Google Analytics 봇 필터링이란 무엇이며 어떻게 사용합니까?

어느 날 Google Analytics 계정에 로그인했는데 웹사이트 트래픽이 급증했다고 상상해 보십시오. 그러나 자세히 살펴보면 변환을 가져오지 않고 웹 사이트의 안전에 대해 걱정하게 만드는 대부분이 봇이라는 것을 이해합니다. 운 좋게도 Google Analytics 봇 필터링 기능은 문제를 해결하기 위해 있습니다.

의심할 여지 없이 GA(Google Analytics)는 비즈니스 웹사이트로 유입되는 트래픽을 분석하고 이해하기 위해 마케터가 즐겨 사용하는 도구 중 하나입니다. 그리고 온라인 마케팅 노력은 깨끗한 데이터만큼만 중요하기 때문에 모든 마케팅 담당자는 Google Analytics 보고서를 가능한 한 깨끗하고 정확하게 유지하는 것이 필수적이라는 것을 알아야 합니다. 데이터에서 모든 노이즈를 걸러내고 비즈니스에 가치 있는 통찰력을 제공하는 가장 빠른 방법은 Google Analytics 봇 필터링 도구를 사용하는 것입니다.

봇 트래픽: 좋은 것과 나쁜 것

간단히 말해서 봇 트래픽은 실제 사람이 아닌 온라인 트래픽입니다. Imperva 에서 실시한 연구에 따르면 2020년에는 전체 온라인 사용자의 37.2%가 로봇이라는 통찰력을 공유했습니다. 그것은 13.1%의 좋은 봇과 24.1%의 나쁜 봇을 포함했습니다.

좋은 봇 은 작업 자동화를 담당합니다. 검색 엔진에서 웹 사이트를 크롤링 및 인덱싱하거나 웹 사이트 정보로 Siri 또는 Alexa와 같은 스마트 비서를 지원합니다. Imperva에 따르면 가장 일반적인 좋은 봇은 다음과 같습니다.

• 모니터링 봇(1.2%) - 웹사이트 상태 검사기
• 상업용 크롤러(2.9%) - 미터법 크롤러(AHREF, Majestic)
• Google 봇 또는 Yahoo 봇과 같은 검색 엔진 봇(6.6%)
• 사이트를 모바일 콘텐츠로 변환하는 피드 페처(12.2%).

이러한 모든 봇, 스파이더 또는 크롤러는 웹 사이트를 원활하게 실행하는 데 중요한 역할을 합니다. 마케터가 사이트에서 하나를 차단하기로 결정하면 트래픽에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

나쁜 봇 은 웹사이트 스크래핑이나 스팸과 같은 일을 담당하는 봇입니다. 어떤 사람들은 봇을 시작하여 웹 사이트에서 데이터를 크롤링하고 긁어내어 콘텐츠를 자체 사이트에 업로드하거나 사이트에서 악용할 취약점을 찾아 청소합니다. 설문 조사에 따르면 가장 인기 있는 악성 봇은 다음과 같습니다.

• 웹사이트에 댓글과 메시지를 자동으로 게시하는 스팸 봇(0.3%)
• 웹 스크레이퍼(1.7%)는 가격, 콘텐츠 조각을 사이트에서 긁는 데 사용됩니다.
• 사이트의 취약점을 검색하는 해커 봇(2.6%)
• 실제 사람처럼 보이는 사칭 봇(24.3%)이 DDoS 공격에 자주 사용됩니다.

Google 애널리틱스 봇 필터링: 왜 중요한가요?

봇 트래픽은 페이지 조회수, 이탈률, 세션 시간, 사용자 위치 및 전환과 같은 분석 지표에 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 메트릭의 편차는 사이트 소유자와 데이터 분석가에게 많은 좌절감을 줄 수 있습니다. 봇 활동으로 가득 찬 웹 사이트의 성능을 측정하는 것은 어렵습니다. A/B 테스팅, 전환율 최적화 등 사이트 개선을 위한 시도가 봇에 의해 발생하는 노이즈로 인해 무산되고 있습니다.

필터링된 데이터는 사용자가 사이트와 상호 작용하는 방식에 대한 보다 정확한 그림을 제공합니다. 객관적인 메트릭을 얻으면 비즈니스에 최고의 ROI를 제공하는 페이지, 획득 소스 및 캠페인을 이해할 수 있습니다.

Google Analytics는 데이터 모니터링 대시보드를 제공하지만 마케터와 고객 모두에게 이해하기 어려울 수 있습니다. 데이터 분석 도구 를 사용하면 마케터가 시간을 절약하고 시각적 보고서를 만들고 원하는 빈도로 자동화하고 몇 분 안에 팀원 및 고객과 공유할 수 있습니다.

Google 애널리틱스에서 봇 트래픽을 식별하는 방법

봇은 일반적으로 GA에서 직접 트래픽으로 표시됩니다. 데이터 분석가는 다른 차원에서 패턴을 찾아 필터링할 수 있어야 합니다. 봇 트래픽은 대부분 웹사이트(예: trafficmonster.info , morerefferal.net 등)의 꼬리 부분과 함께 제공됩니다 . 다음은 트래픽 봇이 귀하를 방문했다는 몇 가지 다른 징후입니다.

특정 요일 또는 시간의 트래픽 증가. 웹사이트가 일반적으로 매일 1,000명의 방문자를 확보하고 특별한 마케팅 또는 판매 캠페인이 없는 경우 트래픽이 10,000명으로 급증했습니다. 이는 봇 생성 트래픽일 가능성이 큽니다. Orbit Media Studios의 Andy Crestodina는 " 달리 설명할 수 없는 스파이크가 보이면 봇이라는 증거를 찾으십시오"라고 말합니다.

봇 트래픽을 식별할 때 발생하는 또 다른 위험 신호는 특정 페이지 (일반적으로 홈페이지 또는 정보 페이지) 방문이 비정상적으로 급증하는 것 입니다. 봇이 사이트에 넘쳐나면 가장 많이 방문한 페이지를 방문하여 헤드라인, 가격표 등 사용자가 찾을 수 있는 모든 정보를 스크랩합니다.

높은 이탈률과 낮은 사이트 체류 시간 은 비정상적인 트래픽을 해결할 때 찾아야 하는 지표입니다. 봇은 실제 사람이 아니며 이미 명확한 목적을 가지고 웹사이트에 옵니다. 즉, 자동으로 웹사이트를 스캔하고 즉시 떠납니다. 봇 트래픽 이탈률은 일반적으로 거의 100%이고 사이트에 있는 시간은 거의 00:00입니다.

트래픽 소스가 비즈니스와 다른 국가입니다. 경쟁자, 스크래퍼 또는 해커가 봇을 실행하면 정보가 무작위로 생성됩니다. 회사가 운영되지 않는 외국과 비슷합니다.

횡설수설한 자격 증명으로 생성된 새 계정 또는 임의의 이름과 가짜 전화번호로 채워진 연락처 양식과 같은 정크 변환 은 로그인 또는 연락처 정보가 필수인 경우 측면에서 추가 정보에 액세스합니다.

Google 애널리틱스 데이터에서 봇 트래픽을 제거하는 방법

GA는 "알려진 봇 및 스파이더의 모든 적중을 제외"하는 옵션을 제공합니다. 봇 트래픽의 소스를 식별할 수 있는 경우 데이터 분석가는 Google Analytics에서 무시할 특정 IP 주소 목록을 제공할 수도 있습니다. 보고서에서 기본 필터를 활성화하려면 "관리" 탭으로 이동하여 필터를 적용할 보기를 선택한 다음 "보기 설정"을 클릭하십시오. 그런 다음 "알려진 봇 및 스파이더의 모든 적중 제외"라는 확인란을 선택하십시오.

이러한 조치는 일부 봇이 분석을 범람하는 것을 막지만 모든 것을 막지는 못합니다. 대부분의 악성 봇은 트래픽 데이터를 방해하는 것 외에 다른 목적을 추구합니다. 이러한 조치는 분석을 보존하는 것 외에 유해한 봇 활동을 줄이는 데는 아무 역할도 하지 않습니다. 다음은 Google Analytics를 통해 봇 트래픽을 필터링하는 방법에 대한 몇 가지 추가 팁입니다.

• 새 보기를 만듭니다 . GA에 여러 보기가 있으면 데이터 분석가가 필터의 영향을 측정하고 필터가 실수로 데이터에 영향을 미칠 경우에 대비할 수 있습니다. 필터가 Google 애널리틱스에 적용되면 소급 적용됩니다. 즉, 비즈니스 계정에 필터를 설정하더라도 과거 데이터는 필터링되지 않습니다. Analytics에서 새 보기를 만들려면 "관리" 탭으로 이동하여 "보기 만들기"를 클릭한 다음 "원시 데이터 보기", "테스트 보기" 및 "보고 보기"를 설정합니다.
• 분석가가 스팸 도메인을 결정한 경우 데이터 세분화 는 봇 트래픽을 필터링하는 데 도움이 됩니다. 필터와 달리 세그먼트는 과거 데이터와 앞으로의 데이터에 영향을 미칩니다. 새 세그먼트를 만들려면 "세그먼트 추가"를 누른 다음 "새 세그먼트"를 누르고 제외하려는 도메인을 입력하십시오. 여러 도메인을 제외하려면 각 도메인 사이에 파이프/세로 막대를 추가합니다.

결론

실제적이고 정확한 데이터를 보유하는 것은 Google Analytics와 모든 마케팅 분석에 필수적입니다. 유용하지 않은 인위적인 정보 없이 데이터를 적절하게 필터링하는 것도 중요합니다. 마케터는 GA 보고서에 불필요한 데이터가 포함되어 있으면 웹사이트나 비즈니스의 다음 단계를 결정할 때 잘못된 통찰력을 얻을 수 있음을 이해해야 합니다.

봇 트래픽이 무엇인지 학습하고 식별하고 필터링한 후 마지막 단계는 Google 애널리틱스에서 수집한 데이터를 명확하게 확인하는 것입니다. 마케터는 보고 도구를 사용하여 데이터를 수집하고 시각적으로 매력적이고 요약하기 쉬운 보고서로 제시하는 것이 좋습니다.