Google Tag Manager | Web Analytics

So identifizieren Sie Spam-Traffic in Google Tag Manager

Es gibt viele Möglichkeiten, Bots und Spam-Traffic in Google Analytics herauszufiltern, am einfachsten ist es, den eingebauten Spider- und Bot-Filter von Google zu aktivieren.

Es kann jedoch auch interessant sein, den Traffic von Bots in einer separaten Ansicht darzustellen.

Spam und Bot-Traffic verzerrt nicht nur Webseiten-Kennzahlen, er wirkt sich auch negativ auf die Serverauslastung aus, kann zu Werbebetrug führen und für Content-Scraping verantwortlich sein. Deshalb halten wir es für eine gute Idee, diesen Traffic zu isolieren und zu untersuchen.

In diesem Blogbeitrag zeigen wir Ihnen, wie Sie den Spam-Traffic in Google Tag Manager als Headless Browser Traffic identifizieren und in Google Analytics verfolgen können.

Was ist Headless Browser Traffic?

Headless Browser Traffic bezieht sich einfach auf Traffic, der einen Browser ohne grafische Benutzeroberfläche verwendet (Abschnitt in rot markiert):

Headless Traffic Beispiel

Headless Traffic einer der besten Indikatoren für Bots. Dafür gibt es zwei Gründe: Erstens ist es eine sehr beliebte Methode, um Webseiten zu crawlen, da es JavaScript wiedergibt (im Gegensatz zu einigen der anderen Methoden) und programmgesteuert interagieren kann. Das bedeutet, dass eine grosse Anzahl von Bots diese Methode zum Crawlen von Webseiten nutzen.
Zweitens ist es für normale Menschen ungewöhnlich, einen Headless-Browser zu verwenden, da die Navigation im Web dadurch wesentlich komplizierter wird. Aus diesem Grund ist die Identifikation von Headless Traffic eine grossartige Möglichkeit, Bots von Menschen zu unterscheiden.

Einrichten der Headless-Variablen in GTM

Zuerst müssen wir eine Variable in GTM einrichten, um zu entscheiden, ob der Besuch von einem Headless-Browser kommt.

  • Navigieren Sie zu den Variablen und klicken Sie auf “Add a new variable”.
  • Wählen Sie “Custom JS variable”.
  • Fügen Sie den folgenden Code ein:
function(){
   if (window.screen.height - jQuery(window).height() === 0){
     return true;
   }else{
     return false;
   };
}
  • Speichern Sie die Variable.

Ihre Variable sollte nun so aussehen:

Headless Traffic Variable GTM

Einrichten der Headless Custom Dimension in Google Analytics

Der nächste Schritt ist die Einrichtung einer benutzerdefinierten Dimension in Google Analytics, die wir mit dem neuen Variablen-Wert füllen können.

  • Wechseln Sie zu Google Analytics, navigieren Sie zum Admin-Bereich Ihrer Property, klicken Sie auf “Custom Definitions” und dann auf “Custom Dimensions”.
  • Dann klicken Sie auf “+Neue benutzerdefinierte Dimension”.
  • Nennen Sie die Dimension “Is Headless Session” oder so ähnlich.
  • Ändern Sie den Scope auf “Session”.
  • Erstellen Sie die Dimension.
  • Sobald die Dimension erstellt ist, beachten Sie den Dimensionsindex – diesen finden Sie, wenn Sie zu Ihrer Liste der benutzerdefinierten Dimensionen zurückkehren.

So sollte Ihre benutzerdefinierte Dimension aussehen:

Custom Dimension in GA

Füllen der benutzerdefinierten Dimension in GTM

Wir müssen nun die benutzerdefinierte Dimension, die wir gerade erstellt haben, befüllen. Dazu wechseln wir wieder auf Google Tag Manager.

  • Finden Sie in GTM Ihre Google Analytics Einstellungsvariable – wenn Sie keine GA Einstellungsvariable verwenden, nehmen Sie Ihren Standard GA PageView Tag.
  • Wählen Sie unter “More Settings” die Option “Custom Dimensions” und klicken Sie auf “Add Custom Dimension”.
  • Fügen Sie unter “Index” den Index aus der benutzerdefinierten Dimension hinzu, die Sie gerade im vorherigen Schritt erstellt haben.
  • Fügen Sie unter “Dimensionswert” die Variable hinzu, die Sie im ersten Schritt erstellt haben (um eine Variable hinzuzufügen, klicken Sie auf das Symbol mit dem “+”).
  • Speichern Sie Ihre Änderungen.
  • Veröffentlichen Sie die Änderungen in Ihrem GTM-Container.

Wir setzen mehrere benutzerdefinierte Dimensionen, aber unten sehen Sie, dass wir jetzt die neue benutzerdefinierte Dimension (mit einem Index von 7) mit dem Wert befüllen, der in unserer Variable “Headless Session” gespeichert ist:

Custom Dimension in GTM einfügen

Erstellung der Filter in Google Analytics

Nun wissen wir, ob eine Sitzung von einem Headless-Browser kommt oder nicht. Alles, was noch zu tun bleibt, ist, eine neue Google Analytics-Ansicht zu erstellen, die nur diese Sitzungen erfasst.

  • Erstellen Sie eine neue Google Analytics-Ansicht (“Create View” in Ihrem Admin-Bereich).
  • Navigieren Sie in Ihrer neuen Ansicht zu den Filtern und klicken Sie auf “Add Filter”.
  • Benennen Sie Ihrem Filter etwas Passendes, z.B. “Only Headless Traffic”.
  • Aktivieren Sie den Auswahlknopf “Include”.
  • Wählen Sie unter Filterfeld unsere neue benutzerdefinierte Dimension – “Is Headless Session”.
  • Geben Sie den Wert “1” in das Feld Filtermuster ein.
  • Und speichern Sie Ihren Filter.

So sieht unser Filter aus:

Headless Traffic Filter

Diese Ansicht enthält nun nur noch den Headless-Traffic, der aller Wahrscheinlichkeit nach von Bots und Spiders kommt. Wir empfehlen, das Kontrollkästchen “Exclude all hits from known bots and spiders” in Ihren Ansichtseinstellungen zu deaktivieren, um sicherzustellen, dass der gesamte Bot-Traffic erfasst wird.

Wenn Sie Fragen hierzu haben, senden Sie mir eine E-Mail.