介绍垃圾邮件基本上是虚假的流量来源，弄脏你的百度分析数据。这会搞乱百度 Analytics给你的数据，最终会影响你基于数据做出的决定。
- 效果
- 推荐垃圾邮件会影响基于指标计算的会话，如跳出率、平均会话持续时间、每个会话的页面数等等。这是因为推荐垃圾邮件能够向您的百度 Analytics页面发送虚假数据，从而导致非真实的膨胀会话。
- 原因
- 这可能是由于虚假数据或俗称的“幽灵”通过测量协议被发送到百度分析的服务器。这也可能是由那些使用机器人抓取网站而没有费心阻止他们的行为进行分析的人造成的。
- 发现
- 跟踪您是否遇到“幽灵”垃圾邮件的主要方法是，它将从编造的主机名或根本没有主机名发送。因为它实际上并没有被定向到你的站点，你会发现流量有100%的跳出率，平均每个会话1页，平均会话持续时间0.00秒。
- 您也可以尝试导航到主机名报告，然后如果您看到一个您不认识或没有列出的主机名，这很有可能是“幽灵”或推荐垃圾邮件。
- 你也可以查看推荐报告，然后寻找你不认识的来源。需要注意的一点是，推荐垃圾邮件很少是新的。使用您的结果和已知流量源的知识来辨别未识别的流量源是否真实。
- 修复它
- 如果你遇到了推荐垃圾邮件来源，你可以简单地安排百度分析排除它通过“过滤器”设置。这里有一个分步方法:
- 对于“爬虫”类型的推荐垃圾邮件
#3.个人身份信息
顾名思义，PII是与用户个人信息相关的任何东西，可以用来识别他们。详细信息可能包括姓名、地址、个人电话号码、信用卡信息和社会保险号。
- 效果
- PII可以有效地关闭你的账户，因为百度有一项政策，禁止在百度分析的数据中使用PII。
- 原因
- PII通常通过URL字符串合并到百度分析数据中。用户输入个人详细信息的搜索字段和表单栏的使用是通过没有任何加密的URL传递的，这导致数据中存在PII。
- 发现
- 要检查您的数据中是否有PII，您应该转到pages报告，然后通过在提供的字段中粘贴以下表达式之一来开始高级搜索:
- 对于物理地址:？。*(St(reet)？|Ave(nue)？|B(ou)？乐？v(ar)？d|(高)？Way|Ln|Lane|Road|Rd)
- 对于信用卡信息:？。*([=:,!]| % 2[1C])(4[0-9]| 5[1-5]| 2[2-7]| 6[05])(([ s+。，-]|%2[0B1C])*d){12}($|[&#:，！%])
- 对于社会安全号码:？。*([=:,!]|%2[1C])d{3}-？d{2}-？d{4}($|[&#:，！%])
- 对于邮政编码:？。*([=:,!]| % 2[1C]) d { 5 }( s | +| % 2[0B])*-( s | +| % 2[0B])* d { 4 }($ |[& #:，！%])
- 对于电话号码:？。*([=:,!]|%2[1C])((|%28)？d{3}([s+。，)-]|%2[0B1C9])*d{3}([s+。，-]| % 2[0B1C])* d { 4 }([ s+]| % 2[0B])*($ |[& #:，！%])
- 对于电子邮件地址:？。*(@|%40)
- 要检查您的数据中是否有PII，您应该转到pages报告，然后通过在提供的字段中粘贴以下表达式之一来开始高级搜索:
- PII也可以通过自定义和事件维度值发送到百度分析。为了避免这种情况，检查您的跟踪数据和实现是很重要的。
- 修复它
- 如果您成功地找到了PII，请立即联系您的开发商。分享你发现的参数，将信息发送到百度分析，并请求PII加密传递的值。
- 如果它不起作用，你可以尝试使用百度标签管理器删除参数从网址之前，它甚至使百度分析。步骤如下: