流量激增——哈利路亚！这就是你一直在努力的方向！

　　暂停：在您开始庆祝之前，最好进行尽职调查，并确保“所有用户”下方那条光彩夺目的蓝线实际上是访问该网站的真正用户，而不是垃圾邮件。

　　确定增加的流量是否是垃圾邮件的清单并不难遵循。您可能会在　１０　分钟内知道是否该跳个庆祝舞会，或者您是否需要解决问题。不管怎样，今天你要做一些有价值的事情。

　　在对讨厌的垃圾邮件流量采取行动之前，请务必完整阅读本文。从多个指标中识别垃圾邮件流量很重要。

　　通过检查　Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ（分析）中可疑的高（或低）指标来识别垃圾邮件流量

　　有四个核心指标可以指向垃圾邮件流量：

　　平均会话持续时间
　　跳出率
　　页数／会话
　　新用户

　　这些　Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　指标对　ＳＥＯ　非常有用，可以在Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　＞　Ａｕｄｉｅｎｃｅ　＞　Ｏｖｅｒｖｉｅｗ中找到。简单的！

　　抛出可疑的高或低结果的指标越多，流量就越有可能是垃圾邮件。

　　ＧＡ　图表显示受众　＞　概览报告。指标看起来很健康；没有可疑的结果。用于确定流量是否为垃圾邮件的四个指标以蓝色矩形突出显示。

　　＃１　平均会话持续时间

　　Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　中的平均会话持续时间共享用户（访问者／人）在一次会话（访问）期间在网站上花费的平均时间。

　　通常，垃圾邮件流量不会在网站上花费很长时间。垃圾邮件流量不是浏览网站——它不是阅读博客或研究所提供的产品或服务。相反，垃圾邮件流量通常落在页面上，然后反弹。

　　＃２　跳出率

　　Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　上的跳出率是一个非常有用的指标，用于表明网站存在问题。

　　跳出率指标共享访问网站上一个页面、未参与、未点击另一页面并离开的用户百分比。每个登陆页面并离开同一页面而没有点击另一个页面的用户都算作跳出。

　　＊对于那些正在使用　ＧＡ４的人（我向你致敬！），请注意，跳出率不再是一个指标。它被Ｅｎｇａｇｅｍｅｎｔ　Ｒａｔｅ取代。

　　与　ＳＥＯ　和数据分析一样，您需要将数据上下文化。并非所有跳出率高的页面都表明存在问题。例如，自然流量可能会搜索“品牌名称＋电话号码”，访问　ＳＥＲＰ　中的联系页面，获取号码，然后离开拨打电话。这是一个反弹，但这并不是一件坏事——用户得到了服务。

　　一个保证是一定比例的用户会反弹。人为的低跳出率肯定需要注意。下图是客户　Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　帐户的屏幕截图。他们的分析报告了　１．４７％　的跳出率。看起来好得令人难以置信？这是。

　　经过一番调查，该网站被发现有两个分析标签。重复的　ＵＡ　代码扭曲了结果。正是出于这样的原因，我重申在假设增加的流量是垃圾邮件之前检查大量数据点的重要性。

　　＃３　每个会话的页面

　　如果网站上有高质量的流量（也不是垃圾邮件），那么您可能会看到用户在每个会话中查看多个页面。自然而然地，吸引了网站周围的流量点击。

　　垃圾邮件流量很可能会查看　１．００（或非常少的）页面。如果每次会话的页面数指标随着流量的增加而直线下降，那么这就是流量是垃圾邮件的有力指标。

　　＃４　新用户

　　如果　Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　报告某个网站　１００％　的新用户或新用户显着增加，那么这可能是垃圾邮件流量。要确定新用户是否达到峰值，请将新用户的百分比与历史数据进行比较，并注意是否出现峰值。

　　检查您的流量来源：垃圾流量通常隐藏在推荐流量中

　　如果您查看了　Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　中的指标并且它指向垃圾邮件，那么推荐流量就是下一个去处。

　　通过查看流量来源下的数据，您可以找到哪些链接正在发送垃圾流量，然后您可以决定如何处理它。通常，该操作是拒绝链接和／或设置垃圾邮件过滤器，这有助于减少　Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ（分析）报告中的垃圾邮件。下面介绍了这两个选项。

　　查找推荐流量

　　首先，通过访问Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　＞　Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ　＞　Ａｌｌ　Ｔｒａｆｆｉｃ　＞　Ｏｖｅｒｖｉｅｗ　＞　Ｃｈａｎｎｅｌｓ　＞　Ｒｅｆｅｒｒａｌ找到引荐流量

　　查看指向域和驱动流量的链接。如果链接高度相关且可识别，则很好。

　　如果一个链接感觉是垃圾邮件和／或来自该链接的流量似乎返回了一些可疑的指标（见下图的　ｂｏｔｔｒａｆｆｉｃ．ｐｗ），这就是垃圾邮件的指标。

　　在具有大量真实流量的网站上，来自推荐的垃圾邮件流量的增加可能会被忽视，因为它通常是轻微的通货膨胀并且没有影响。但是，垃圾邮件流量可能会对较小的网站或新网站产生更大的影响，因为它可以在很大程度上按百分比扭曲数据。

　　下面的屏幕截图显示了一个只有　１２０　个用户的小型网站。排名靠前的引荐来源网站　ｂｏｔｔｒｆｆｉｃ．ｐｗ　吸引了　６６　个用户，占总用户的　５０％　以上。如果仅凭域名还不足以断定流量是垃圾邮件，那么这些指标——０％　跳出率、两个页面／会话、６６　个用户（所有这些都是新用户）以及非常短的平均会话持续时间——当然可以指出垃圾邮件。

　　检查您的流量的地理位置

　　垃圾邮件流量的另一个指标是来自数字战略未针对的国家／地区的流量增加。

　　在此重申非常重要的是，为了确定流量是否为垃圾邮件，必须存在大量垃圾邮件流量指标。仅仅看到来自非目标国家的流量增加并假设它是垃圾邮件是不够的。在对潜在的垃圾邮件做出反应之前，请务必进行尽职调查并检查不同的报告。

　　下面的屏幕截图显示了　Ｂ２Ｃ　网站的地理报告。该公司向美国和加拿大的消费者运送产品，但来自其他国家的流量正在寻找该网站。与上面的　ｂｏｔｔｒａｆｆｉｃ．ｐｗ　不同，这些指标不会尖叫垃圾邮件流量。

　　一些调查证明流量是真实的。这是来自博客的自然流量。在这种情况下，您可以接受网站偶尔会接触到不同国家／地区的受众。如果数据没有用，Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　会提供按国家／地区过滤流量的选项。

　　对垃圾邮件流量采取行动

　　如果您检查了多个指标并至少看到一些指标表明您的流量高峰可能是垃圾邮件增加的结果，那么您有几个选择。

　　操作选项　１：拒绝垃圾邮件反向链接

　　拒绝链接不是掉以轻心的事情。在您采取任何拒绝行动之前，您需要确定这是正确的做法，并且该链接肯定是垃圾邮件并且对网站有害。

　　谷歌的拒绝建议是：“只有在以下情况下，您才应该拒绝反向链接：

　　您有大量指向您网站的垃圾链接、人工链接或低质量链接，并且

　　这些链接已经在您的网站上引起了手动操作，或者可能会导致手动操作。”

　　在　ｂｏｔｔｒａｆｆｉｃ．ｐｗ　的实例中，简单地过滤　Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　中的流量可能就足够了（请参阅下面的说明），但如果您觉得需要拒绝，请按照　Ｍｏｚ　关于何时和如何拒绝链接的说明进行操作。

　　操作选项　２：在　Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　中过滤垃圾邮件流量

　　值得庆幸的是，谷歌非常了解哪些网站会增加垃圾邮件流量，哪些网站不会。（您可以看到　Ｇｏｏｇｌｅ　如何明智地处理像　ｂｏｔｔｒａｆｆｉｃ　这样的域！）这意味着您可以避免有风险的拒绝，而只需将　Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ　设置为过滤掉机器人流量。

　　以下是您在　Ｇｏｏｇｌｅ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓ（分析）中过滤垃圾邮件需要采取的五个步骤：

　　1.前往左下角的“管理员”齿轮
　　2.请参阅设置中的“查看”部分
　　3.点击“查看设置”
　　4.留意显示“排除已知机器人和蜘蛛的所有命中”的复选框
　　5.节省

　　请记住，过滤视图将从添加日期开始过滤数据。历史数据将保持不变。记下您添加此更改的日期会有所帮助，这样您就可以合理化当您停止在　ＧＡ　中记录垃圾邮件流量时不可避免的流量下降，无论大小。

　　密切关注垃圾邮件流量

　　所有网站都有一定比例的垃圾邮件流量，您如何处理它取决于网站、垃圾邮件的影响和潜在危害。勤奋并与数据保持密切联系是明智之举，这样您就可以在出现问题时发现问题。

　　检查您的核心网站指标，以便在发生剧烈变化时发现它。　　
　　每季度进行一次反向链接审核，并检查指向该站点的链接是否不会导致流量激增。　　
　　如果您还没有，请将机器人过滤器添加到　ＧＡ

　　留意垃圾邮件，如果流量突然激增，请务必仔细检查。我们所有人的乐观主义者很容易忽视这样的问题。