning som baseras på två IP-adresser.

Punktidentifiering baserad på ett intervall med IP-adresser range

Om du vill markera alla begäranden som kommer från en viss IP-adress i ett visst intervall som robottrafik, skapar du en ny regel för identifiering av robotar som utvärderar ett helt IP-adressintervall, vilket visas i bilden nedan.

Regel för punktidentifiering baserad på IP-intervall.

Punktavkänning baserad på en IP-adress och ett begärandehuvud ip-header

Om du vill markera alla begäranden som kommer från en viss IP-adress och som innehåller en viss begäranderubrik som båda trafik, skapar du en ny regel för identifiering av robotar enligt bilden nedan.

Den här regeln kontrollerar om begäran kommer från en viss IP-adress och om referer begäranhuvudet börjar med www.adobe.com.

Regel för punktavkänning baserad på IP-adress och begärandehuvud.

Punktavkänning baserad på flera villkor multiple-conditions

Du kan skapa regler för identifiering av robotar baserat på:

  • Flera olika villkor: Olika villkor utvärderas som logiska AND operation, vilket innebär att villkoren måste vara uppfyllda samtidigt för att begäran ska kunna identifieras som om den kommer från en robot.
  • Flera villkor av samma typ: Villkor av samma typ utvärderas som logiska OR operation, vilket innebär att om något av villkoren är uppfyllt identifieras begäran som om den kommer från en robot.

Regeln som visas i bilden nedan identifierar en robotursprungsbegäran om följande villkor uppfylls:

Begäran kommer från någon av de två IP-adresserna, referer sidhuvud börjar med www.adobe.comoch sec-ch-ua-mobile identifierar att begäran kommer från en webbläsare på datorn.

Regel för punktavkänning som baseras på flera villkor.

recommendation-more-help
c4bd45d4-a044-4e32-94ad-5e2f71800fac