如何识别增加的流量是否是垃圾邮件
Posted: Mon Mar 17, 2025 4:16 am
SEO 分析 | SEO 报告
作者的观点完全是他们自己的（不包括催眠的不太可能发生的情况）并且可能并不总是反映 Moz 的观点。
流量激增 — 太棒了！这就是您一直努力的目标！
暂停：在开始庆祝之前，最好先做好尽职调查，确保“所有用户”下方那条光彩夺目的尖刺蓝线实际上是访问该网站的真正用户，而不是垃圾邮件。
确定增加的流量是否属于垃圾邮件的检查表并不难遵循。您可能在 10 分钟内就知道 女性数据 是该跳庆祝舞还是需要解决问题了。无论哪种情况，今天您都会做一些有价值的事情。
在对那些令人讨厌的垃圾邮件流量采取行动之前，请务必完整阅读本文。从多个指标识别垃圾邮件流量非常重要。
通过检查 Google Analytics 中可疑的高（或低）指标来识别垃圾流量
有四个核心指标可以指向垃圾邮件流量：
平均会话时长
跳出率
每会话页数
新用户
这些 Google Analytics 指标对于 SEO 非常有用，可以在Google Analytics > 受众群体 > 概览中找到。很简单！
指标出现可疑的高或低结果越多，流量是垃圾邮件的可能性就越大。
GA 图表显示“受众”>“概览”报告。指标看起来很健康；没有可疑结果。用于确定流量是否为垃圾邮件的四个指标以蓝色矩形突出显示。
1. 平均会话时长
Google Analytics 中的平均会话时长分享了用户（访问者/个人）在一次会话（一次访问）期间在网站上平均停留的时间。
一般来说，垃圾流量不会在网站上停留太长时间。垃圾流量不是浏览网站——它不是阅读博客或研究所提供的产品或服务。相反，垃圾流量通常会到达某个页面，然后跳出。
2.跳出率
Google Analytics 上的跳出率是一个非常有用的指标，可以表明网站存在问题。
跳出率指标指的是访问了网站某个页面、没有参与、没有点击其他页面并离开的用户所占的百分比。每个访问某个页面并离开该页面而没有点击其他页面的用户都算作一次跳出。
*对于使用 GA4 的用户，请注意（我向你们致敬！），跳出率不再是一个指标。它被参与率取代了。
与 SEO 和数据分析一样，您需要将数据置于特定情境中。并非所有跳出率高的页面都表明存在问题。例如，自然流量可能会搜索“品牌名称 + 电话号码”，从 SERP 访问联系页面，获取电话号码，然后离开并拨打电话。这是一次跳出，但这并不是一件坏事 — 用户得到了服务。
可以肯定的是，一定比例的用户会跳出。人为的低跳出率绝对需要引起注意。下图是客户 Google Analytics 帐户的屏幕截图。他们的分析报告显示跳出率为 1.47%。听起来有点好得令人难以置信？确实如此。
经过一番调查，我们发现该网站有两个分析标签。重复的 UA 代码扭曲了结果。正是出于这样的原因，我重申在假设增加的流量是垃圾邮件之前检查大量数据点的重要性。
作者的观点完全是他们自己的（不包括催眠的不太可能发生的情况）并且可能并不总是反映 Moz 的观点。
流量激增 — 太棒了！这就是您一直努力的目标！
暂停：在开始庆祝之前，最好先做好尽职调查，确保“所有用户”下方那条光彩夺目的尖刺蓝线实际上是访问该网站的真正用户，而不是垃圾邮件。
确定增加的流量是否属于垃圾邮件的检查表并不难遵循。您可能在 10 分钟内就知道 女性数据 是该跳庆祝舞还是需要解决问题了。无论哪种情况，今天您都会做一些有价值的事情。
在对那些令人讨厌的垃圾邮件流量采取行动之前，请务必完整阅读本文。从多个指标识别垃圾邮件流量非常重要。
通过检查 Google Analytics 中可疑的高（或低）指标来识别垃圾流量
有四个核心指标可以指向垃圾邮件流量：
平均会话时长
跳出率
每会话页数
新用户
这些 Google Analytics 指标对于 SEO 非常有用，可以在Google Analytics > 受众群体 > 概览中找到。很简单！
指标出现可疑的高或低结果越多，流量是垃圾邮件的可能性就越大。
GA 图表显示“受众”>“概览”报告。指标看起来很健康；没有可疑结果。用于确定流量是否为垃圾邮件的四个指标以蓝色矩形突出显示。
1. 平均会话时长
Google Analytics 中的平均会话时长分享了用户（访问者/个人）在一次会话（一次访问）期间在网站上平均停留的时间。
一般来说，垃圾流量不会在网站上停留太长时间。垃圾流量不是浏览网站——它不是阅读博客或研究所提供的产品或服务。相反，垃圾流量通常会到达某个页面，然后跳出。
2.跳出率
Google Analytics 上的跳出率是一个非常有用的指标，可以表明网站存在问题。
跳出率指标指的是访问了网站某个页面、没有参与、没有点击其他页面并离开的用户所占的百分比。每个访问某个页面并离开该页面而没有点击其他页面的用户都算作一次跳出。
*对于使用 GA4 的用户，请注意（我向你们致敬！），跳出率不再是一个指标。它被参与率取代了。
与 SEO 和数据分析一样，您需要将数据置于特定情境中。并非所有跳出率高的页面都表明存在问题。例如，自然流量可能会搜索“品牌名称 + 电话号码”，从 SERP 访问联系页面，获取电话号码，然后离开并拨打电话。这是一次跳出，但这并不是一件坏事 — 用户得到了服务。
可以肯定的是，一定比例的用户会跳出。人为的低跳出率绝对需要引起注意。下图是客户 Google Analytics 帐户的屏幕截图。他们的分析报告显示跳出率为 1.47%。听起来有点好得令人难以置信？确实如此。
经过一番调查，我们发现该网站有两个分析标签。重复的 UA 代码扭曲了结果。正是出于这样的原因，我重申在假设增加的流量是垃圾邮件之前检查大量数据点的重要性。