Was tun bei Referrer Spam in Google Analytics?

Aktuell warscheinlich eines der größten und auch nervigsten Themen für jeden Website Betreiber ist der Referral Spam, der die eigenen Daten verfälscht und somit möglicherweise eine falsche Marketing Steuerung bzw. eine falsche Bewertung des Userverhaltens verursacht. 

In diesem Artikel werde ich Euch einmal zeigen, was eigentlich Referral Spam ist, wie er entsteht und was Ihr gegen diesen “unnatürlichen” Traffic in Google Analytics tun könnt.

Was ist eigentlich Referral Spam?

Jeder von Euch hat warscheinlich in dem Referral Report bei Google Analytics schon einmal sehr merkwürdige Referrer, wie z. B. social-buttons.com, buttons-for-website.com, usw., gesehen die Ihr überhaupt nicht zuordnen konntet.

Ein Blick auf diese Referrer zeigt Euch meistens keine direkte Verbindung zu Eurer Seite bzw. weist auch keinen Backlink zu Euch auf. Die Seite ist meistens irgendeine (schlecht gemachte) Seite oder eine Parkseite für Domains mit Werbung drauf.

Daten seitig liefern Euch diese Zugriffe meistens auch nur kompletten Schrott, wie z. b. 100% neue Besucher, 1 Seitenaufruf pro Besuch, Besuchszeit eine Sekunde , 100% Bounce Rate usw. Diese kann natürlich bei kleineren Seiten sehr schnell zu einer verfälschten Sicht auf die Daten führen. Aber selbst größere Seiten bekommen ab einem bestimmten Volumen auch Ihre Probleme mit der Bewertbarkeit.

Auf dem Screenshot seht Ihr typische Referrer Spam Besuche.

 

Ghot Referrer: Spam Zugriffe in Google Analytics

Ghot Referrer: Spam Zugriffe in Google Analytics

Wie entsteht dieser Referral Spam überhaupt?

Eine der einfachsten Varianten und somit in der Häufigkeit auch am weitesten verbreitetsten Weg für einen Referral Spammer diesen Spam in Google Analytics zu erzeugen, ist das Google Analytics Measurement Protocol. Dieses wurde mit Universal Analytics eingeführt und war eigentlich dazu gedacht beispielsweise Offline Daten einfach an Google Analytics zu senden. Die Spammer nutzen nun aber die Einfachheit aus, denn sie brauchen nur eine ganz simple URL in dieser Form: “https://gabctest.com/?v=1&t=pageview&tid=UA-35876024-1&cid=35009a79-1a05-49d7-b876-2b884d0f825b&dr=http%3A%2F%2Fexample.com&dp=http%3A%2F%2Fabc.com%2Fhome%2Ftest” zu nutzen und schon können sie Daten an Euer Analytics Profil senden.

Auf dem Screenshot von Moz.com sehr Ihr dieses Prinzip noch einmal gut visualisiert.

 

Ghost Referrer Spam Grafik von Moz.com

Ghost Referrer Spam Grafik von Moz.com

Das kann man natürlich in dieser Form wunderbar automatisieren und dutzende von Website Profilen gleichzeitig mit Hits “überschütten”.

Referrer Spam ist natürlich nur eine der Varianten, die man mit diesem Vorgehen erzeugen kann, denn so können auch gezielte Angriffe auf die Daten der Konkurrenz vorgenommen werden. Wie z. B. automatisch erzeugte Kampagnen Aufrufe, die Online Marketing Steuerungssysteme das Budget automatisiert anpassen lassen usw. Der Kreativität sind hier keine Grenzen gesetzt.

Nach diesem kleinen Intro kommen wir nun dazu, was man gegen diesen Referrer Spam in Google Analytics eigentlich tun kann.

Was tun bei Referrer Spam?

Erst einmal die schlechte Nachricht vorab, in Google Analytics werdet Ihr diesem Problem erst einmal nur hinterher laufen. D. h. Ihr könnt Euch bei Euren täglichen Prozessen mindestens eine halbe bist insgesamt Stunde für die Analyse des Fake Traffics reservieren.

Tipp 1: Filter für den Fake Traffic einrichten

Wenn Ihr erst einmal Spam Traffic erkannt habt, dann könnt Ihr in Google Analytics in Google Analytics unter “Verwalten”–>”Datenansicht”–>”Filter” euren neuen Filter einrichten. Hier bietet es sich an einen Filter für mehrere Spam Referrer zu erstellen. Diese könnt Ihr mit einem einfachen Regulärem Ausdruck (Artikel zu Regulären Ausdrückem im Google Analytics von Luna Park) dort eintragen. Auf dem Screenshot seht Ihr beispielhaft einen solchen Regulären Ausdruck.

 

Referrer: Ghost Traffic Filter in Google Analytics

Referrer: Ghost Traffic Filter in Google Analytics

Hinweis! Wenn Ihr einen Filter einrichtet werden nur Eure zukünftigen Daten herausgefiltert, in den vergangenen Daten wird weiterhin der Referrer Spam angezeigt.

Tipp 2: Ausschluss des Spam Traffics aus per Bot Filter

Diese Option wird Euch eher bei der Beseitung des Bot Traffics, aber oftmal nicht bei der Beseitigung des Referrer Spams via Universal Analytics Measurement Protocol helfen. Dennoch sollte Ihr in Eurem Analytics Account diese Option anhaken, denn von Haus aus ist diese nicht automatisch aktiviert. Ihr findet die Option in Eurem Analytics Account unter “Datenansicht”–>”Einstellungen der Datenansicht”–>”Bots herausfiltern”–>”Alle Treffer von bekannten Bots und Spidern ausschließen”. Auf dem Screenshot seht Ihr die Option innrhalb der Google Analytics Konfiguration.

 

Herausfiltern von Bots in Google Analytics

Herausfiltern von Bots in Google Analytics

Auch diese Option hilft Euch aber leider auch nur zukünftig, die vergangenheitsbezogenen Daten werden nicht beeinflusst.

Tipp 3: Verwenden von Benutzerdefinierten Segmenten zur Filterung

Um auch vergangenheitsbezogene Daten zu filtern bzw. Euch bei Analysen ein “reineres” Bild Eurer Daten zu geben, könnt Ihr ein Benutzerdefiniertes Segment verwenden bei dem Ihr alle identifizierten Spam Referrer ausschließt. Hier müsst Ihr einfach ein neues Segment erstellen und hierbei, ähnlich dem Spam Filter, die Spam Referrer per Regulärem Ausdruck ausschließen. Auf dem Screenshot seht Ihr die Einstellung für das Benutzerdefinierte Segment.

 

Einrichten eines Benutzerdefinierten Segments für den Referrer Spam Traffic

Einrichten eines Benutzerdefinierten Segments für den Referrer Spam Traffic

Leider ist dieses Vorgehen auch nur ein Workaround, dennoch ist dieses leider das einzige Vorgehen welches Euch die Möglichkeit bietet auch die vergangenheitsbezogenen Daten innerhalb der Google Analytics Oberfläche sauber zu nutzen.

Das Referrer Spam…

…Problem erfreut sich momentan größter Beliebtheit. Leider gibt es in Google Analytics keine Möglichkeit die Daten vergangenheitsbezogen zu bereinigen. Möglicherweise muss Google hier noch einmal nachlegen und ein Feature implementieren, welches die Daten auch nachträglich noch ändern lässt. Ansonsten hilft Euch nur der Tipp über das Benutzerdefinierte Segment, welches aber auf Dauer auch keine wirklich Lösung darstellt.

Habt Ihr noch weitere Wege, wie Ihr die Daten sauber bekommt? Dann hinterlasst gerne einen Kommentar!

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5 Kommentare

  1. Hey Mario,
    Du hast die Spamming URL gepostet:

    “https://gabctest.com/?v=1&t=pageview&tid=UA-35876024-1&cid=35009a79-1a05-49d7-b876-2b884d0f825b&dr=http%3A%2F%2Fexample.com&dp=http%3A%2F%2Fabc.com%2Fhome%2Ftest”

    gabctest.com ist sicherlich das Opfer.
    Welche Rolle aber nehmen example.com und abc.com, insbesondere in Abgrenzung zueinander ein?

    Zudem sehe ich neben der tid auch die cid. Was ist denn dann die cid?

    Viele Grüsse
    Atilla

    • Moin Atilla,

      ganz genau so ist es. In dem Fall ist gabctest.com das Opfer.

      Die cid (Client ID) ist für das Web das Synonym für Cookie ID, wenn aber eine User ID vorhanden ist wird diese verwendet. Universal Analytics CID

      Das entscheidene vor example.com ist der Parameter „dr“. Dieses ist in diesem Beispiel der gefakte Referrer bzw. generell der Referrer.

      Viele Grüße und guten Start ins Wochenend!

      Mario

  2. Hi Mario,
    dazu gab es vor kurzem einen gute Artikel bei moz. Er beschreibt die Variante mit dem personalisierten Filter.
    https://moz.com/blog/stop-ghost-spam-in-google-analytics-with-one-filter

    das habe ich bei mir getestet und das scheint ganz gut zu funktionieren!

    Beste Grüße
    Moritz

  3. Hallo Mario,

    es gibt auch noch die Möglichkeit, die Referrer über die Verweisausschlussliste zu sperren. Ich habe seinerzeit mal dazu etwas in unserem Blog geschrieben: http://www.internetkapitaene.de/2015/07/07/google-analytics-umsaetze-ueber-referrals-wie-paypal-co/

    VG
    Marvin

  4. Danke für diesen tollen Beitrag, ich habe mich schon immer dafür interessiert, dies hat mein Verständnis über die Suchmaschinenoptimierung auf jeden Fall verbessert

    Liebe Grüße :)

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