過點擊率的跳

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320liton
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過點擊率的跳

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但詐騙者使用了一個技巧:他們先將演算法引導至隨機資源,然後引導至目標。這就是機器人累積瀏覽器歷史記錄的方式,更難將其與人類區分開來。 如何辨識作弊行為 作弊行為在網路分析服務中進行跟踪,例如在 Yandex.Metrica 中。它的突出之處在於,隨著社交網路和第三方網站(很少來自搜尋引擎)的轉變,流量急劇增加。


許多新的非典型來源正在出現。該指標可以識別此類會話並切斷它們。它們顯 哈萨克斯坦手机号码数据库 示在機器人性報告中。 作弊的另一個表現是失敗次數增加和網站停留時間減少。動態在對應的圖表上可見。在網站管理員中,促銷是透躍和許多「關鍵字詞和網站網域」類型的查詢來計算的。 用專業術語來說,這種現像被稱為「機器人餵養」。在大多數情況下,搜尋引擎很容易識別它並且不會懲罰該資源。
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但也有例外。 作弊的後果 作弊行為不會立即被檢測到,而是在第二天,當 Metrica 和網站管理員累積前一天的資料時才被偵測到。其後果取決於搜尋引擎的內部演算法。結果總是不可預測的,尤其是在 Yandex 中。網站可能會在搜尋結果中降低、從搜尋中刪除或保持不變。 如果流量多次下降,則表示該資源已被過濾。它在搜尋中不可見。
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