Verstehe und eliminiere Spam-Traffic in Google Analytics

Hinweis: Dieser Artikel wurde erstmals 2015 auf rebelytics.com veröffentlicht und wurde seitdem aktualisiert und in diesen Blog verschoben.

Spam-Traffic in Google Analytics ist in letzter Zeit ein großes Thema in der digitalen Marketing-Community gewesen. Vor allem seit der Einführung von Universal Analytics hat der Spam-Traffic drastisch zugenommen. Das liegt daran, dass Universal-Analytics-Konten viel einfacher zu spammen sind als klassische Google-Analytics-Konten, ein Problem, auf das wir später in diesem Artikel eingehen werden.

Es wurde schon viel über Spam-Traffic in Google Analytics geschrieben und es gibt viele nützliche Ressourcen, die dir helfen, das Problem zu lösen. Einige der vorgeschlagenen Lösungen scheinen jedoch irreführend zu sein, weil sie das Problem nicht richtig verstehen. Deshalb konzentriert sich dieser Artikel darauf, das Problem in einfachen Worten zu erklären, bevor er einige Lösungsvorschläge zur Beseitigung von Spam-Traffic bespricht und einige neue Ideen hinzufügt.

Werfen wir zunächst einen Blick darauf, wie Spammer tatsächlich Daten in deine Google Analytics-Konten bekommen. Soweit ich weiß, gibt es zwei Möglichkeiten, Google Analytics-Konten zu spammen:

• Webcrawler, die Websites mit Google Analytics-Trackingcodes besuchen
• Direkte Dateneinfügung in Google Analytics-Konten über das Messprotokoll

Wir werden zunächst die Theorie hinter den beiden Arten des Spammings von Google Analytics-Daten erörtern, bevor wir über mögliche Lösungen sprechen.

Spamming von Google Analytics-Konten mit Webcrawlern

Webcrawler oder Bots sind Softwareprogramme, die automatisch viele Websites im Internet besuchen. Die meisten Webcrawler haben nützliche Funktionen, wie z. B. der Googlebot, der alle Websites durchsucht, die er finden kann, und Google dabei hilft, das gesamte Web zu indexieren. Besuche von Webcrawlern werden normalerweise nicht von Google Analytics erfasst, weil sich Crawler als Crawler und nicht als echte Nutzer identifizieren und weil sie nicht daran interessiert sind, Tracking-Codes auf den von ihnen besuchten Websites auszuführen.

Einige Spammer nutzen Webcrawler, um die Daten in deinem Google Analytics-Konto zu manipulieren. Sie schicken einen Webcrawler auf deine Website, der sich als echter Nutzer ausgibt, Tracking-Codes ausführt und deshalb von Google Analytics erfasst wird. Darüber hinaus gibt der Webcrawler vor, von einem Link zu kommen, der von einer anderen Domain auf deine Website verweist. Diese Links existieren normalerweise nicht, aber die Domains, auf denen die Links angeblich zu finden sind, sind echt und gehören den Spammern.

Aber was haben die Spammer davon? Indem sie Besuche von ihren eigenen Domains auf Tausenden oder sogar Millionen von Google Analytics-Konten simulieren, generieren sie eine beträchtliche Menge an Traffic auf ihren eigenen Websites. Google Analytics-Nutzer wollen herausfinden, woher der neue, unerwartete Traffic kommt, also überprüfen sie die Domains, die in ihren Verweisberichten erscheinen. Ich bin mir sicher, dass du das selbst schon mindestens einmal gemacht hast.

Die Spammer freuen sich über all diesen Traffic, denn sie verdienen Geld mit den Anzeigen, die sie auf ihren Websites schalten. So einfach ist das!

Schauen wir uns jetzt eine neue, einfachere und raffiniertere Methode an, um Google Analytics-Konten zu spammen.

Spamming von Google Analytics-Konten durch Einfügen von Daten über das Messprotokoll

Wie ich bereits zu Beginn dieses Artikels erwähnt habe, ist Spam-Traffic seit der Einführung von Universal Analytics zu einem noch größeren Problem geworden. Eine der besten Neuerungen von Universal Analytics ist das Measurement Protocol, eine Schnittstelle, mit der du von jedem beliebigen System aus Daten in dein Google Analytics-Konto einfügen kannst, ohne den klassischen Tracking-Code zu benötigen, den wir alle vom Website-Tracking kennen.

Das Measurement-Protokoll macht Google Analytics viel leistungsfähiger als zuvor, denn es ermöglicht eine einfache Integration verschiedener Systeme in das Tracking deiner Website. Ein Beispiel für eine Tracking-Funktion, die seit der Einführung des Measurement-Protokolls viel einfacher zu implementieren ist, ist das Tracking von Telefonanrufen. Anbieter von Anrufverfolgung können jetzt über eine einfache HTTP-Anfrage Daten in dein Google Analytics-Konto einfügen und alle Dimensionen und Metrikdaten einbeziehen, die auch ein normaler Seitenaufruf oder ein Ereignis auf deiner Website enthalten würde.

Vielleicht weißt du schon, worauf das hinausläuft: Das Measurement Protocol ist zwar die leistungsstärkste Neuerung von Universal Analytics, aber es ist auch seine größte Schwachstelle. Jeder kann alles an dein Google Analytics-Konto senden! Alles, was sie brauchen, ist deine Tracking-ID, und schon kann es losgehen.

Die meisten Spam-Besuche, die du in deinem Google Analytics-Konto siehst, haben also gar nicht auf deiner Website stattgefunden, sondern jemand hat über das Measurement Protocol durch eine einfache HTTP-Anfrage Daten an dein Google Analytics-Konto gesendet. Mit dieser Methode können die Spammer jede beliebige Dimension oder Metrik manipulieren. Deshalb siehst du bei Measurement Protocol-Spam nicht nur Spam-Domains in deinem Verweisungsbericht, sondern auch in deinem Ereignisbericht oder in deinem Bericht über organische Suchbegriffe.

Wenn du wissen willst, wie das Measurement-Protokoll im Detail funktioniert, empfehle ich dir, dich mit Googles Messprotokoll Hit Builder ein bisschen. Ich fordere dich auf, eine Spam-Nachricht an die Google Analytics-Daten dieser Website zu schicken!

Das Ziel der Spammer, die die Measurement-Protocol-Methode verwenden, ist das gleiche wie das Ziel derjenigen, die Webcrawler einsetzen: Sie wollen dich auf ihre Websites neugierig machen, indem sie ihre Domainnamen an allen möglichen Stellen in deinem Google Analytics-Konto auftauchen lassen. Wenn du ihre Websites besuchst, verdienen sie Geld mit den Anzeigen, die sie schalten.

Wie kannst du verhindern, dass deine Google Analytics-Konten zugespammt werden?

Nachdem wir nun besprochen haben, wie Spammer Daten in dein Google Analytics-Konto einschleusen und warum sie das tun, wollen wir uns nun einige Lösungen ansehen, um den unerwünschten Traffic in deinen Statistiken loszuwerden. Wir werden uns einige der Ratschläge ansehen, die im Internet zu finden sind (einschließlich einiger wirklich schlechter Ratschläge), und ich werde die Lösung vorstellen, die meiner Meinung nach am besten geeignet ist, um den über das Measurement Protocol eingefügten Spam-Traffic zu bekämpfen.

Fangen wir mit den schlechten Ratschlägen an, damit du von Anfang an weißt, was du bei Spam-Traffic NICHT tun solltest.

Verwende NICHT die Referral-Ausschlussliste, um Referral-Spam auszuschließen

Die Verweisausschlussliste ist wie das Messprotokoll eine weitere Funktion von Google Analytics, die mit Universal Analytics eingeführt wurde und in der klassischen Version nicht vorhanden war. Ihre Hauptfunktion besteht darin, zu verhindern, dass eine neue Sitzung beginnt, wenn Nutzer/innen die getrackte Website verlassen, um eine Aktion durchzuführen, die auf einer anderen Domain gehostet wird, und dann auf die getrackte Website zurückverwiesen werden.

Eine klassische Anwendung dafür ist die Bezahlung über externe Anbieter. Wenn du deine Website-Besucher zu paypal.com schickst, um ihre Einkäufe in deinem Online-Shop zu bezahlen, und Paypal sie dann zurück auf deine Website schickt, wird ihre Rückkehr als neuer Besuch von paypal.com angezeigt, und dein Empfehlungsbericht sieht so aus, als würde Paypal dir viele kaufende Kunden schicken.

Um dies zu verhindern, kannst du paypal.com und die Domains anderer Zahlungsanbieter, mit denen du zusammenarbeitest, in deine Referral-Ausschlussliste aufnehmen. Wenn nun ein Nutzer von paypal.com auf deine Seite kommt, prüft Google Analytics, ob dieser Nutzer bereits eine Sitzung auf deiner Website begonnen hat. Wenn dies der Fall ist, wird die offene Sitzung fortgesetzt und die Rückkehr der Nutzerin oder des Nutzers auf deine Website wird nicht als neuer Besuch gezählt und ihre oder seine Quelle wird nicht als paypal.com vermerkt, sondern als die Quelle der bereits begonnenen Sitzung.

Wenn Google Analytics hingegen einen Nutzer erkennt, der von paypal.com kommt und noch keine Sitzung auf deiner Website begonnen hat, wird der Besuch als neuer Besuch gezählt und der Verweis “paypal.com” wird weggelassen. Der Besuch wird also als direkter Besuch gezählt.

Aus diesem Grund solltest du nie, nie, nie Spam-Besuche in deine Ausschlussliste für Empfehlungen aufnehmen! Die Spam-Besuche werden zwar immer noch gezählt, aber anstatt sie als Verweisbesuche von Spam-Domains zu zählen, zählt Google Analytics sie als direkte Besuche. Das verschlimmert das Problem, anstatt es zu lösen. Jetzt kannst du nicht einmal mehr zwischen Spam-Besuchen und echten Direktbesuchen oder echten Besuchen aus anderen Quellen unterscheiden, die aus technischen Gründen als Direktbesuche gezählt werden.

Was auch immer du also tust, um Spam-Traffic in Google Analytics zu bekämpfen, verwende NICHT deine Referral-Ausschlussliste, um das Problem zu lösen, auch wenn dieser Ratschlag in den seriösesten Quellen zu finden ist. Er wird dir nicht helfen, sondern dein Spam-Problem nur noch verschlimmern.

Werfen wir nun einen Blick auf einen weiteren schlechten Ratschlag, der in Ressourcen zu finden ist, die sich mit dem Problem von Spam-Traffic in Google Analytics-Konten befassen.

Verwende KEINEN Länderfilter, um Spamverkehr auszuschließen

Genau wie der nutzlose Ratschlag mit der Empfehlungsausschlussliste ist dies eine weitere sehr schlechte Idee, über die ich in verschiedenen ansonsten seriösen Quellen gelesen habe. Einige Digitalvermarkter scheinen zu glauben, dass das Filtern des Traffics aus “obskuren” Ländern das Problem lösen wird. Was sie nicht bedenken, ist, dass es in diesen Ländern echte Internetnutzer/innen gibt, die an deiner Website und deinen Dienstleistungen interessiert sein könnten, genauso wie es eine Menge Spam-Traffic gibt, der als Traffic aus deinem eigenen Land auftaucht.

Die Verwendung eines Hostnamen-Filters kann riskant sein und ist nicht wirklich notwendig

Eine der Lösungen, die in den meisten Ressourcen zu diesem Thema vorgeschlagen wird, ist die Verwendung eines Hostnamenfilters für deine Google Analytics-Daten, der nur gültige Hostnamen enthält. Das ist eine ziemlich gute Lösung, aber sie ist bei weitem nicht perfekt und birgt einige Risiken. Sie hilft dir, den meisten Measurement Protocol-Spam auszuschalten, denn die Spammer, die Daten in dein Google-Konto pushen, kennen deinen Domainnamen nicht wirklich. Sie generieren Google Analytics Tracking-IDs nach dem Zufallsprinzip und verwenden zufällige Hostnamen in ihren Treffern oder oft auch ihre eigenen Domains.

Die Hostnamen-Filterlösung schlägt vor, dass du nur Treffer in deine Google Analytics-Daten aufnimmst, die deinen eigenen Hostnamen haben, zusammen mit einigen anderen “guten” Hostnamen, wie Google Translate. Und genau an dieser Stelle wird die Lösung extrem unzuverlässig. Wer weiß, welche anderen “guten” Hostnamen in Zukunft auftauchen werden, weil andere Unternehmen ähnliche Dienste wie Google Translate anbieten werden, bei denen deine Inhalte unter einem anderen Hostnamen gehostet werden, zum Vorteil der Nutzer und ohne Schaden für dein Unternehmen?

Niemand braucht diese Lösung wirklich, denn es gibt eine viel bessere Möglichkeit, Messprotokoll-Spam zu beseitigen, die sehr effektiv funktioniert und kein Risiko für die Qualität deiner Daten darstellt. Lass uns jetzt einen Blick auf diese Lösung werfen.

Werde den Messprotokoll-Spam ein für alle Mal los

In der Agentur für digitales Marketing, für die ich früher gearbeitet habe, haben wir eine schnelle, saubere und einfache Lösung zur Beseitigung von Measurement Protocol-Spam entwickelt. Alles, was du zum Einrichten dieser Lösung brauchst, ist der Google Tag Manager.

Wenn du den Google Tag Manager noch nicht verwendest und immer noch Tracking-Codes für Google Analytics direkt im Quellcode deiner Website platzierst, solltest du das JETZT ändern. Es gibt nur wenige Argumente dafür, den Google Tag Manager nicht mit Google Analytics zu verwenden. Du kannst viele tolle Sachen zu deiner Google Analytics-Konfiguration hinzufügen, wenn du den Google Tag Manager verwendest, und die Qualität deiner Daten verbessert sich erheblich.

Das Einrichten eines Spam-Traffic-Filters für das Messprotokoll mit dem Google Tag Manager ist einfacher, als es klingt. Alles, was du tun musst, ist, alle Hits, die du kontrollierst, eindeutig zu identifizieren und alle anderen Hits, die diese Identifikation nicht tragen, auszuschließen. Das kannst du erreichen, indem du in einer benutzerdefinierten Dimension einen bestimmten Wert für alle Hits angibst, die auf deiner Website passieren. Zu den Treffern gehören Seitenaufrufe, Ereignisse, Transaktionen und alle anderen Interaktionen deines Tracking-Codes mit den Google Analytics-Servern.

Im Google Tag Manager fügst du diesen Wert, den du selbst definierst, einfach zu einer benutzerdefinierten Dimension in all deinen Google Analytics Tags hinzu. Stell dir diesen Wert als dein Passwort vor, obwohl er nicht kryptisch oder sicher sein muss. Er ist nur eine Identifikation für dich, die dir hilft, alle Treffer zu erkennen, die du kontrollierst.

Jetzt richtest du diese benutzerdefinierte Dimension in deinem Google Analytics-Konto ein und erstellst einen Filter für die Datenansicht, mit der du arbeitest, der nur Treffer enthält, die den von dir in der benutzerdefinierten Dimension festgelegten Wert tragen. Du wirst sehen, dass von nun an kein Measurement Protocol-Spam mehr in deinen Daten auftaucht, weil die Spammer dein Passwort nicht kennen und Google Analytics die von ihnen erzeugten Treffer filtert.

Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für das, was ich gerade beschrieben habe:

Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Einrichtung eines Spamfilters mit Google Tag Manager

Füge in Google Analytics eine neue benutzerdefinierte Dimension hinzu und nenne sie “Passwort” oder so ähnlich:

Sobald du die benutzerdefinierte Dimension gespeichert hast, merkst du dir die Indexnummer, die Google Analytics ihr zugewiesen hat. Du brauchst diese Nummer für den Google Tag Manager im nächsten Schritt:

Wenn du eine Google Analytics-Einstellungsvariable verwendest, richte im Google Tag Manager eine benutzerdefinierte Dimension mit der Indexnummer, die du dir im vorherigen Schritt gemerkt hast, und einem von dir gewählten Passwort ein. Kopiere das Passwort in deine Zwischenablage:

Wenn du keine Google Analytics-Einstellungsvariable verwendest, stelle einfach sicher, dass du diese benutzerdefinierte Dimension in jedem Google Analytics-Tag einrichtest, das du verwendest.

Als Nächstes kehrst du zu Google Analytics zurück und richtest einen Filter für deine Datenansicht ein, der nur Treffer enthält, die den Wert des Passworts haben, das du in deine Zwischenablage in der von dir eingerichteten benutzerdefinierten Dimension kopiert hast:

Das war's! Deine Google Analytics-Daten sind jetzt vor Spam-Verkehr geschützt, der über das Measurement Protocol eingeschleust wird, denn nur Treffer, die dein Passwort enthalten, werden in deiner gefilterten Datenansicht angezeigt.

Wenn du Fragen zur Einrichtung hast, zögere bitte nicht, einen Kommentar unter diesem Artikel zu hinterlassen. Ich werde dir gerne helfen!

Wichtiger Hinweis: Wenn du selbst das Measurement Protocol verwendest, um Daten für bestimmte Tracking-Funktionen, wie z. B. die Verfolgung von Telefonanrufen, an Google Analytics zu übermitteln, musst du sicherstellen, dass du in diesen Treffern auch deinen Identifikationswert (Passwort) angibst.

Wie du siehst, ist es sehr einfach, Spam-Traffic auszuschließen, der über das Messprotokoll in dein Konto gelangt. Aber was ist mit der anderen Art von Spam-Traffic, die wir besprochen haben? Der Webcrawler-Spamverkehr ist viel schwieriger zu bekämpfen, aber wir sollten nicht aufgeben! Wir werden uns jetzt die Möglichkeiten ansehen, wie wir diese Art von Spam-Verkehr bekämpfen können.

Ausschlussfilter für Verweise verwenden, um Crawler-Spam zu eliminieren

Wenn du die oben beschriebene Lösung zum Filtern von Spam-Traffic mit dem Messprotokoll eingerichtet hast, wirst du feststellen, dass der Spam-Traffic in deinem Konto drastisch abnimmt, aber einige Besuche von obskuren Verweisen werden weiterhin angezeigt. Das sind Besuche, die tatsächlich auf deiner Website stattgefunden haben, aber nicht von echten Nutzern, sondern von Crawlern, die vorgeben, echte Nutzer zu sein.

Die Lösung, die ich derzeit verwende, besteht darin, diese Überweisungen wöchentlich oder monatlich zu identifizieren (je nach Größe des Kontos) und sie mithilfe von Filtern aus der Datenansicht, den benutzerdefinierten Berichten und Dashboards auszuschließen. Das funktioniert gut, ist aber natürlich mühsam, weil es viel Zeit in Anspruch nimmt, deshalb suche ich nach einer automatisierten Lösung.

Ein Tool, das es wert ist, ausprobiert zu werden, und das verspricht, das Problem zu lösen, dass du deinen Empfehlungsbericht regelmäßig manuell überprüfen und bereinigen musst, ist Simo Ahavas Tool zum Einfügen von Spamfiltern. Lass mich wissen, wenn du getestet hast, wie gut es funktioniert!

Was ist mit der Google Analytics-Einstellung “Alle Treffer von bekannten Bots und Spidern ausschließen”?

Diese Standardfunktion von Google Analytics, die du in den Einstellungen der Datenansicht im Admin-Bereich deines Google Analytics-Kontos findest, ist eine recht nützliche Idee, hat aber in Wirklichkeit keine großen Auswirkungen. Du kannst es selbst testen, indem du eine Datenansicht mit aktivierter Funktion und eine andere Datenansicht ohne diese Einstellung erstellst. Du wirst sehen, dass der Unterschied nur gering ist. Die Verwendung dieser Einstellung ist auf jeden Fall eine gute Idee, aber du bist weit davon entfernt, das Problem zu lösen.

Wie sieht die Lösung der Zukunft aus?

Für die Zukunft hoffe ich auf eine Lösung, die nicht in der Bekämpfung von Spam besteht, sondern darin, echte Nutzer besser zu identifizieren. Wenn wir echte Nutzerinnen und Nutzer auf einer Website anhand ihres Verhaltens identifizieren können, können wir nur echte Nutzerinnen und Nutzer berücksichtigen und Spam komplett ignorieren.

Es gibt bereits einige sehr schöne und hilfreiche Skripte, die das Nutzerverhalten messen (und uns gleichzeitig, ohne dass dies ihr Hauptzweck ist, dabei helfen, echte Nutzer zu identifizieren), wie das brillante Vernietet von Rob Flaherty.

Wenn es uns gelingt, ein Tool wie dieses zu entwickeln, das 100% zuverlässig auf allen Gerätetypen funktioniert, müssen wir uns keine Sorgen mehr über Spam-Traffic in Google Analytics machen. Wir werden einfach Segmente mit unseren echten Nutzern erstellen und analysieren, was sie auf unseren Seiten tun.