如何应对垃圾邮件流量？
How to deal with spam traffic?
10 月 23 日，我开始注意到我的 Google Analytics 帐户中有一些非常奇怪的行为。在那之前，我平均每天进行 700-800 次训练，但那天我进行了超过 5.000 次训练。我首先相信某些东西可能已经传播开来，但事实并非如此，所有这些流量都是直接的 (!!!) 所以我检查了 Geo>Location 并且除了我通常的位置之外还有一件事站起来了：
城市：雷斯顿（弗吉尼亚州）
会话：4,292
新会话：100% (!!!)
跳出率：100% (!!!)
第二天流量下降了，但仍然高于我的平均水平，之后的每一天流量都以与上述相同的行为继续增加，但是来自一个城市的流量没有那么多，现在我有多个每天一个城市。奇怪的是，所有这些垃圾邮件流量都来自东海岸的城市，而我的业务基于西海岸，我平时的流量根本没有受到污染。
我要问你的问题是......这对有经验的人来说是什么样的，更重要的是我该如何阻止它？考虑到我对安全问题没有经验（完全没有），欢迎任何建议。
处理垃圾邮件点击是一件很痛苦的事情。唯一的出路是识别垃圾邮件的 'signature' 并将其过滤或分割。
对您网站的点击可以有多种类型。首先确定您拥有哪种类型。检查以下指标：页面浏览量、屏幕浏览量、事件、交易、项目、社交、异常、时间。您将必须在 GA 中切换各种报告以确定您获得的类型。通常是浏览量，但事件也很受欢迎。
然后深入了解该点击类型并尝试确定与垃圾邮件流量而非您的实际流量一致的唯一维度组合。 Google Analytics 中有 400 多个维度和指标，因此探索...主机名、页面标题、事件类别、关键字、source/medium、浏览器、城市、Flash 版本、服务提供商、活动名称、完整引荐来源网址、屏幕分辨率、用户语言、着陆页、社交操作、
构建一个段以将垃圾邮件与您的真实数据隔离开来。细分可以轻松创建、立即测试，并且不会影响您的基础数据。许多垃圾邮件发送者在没有设置正确的主机名值的情况下伪造网站流量，因此创建具有有效主机名的包含条件可以摆脱这些垃圾。您的垃圾邮件可能有所不同。
一旦您确认该段仅摆脱了垃圾邮件流量，请尝试创建一个重现相同条件的视图过滤器。首先在 TEST 视图中实施几天，看看它是否按预期工作。细分条件的工作方式与过滤器不同，因此您需要测试、测试、测试。当您实施过滤器时，它会更改数据并且无法撤消它。始终保持未经过滤的视图以防万一。
一些人使用的一种技术是将一个值推送到站点中每个页面上的自定义维度，然后过滤所有流量以消除任何缺少该自定义值的内容。混合结果 - 并非所有垃圾邮件都会受到影响，一些有效流量实际上可能会丢失（测试、测试、测试）。
祝你好运。
10 月 23 日，我开始注意到我的 Google Analytics 帐户中有一些非常奇怪的行为。在那之前，我平均每天进行 700-800 次训练，但那天我进行了超过 5.000 次训练。我首先相信某些东西可能已经传播开来，但事实并非如此，所有这些流量都是直接的 (!!!) 所以我检查了 Geo>Location 并且除了我通常的位置之外还有一件事站起来了：
城市：雷斯顿（弗吉尼亚州） 会话：4,292 新会话：100% (!!!) 跳出率：100% (!!!)
第二天流量下降了，但仍然高于我的平均水平，之后的每一天流量都以与上述相同的行为继续增加，但是来自一个城市的流量没有那么多，现在我有多个每天一个城市。奇怪的是，所有这些垃圾邮件流量都来自东海岸的城市，而我的业务基于西海岸，我平时的流量根本没有受到污染。
我要问你的问题是......这对有经验的人来说是什么样的，更重要的是我该如何阻止它？考虑到我对安全问题没有经验（完全没有），欢迎任何建议。
处理垃圾邮件点击是一件很痛苦的事情。唯一的出路是识别垃圾邮件的 'signature' 并将其过滤或分割。
对您网站的点击可以有多种类型。首先确定您拥有哪种类型。检查以下指标：页面浏览量、屏幕浏览量、事件、交易、项目、社交、异常、时间。您将必须在 GA 中切换各种报告以确定您获得的类型。通常是浏览量，但事件也很受欢迎。
然后深入了解该点击类型并尝试确定与垃圾邮件流量而非您的实际流量一致的唯一维度组合。 Google Analytics 中有 400 多个维度和指标，因此探索...主机名、页面标题、事件类别、关键字、source/medium、浏览器、城市、Flash 版本、服务提供商、活动名称、完整引荐来源网址、屏幕分辨率、用户语言、着陆页、社交操作、
构建一个段以将垃圾邮件与您的真实数据隔离开来。细分可以轻松创建、立即测试，并且不会影响您的基础数据。许多垃圾邮件发送者在没有设置正确的主机名值的情况下伪造网站流量，因此创建具有有效主机名的包含条件可以摆脱这些垃圾。您的垃圾邮件可能有所不同。
一旦您确认该段仅摆脱了垃圾邮件流量，请尝试创建一个重现相同条件的视图过滤器。首先在 TEST 视图中实施几天，看看它是否按预期工作。细分条件的工作方式与过滤器不同，因此您需要测试、测试、测试。当您实施过滤器时，它会更改数据并且无法撤消它。始终保持未经过滤的视图以防万一。
一些人使用的一种技术是将一个值推送到站点中每个页面上的自定义维度，然后过滤所有流量以消除任何缺少该自定义值的内容。混合结果 - 并非所有垃圾邮件都会受到影响，一些有效流量实际上可能会丢失（测试、测试、测试）。
祝你好运。