अमान्य ट्रैफ़िक की पहचान: संदिग्ध गतिविधि को पहचानें और फ़िल्टर करें

आपका कन्वर्ज़न रेट अचानक 2% से 5% हो जाता है। बढ़िया। फिर आप देखते हैं कि सारे नए कन्वर्ज़न एक ही IP एड्रेस से, एक ही सेशन में आए। और हर कन्वर्ज़न एक सेकंड के अंतर पर हुआ। संदिग्ध।

अमान्य ट्रैफ़िक हमेशा स्पैम की तरह सामने नहीं आता। कभी-कभी वह जायज़ दिखता है, पर ऐसे पैटर्न पर चलता है जो कोई इंसान नहीं बनाएगा। इन पैटर्न को पहचानना सीख लें, तो आप नकली डेटा पर रणनीति बनाने से बच जाते हैं।

अमान्य ट्रैफ़िक में क्या गिना जाता है

क्लिक फ़्रॉड

आपके विज्ञापनों पर ऑटोमैटिक क्लिक, जो असली ग्राहक की दिलचस्पी नहीं दिखाते। कोई बॉट चलाता है जो आपके पेड सर्च विज्ञापनों पर क्लिक करता है, जिससे असली कन्वर्ज़न मिले बिना आपका CPC खर्च बढ़ता है। आप ऐसे ट्रैफ़िक के लिए प्रति क्लिक ज़्यादा देते हैं जिसकी कोई कीमत नहीं।

कन्वर्ज़न फ़्रॉड

बॉट जो कन्वर्ज़न मेट्रिक्स को बनावटी रूप से फुलाने के लिए फ़ॉर्म सबमिट करते हैं या चेकआउट पूरा करते हैं। वे असल में कुछ खरीदते नहीं। वे बस कन्वर्ज़न इवेंट ट्रिगर करते हैं। आपका कन्वर्ज़न रेट असलियत से बेहतर दिखता है।

संदिग्ध ट्रैफ़िक पैटर्न

ऐसा ट्रैफ़िक जो ऑटोमैटिक दिखता है: एक जैसी सेशन अवधि, बिल्कुल एक जैसा स्क्रॉलिंग पैटर्न, व्यवहार में कोई फ़र्क नहीं। नामुमकिन जगहों से आए यूज़र (अलग-अलग महाद्वीपों से एक साथ सेशन)। ऐसा ट्रैफ़िक जो आपकी साइट पर सामान्य यूज़र व्यवहार से मेल नहीं खाता।

नामुमकिन यूज़र यात्राएं

कोई यूज़र कन्वर्ज़न सबमिट करता है, चला जाता है, लौटता है, और दो सेकंड बाद किसी दूसरे डिवाइस से एक और कन्वर्ज़न सबमिट करता है। ऑटोमेशन के बिना यह नामुमकिन है। कोई यूज़र 30 सेकंड में 500 पेज खोलता है। कोई इंसान इतनी तेज़ स्क्रॉल नहीं कर सकता।

डेटा सेंटर से आया ट्रैफ़िक

रिहायशी या मोबाइल IP की जगह जाने-पहचाने डेटा सेंटर IP रेंज से आया ट्रैफ़िक। डेटा सेंटर का ट्रैफ़िक अक्सर ऑटोमैटिक होता है। वह जायज़ हो सकता है (आपकी टीम की टेस्टिंग), या नुकसानदेह भी (बॉट, स्क्रैपर, क्लिक फ़्रॉड फ़ार्म)।

अमान्य ट्रैफ़िक को कैसे पहचानें

बिना वजह के अचानक उछाल देखिए

बिना किसी कैंपेन लॉन्च के ट्रैफ़िक रातों-रात दोगुना हो जाता है। कन्वर्ज़न उछलते हैं, पर औसत ऑर्डर वैल्यू ज़ीरो हो जाती है। ऐसे बेवजह बदलाव अक्सर अमान्य ट्रैफ़िक का संकेत होते हैं।

गड़बड़ियों के लिए ट्रैफ़िक पैटर्न का विश्लेषण कीजिए

वैध ट्रैफ़िक में फ़र्क होता है। यूज़र अलग-अलग समय बिताते हैं। वे अलग-अलग संख्या में पेज देखते हैं। उनका बाउंस रेट अलग-अलग होता है। अमान्य ट्रैफ़िक एक जैसा होता है: हर बार वही अवधि, वही पेज, वही व्यवहार। ऐसे सेशन ढूंढिए जो एक-दूसरे से बहुत ज़्यादा मिलते हैं।

एक IP पर ट्रैफ़िक के जमावड़े की जांच कीजिए

अगर आपके 50% नए कन्वर्ज़न एक ही IP एड्रेस से आए, तो वह संदिग्ध है। असली यूज़र अलग-अलग IP से आते हैं। एक ही IP से बहुत सारे कन्वर्ज़न का मतलब आमतौर पर ऑटोमेशन होता है।

अपने टूल की अमान्य ट्रैफ़िक पहचान इस्तेमाल कीजिए

Google Analytics में अमान्य ट्रैफ़िक की ऑटोमैटिक फ़िल्टरिंग है। यह संदिग्ध ट्रैफ़िक पैटर्न पहचानने के लिए मशीन लर्निंग इस्तेमाल करता है। यह परफ़ेक्ट नहीं है, पर साफ़ मामले पकड़ लेता है। अपने व्यू की बॉट फ़िल्टरिंग सेटिंग से इसे चालू कीजिए।

कन्वर्ज़न के समय के पैटर्न की तुलना कीजिए

असली कन्वर्ज़न दिन भर प्राकृतिक अंतर के साथ फैले होते हैं। अमान्य कन्वर्ज़न के पैटर्न नियमित होते हैं। कन्वर्ज़न ठीक 10-10 मिनट के अंतर पर होना। एक ही सेशन के कन्वर्ज़न का माइक्रोसेकंड के अंतर पर होना। ये पैटर्न ऑटोमेशन का संकेत देते हैं।

अमान्य ट्रैफ़िक के आम सोर्स

विज्ञापन नेटवर्क और क्लिक फ़्रॉड

विज्ञापन नेटवर्क कभी-कभी कम क्वालिटी का ट्रैफ़िक देते हैं जो कन्वर्ट नहीं होता। प्रतिस्पर्धी या बुरी नीयत वाले लोग ऐसे बॉट चला सकते हैं जो आपका बजट खत्म करने के लिए आपके विज्ञापनों पर क्लिक करें। सर्च विज्ञापन खास तौर पर कमज़ोर होते हैं, क्योंकि आप क्वालिटी की परवाह किए बिना हर क्लिक के पैसे देते हैं।

रेफ़रल ट्रैफ़िक सोर्स

कुछ रेफ़रल सोर्स जानबूझकर कम क्वालिटी का ट्रैफ़िक भेजते हैं। उन्हें एनालिटिक्स व्यू के हिसाब से पैसा मिलता है, इसलिए वे रेफ़रल के भेस में बॉट भेजते हैं। आपका रेफ़रल सोर्स जायज़ दिखता है, पर ट्रैफ़िक कन्वर्ट नहीं होता।

एफ़िलिएट नेटवर्क

कुछ एफ़िलिएट अपना कमीशन बढ़ाने के लिए बॉट ट्रैफ़िक इस्तेमाल करते हैं। वे ऑटोमैटिक ट्रैफ़िक भेजकर दावा करते हैं कि वह जायज़ सोर्स से आया। ट्रैफ़िक कभी कन्वर्ट नहीं होता, फिर भी वे कमीशन का दावा करते हैं।

डेटा स्क्रैपिंग बॉट

बॉट जो आपका कंटेंट, कीमतें या प्रोडक्ट की जानकारी स्क्रैप करते हैं। वे असली बिज़नेस वैल्यू नहीं दिखाते। वे सर्वर के संसाधन खाते हैं और आपके ट्रैफ़िक मेट्रिक्स बिगाड़ते हैं।

अमान्य ट्रैफ़िक को कैसे फ़िल्टर करें

ऑटोमैटिक अमान्य ट्रैफ़िक फ़िल्टरिंग चालू कीजिए

ज़्यादातर एनालिटिक्स टूल में पहचान की सुविधा पहले से होती है। Google Analytics अमान्य ट्रैफ़िक को अपने आप चिह्नित करता है, पर डिफ़ॉल्ट रूप से फ़िल्टर नहीं करता। फ़िल्टरिंग आपको खुद चालू करनी होती है। अपने व्यू की सेटिंग में जाइए, "Exclude all hits from known bots and spiders" चालू कीजिए और अमान्य ट्रैफ़िक फ़िल्टरिंग चालू कीजिए।

अमान्य ट्रैफ़िक को अलग करने के लिए सेगमेंट बनाइए

उसे फ़िल्टर करने से पहले उसे माप लीजिए। ऐसा सेगमेंट बनाइए जो अमान्य दिखने वाले ट्रैफ़िक को अलग करे। आपका कितना ट्रैफ़िक अमान्य है? उसके बिना आपका असली कन्वर्ज़न रेट क्या है? दायरा समझने से तय करना आसान होता है कि फ़िल्टर करना है या नहीं।

अमान्य पैटर्न के लिए कस्टम फ़िल्टर बनाइए

अगर ऑटोमैटिक फ़िल्टरिंग कुछ पैटर्न चूक जाए, तो कस्टम फ़िल्टर बनाइए। डेटा सेंटर IP रेंज से आया ट्रैफ़िक बाहर कीजिए। ज़ीरो बाउंस टाइम और नामुमकिन पेज गिनती वाले सेशन बाहर कीजिए। उन एकल IP के कन्वर्ज़न बाहर कीजिए जो बहुत ज़्यादा बार कन्वर्ट करते हैं।

अपने विज्ञापन नेटवर्क के साथ काम कीजिए

अगर अमान्य ट्रैफ़िक आपके पैसे देकर चलाए विज्ञापनों से आ रहा है, तो इसकी रिपोर्ट अपने विज्ञापन नेटवर्क को कीजिए। उनके पास क्लिक फ़्रॉड पहचानने के टूल होते हैं और वे अक्सर अमान्य ट्रैफ़िक का पैसा लौटा देते हैं। Google Ads और ज़्यादातर विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म में फ़्रॉड की पहचान पहले से होती है।

चुनौती: गलत पहचान

जायज़ ट्रैफ़िक जो संदिग्ध दिखता है

आपकी साइट के पावर यूज़र एक घंटे में 500 पेज खोल सकते हैं। डेटा खींचने वाले API क्लाइंट एक IP से भारी ट्रैफ़िक की तरह दिख सकते हैं। डेटा सेंटर से आपकी साइट टेस्ट करने वाली टीम अमान्य ट्रैफ़िक जैसी दिख सकती है। बहुत सख़्त फ़िल्टरिंग असली यूज़र को बाहर कर देती है।

संवेदनशीलता और सटीकता में संतुलन

सख़्त फ़िल्टरिंग ज़्यादा फ़्रॉड पकड़ती है, पर गलत पहचान का खतरा बढ़ाती है। नरम फ़िल्टरिंग असली फ़्रॉड चूक सकती है। फ़िल्टर किए और बिना फ़िल्टर वाले, दोनों व्यू पर नज़र रखकर संतुलन ढूंढिए। ज़रूरत से ज़्यादा फ़िल्टरिंग पकड़ने के लिए उनकी नियमित तुलना कीजिए।

अपने फ़िल्टरिंग नियम दर्ज कीजिए

रिकॉर्ड रखिए कि हर फ़िल्टर क्यों है और वह क्या पकड़ने के लिए बना है। इससे कोई यह सोचकर फ़िल्टर नहीं हटाएगा कि वह पुराना है, जबकि वह असल में ज़रूरी है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल