Adobe Target 安靜地「封鎖」機器人流量。它會偵測自動訪客，並允許他們檢視內容，但確保其活動不會影響實驗、量度或個人化模型。如此可保持 SEO 完整且資料值得信賴，確保最佳化決定僅以真實的人類行為為基礎。
機器人是讓行銷人員夜不能寐的討厭幽靈，它們會干擾報告並扭曲資料見解。它們會悄悄地溜入 A/B 測試中、誇大訪客數量，並將個人化模型與難以解釋的行為混為一談。
看不見的機器人活動可能會破壞您的報告資料，這就是為什麼 Adobe Target 包含內建功能，可識別、管理並靜悄悄地「封鎖」自動化流量，以免影響您的量度。(這裡的「封鎖」是指篩選掉機器人流量，使其永不干擾您的資料，而非社交上「忽略某人」的含義。)
幽靈城市：哪些會計為機器人流量？
機器人流量是指與您的網站的任何非人工自動化互動。常見的範例包括：
- 監視工具 (例如 Catchpoint、RuxitSynthetic)
- 網站爬蟲和抓取 (例如搜尋引擎爬蟲)
- 來自無頭瀏覽器或模擬使用者行為的 API 的自動化程式化請求
- AI 工具 - 這些工具只有在產生自動造訪或動作而沒有人類主動瀏覽時，才會被視為機器人
雖然幽靈城市有一些實用的住客，例如 GoogleBot，可協助使用者探索您的網站，但有些住客若未核取，可能會導致您的分析發生混亂。
尋找幽靈：為何偵測機器人很重要
當機器人與測試體驗互動時，他們可以：
- 誇大從未實際發生的曝光次數和轉換率
- 在體驗間分配流量時存在偏差
- 誤導 AI 驅動的個人化模型
這使得信任測試結果變得困難，並可能導致根據虛設資料做出決策，這恰恰說明了機器人偵測至關重要的原因。如果沒有它，行銷人員基本上就是在追逐幽靈。
在 Adobe Target 中啟用機器人偵測
Adobe Target 提供數種偵測和篩選機器人流量的方法，具體取決於您的實作：
傳統用戶端 (at.js 資料庫)
Target 會透過 DeviceAtlas’ isRobot 量度自動使用使用者代理程式識別來識別機器人流量。
使用傳送 API 的伺服器端實作
用戶端和伺服器端實作 DeviceAtlas’ isRobot 量度都用於使用者代理程式識別。不過，在標記自動化活動時，伺服器端實作會優先處理請求內容節點。
AEP Web SDK 實作
可以使用下列方式，在資料流層級設定機器人偵測：
- IAB/ABC 國際爬蟲與機器人清單
- 根據 IP 位址、IP 範圍或請求標頭的自訂規則
封禁幽靈：Adobe Target 如何處理機器人流量
Adobe Target 以最經典的方式安靜地封禁機器人。
完全封鎖機器人可能會干擾 SEO、協助工具或爬蟲的預期行為。Target 不會將其關閉，而是在背景中以不同方式處理機器人時讓它們通過。機器人會看到與人類訪客相同的內容，但絕不影響您的量度、實驗或個人化模型。
具體來說：
- 訪客輪廓僅建立在記憶體中，不會將任何內容寫入輪廓儲存區
- 客群和區段規則仍會評估，以確保提供一致的體驗
- 實驗資料和個人化模型會排除造訪，Target 不會從機器人行為學習
簡而言之，Target 可能會將體驗分配給機器人，但絕不會保留其造訪、絕不會報告，且絕對不會允許扭曲結果。它們只是……幽靈而已。
當機器人有幫助時
並非所有自動化流量都有害。有些機器人或用戶端，尤其是內部測試、API 整合或受信任的監視工具所使用的機器人或用戶端，會被 Adobe 工程列入允許清單。
將其視為存在，但無害，在不干擾資料的情況下安靜地完成工作。
列入允許清單的使用者代理程式範例包括：
Apache HttpClient、OkHttp、PhantomJS、Catchpoint、GomezAgent、RestSharp、curl、Python-urllib、Google-HTTP-Java-Client、PostmanRuntime、NewRelicPinger 等。
使用輪廓指令碼封鎖有用的機器人
Adobe Target 也為行銷人員提供封鎖實用機器人的選項 (如有需要)，例如從實驗資料中排除內部測試工具。
您可以建立輪廓指令碼，以偵測特定使用者代理程式並防止其影響活動資料。
//範例輪廓指令碼
//排除有用的機器人 (例如 Catchpoint 和 RuxitSynthetic)
//如果使用者代理程式字串符合 Catchpoint 或 RuxitSynthetic
//指令碼將傳回 true
if (user.browser != null &&
(user.browser.indexOf('Catchpoint') != -1 ||
user.browser.indexOf('RuxitSynthetic') != -1)){
return true;
}
然後，您可以根據此輪廓指令碼建立客群，以排除 Catchpoint 或 RuxitSythentic 中的任何點擊。
根據您的使用案例，您可以將此客群全域套用至所有活動，或僅套用至需要排除機器人的特定實驗。
Adobe Target 為您提供靈活性，讓資料免受幽靈般的干擾，無論它是有用的機器人，還是其他惡意的幽靈機器人。
管理機器人流量的最佳做法
- 跨解決方案統一機器人篩選：運用 Adobe Experience Platform (AEP) 機器人偵測。啟用並維護 AEP 資料流設定中的機器人規則，以取得一致的跨解決方案篩選功能。
- 定期監視流量模式：檢閱分析以找出可能表示自動化活動的異常或尖峰。
- 維護和更新機器人清單：及時更新您組織的機器人清單，以封鎖已知的機器人流量。記錄可追蹤性和治理的變更。
結論
您 大部分的派對、規則。 您決定要顯示哪些體驗，但在識別誰是「幽靈」時，Adobe Target 仰賴 DeviceAtlas。Target 不會向客戶公開完整的機器人偵測控制項。
如果真正的訪客被誤認為機器人，或者誤認為機器人是人類而略過，這時就需要工程的介入。我們可以使用 DeviceAtlas 來調整偵測或設定後端排除項目，以確保適當的來賓會出席派對。
雖然機器人偵測可能不是數位最佳化中最吸引人的部分，但它對於保持您的資料值得信賴、個人化相關和 SEO 完整至關重要。
從報告資料中排除機器人流量的主要優點
- SEO 保留：機器人與使用者看到相同的內容
- 改善資料正確性：資料反映真實的使用者行為
- 相關個人化：AI/ML 模型會從實際的互動中學習
藉由使用自訂資料流設定來分層 Adobe Target 的內建機器人處理，您可以確保整個行銷生態系統的資料完整性。
簡言之：Adobe Target 讓您的量度不受干擾，讓您可以專注在針對真人最佳化，而非幽靈！