Cómo eliminar el tráfico spam en Google Analytics

Si estás creando un negocio online, es posible que no entiendas qué problema puede suponer el tráfico spam. “Es tráfico, al fin y al cabo, ¿no?” En este artículo vamos a profundizar sobre este tema, para poder entender por qué es fundamental filtrar el tráfico spam y cómo hacerlo.

Antes de empezar, vamos a partir de una gráfica extraída de Google Analytics en la que se visualizan las visitas a una página web.

Ejemplo de gráfica de visitas con spam

Como podemos ver, esta web ha tenido un gran incremento de visitas el 5 de febrero. En principio, podemos tomar este dato como algo positivo, pensando que nuestra estrategia de social ads o nuestro último post han funcionado muy bien. Sin embargo, es fundamental analizar a fondo estos datos. ¿No es un poco raro una subida tan grande? ¿Quizás nos estemos perdiendo algo?

Efectivamente, si profundizamos, veremos que todo este tráfico proviene de referral, y si vamos incluso más allá, también veremos que esas referencias no parecen muy reales.

Detalle de las visitas de la gráfica anterior

Como veremos más adelante, efectivamente estas referencias no son de usuarios reales y pueden llevarnos a equivocaciones a la hora de plantear nuestra estrategia de marketing. Tener muchos usuarios y visitas viene genial, pero lo que verdaderamente interesa es que esos usuarios conviertan en nuestra web. Si estos usuarios no son reales, difícil será que esto ocurra.

Este problema es muy importante en negocios o webs pequeñas, en las que cada visita importa, por lo que es fundamental detectar el tráfico spam y aprender a filtrarlo para realizar una estrategia de marketing adecuada.

¿Qué es el tráfico spam?

Una vez entendido el problema que puede suponer que nuestra web reciba tráfico spam vamos a responder a una pregunta que seguro te ha venido a tu cabeza, ¿qué es el tráfico spam?

Muy resumidamente, podemos dividir el tráfico spam en tres tipos:

• Nuestras propias visitas. No puede ser considerado tráfico spam como tal, pero cuando una web o una tienda online están empezando, es muy normal que la mayoría de visitas sean nuestras, por lo que, para tener datos reales, habría que tener en cuenta las visitas de los integrantes del propio equipo. Esto sucede principalmente cuando se lanza una web, cuando se realizan modificaciones o cuando se están haciendo pruebas. Así es como se hace:
  1. Pulsamos sobre “Administrar”.
  2. Vamos a la cuenta, propiedad y vista que nos interesa y pulsamos sobre “Filtros”.
  3. Añadimos un filtro con los siguientes datos:
     • Tipo de filtro: Personalizado.
     • Seleccionamos Excluir.
     • Campo del filtro: Dirección IP.
     • Patrón del filtro: Aquí añadimos nuestra dirección IP.

Filtro de IP en Google Analytics

• Robots (crawlers o rastreadores). Pueden ser aplicaciones que los buscadores utilizan para visitar una página web e indexarla, pero también pueden ser rastreadores con malas intenciones. Los primeros respetan el fichero robots.txt de las páginas y aunque no suponen un problema muy grande, se pueden filtrar para que Google Analytics no las tenga en cuenta. El proceso es muy sencillo:
  1. Pulsamos sobre “Administrar”.
  2. Vamos a la cuenta, propiedad y vista que nos interesa y pulsamos sobre “Configuración de la vista”.
  3. Dentro de este apartado buscamos el filtrado de robots y activamos la exclusión de los robots conocidos.

Filtrado de robots en Google Analytics

• Tráfico fantasma. Este es el que verdaderamente nos interesa, ya que no son visitas reales a nuestra web. Lo que hacen es interactuar directamente con los servidores de Google Analytics para que parezca que nuestra página ha recibido una visita, aunque eso no haya sido así. Estos son los más difíciles de filtrar, ya que no podemos hacer nada directamente en el servidor, únicamente podemos hacerlo directamente en Google Analytics.

¿Cómo detectar el tráfico spam?

Muchas de las personas que gestionan Google Analytics no saben cómo filtrar tráfico spam o ni siquiera lo tienen en cuenta. ¡No hay que preocuparse! Es bastante sencillo detectarlo, ya que la mayoría de spam sigue una serie de patrones fácilmente identificables.

Lo primero que hay que hacer es abrir Google Analytics y acceder a: Adquisición > Todo el tráfico > URLs de referencia. En este apartado aparecerán todas las páginas que han referenciado la página web.

Tráfico referido en Google Analytics

Una vez aquí dentro hay que fijarse en el tráfico referenciado, ya que hay patrones que se repiten en el spam. Por ejemplo, mucho spam tiene una tasa de rebote del 100% o la duración de la sesión es de 0 minutos, 0 segundos. Además, los datos del spam suelen ser muy redondos. Lo normal es que Analytics exprese los datos con decimales, por ejemplo, tasa de rebote del 67,8%. El spam aporta números más redondos. Una forma rápida de detectarlo es ordenar todo el tráfico referido por la tasa de rebote, ya que como hemos dicho, gran parte del tráfico spam tiene un rebote del 100%.

Además de esto, en Internet podemos encontrar muchos listados de páginas que suelen ser las máximas exponentes de tráfico spam, como por ejemplo guardlink.org, event-tracking.com, 100dollars-seo.com, free-share-buttons.com, 4webmasters.org, trafficmonetizer.org, traffic2money.com o trafficmonetize.org. De todas formas, si ves alguna URL extraña al analizar el tráfico referido, solo tienes que ponerlo en Google y rápidamente sabrás si tus sospechas son ciertas. En la siguiente captura vemos una serie de referencias que siguen algunos de los patrones anteriores: direcciones URL extrañas y números muy redondos. Efectivamente, si se busca en Internet se confirma que estas direcciones URL son spam.

Direcciones URL de tráfico spam

¿Cómo filtrar el tráfico spam?

Antes de explicar dos formas sencillas de eliminar el tráfico spam, es importante hacer una aclaración en cuanto a concepto. Aunque popularmente nos preguntamos cómo eliminar tráfico spam, realmente lo que podemos hacer es filtrarlo. Como ya hemos dicho, este tráfico no es real, por tanto, no hay forma de eliminarlo, solo de filtrarlo en Analytics para no tenerlo en cuenta a la hora de analizar los datos.

Hay varias opciones más y menos complejas, pero en este artículo vamos a ver dos técnicas bastante sencillas, y que puede hacer prácticamente cualquier persona, aunque no tenga conocimientos avanzados de analítica web.

La primera opción es una limpieza a mano y si no trabajamos con muchas cuentas puede servir perfectamente. A medida que te vas encontrando tráfico sospechoso de spam, se van creando filtros en Google Analytics que eliminan ese tráfico de nuestros datos. El proceso es el siguiente:

1. Hacemos el proceso explicado en el punto anterior: Adquisición > Todo el tráfico > URLs de referencia, detectando las referencias de tráfico fantasma siguiendo los patrones señalados.
2. Vamos al administrador y creamos filtros que eliminen esas referencias.
   • Tipo de filtro: Personalizado.
   • Seleccionamos Excluir.
   • Campo del filtro: Referencia.
   • Patrón del filtro: utilizar algún listado de direcciones URL tipo spam o ir añadiendo únicamente las que vayamos detectando en nuestras visitas.

Filtro de spam referido en Google Analytics

Esta es una forma muy sencilla, pero manual, de realizar este proceso. También existen muchas otras más complejas, perfectas para personas con mayor conocimiento de Google Analytics y de programación.

Una segunda solución consistiría en realizar una limpieza global, filtrando gran parte de las referencias de spam a la vez. Esta técnica se basa en el hecho de que muchos spammers no ponen de qué dominio viene el tráfico, por lo que este no coincidirá con el de tu propia web.

El filtro que habría que crear, siguiendo el proceso de la primera solución, sería el siguiente:

• Tipo de filtro: Personalizado.
• Seleccionamos Excluir.
• Campo del filtro: Nombre del host.
• Patrón del filtro: (not set).

Además de estas existen otras fórmulas más avanzadas en las que es necesario personalizar el código de Google Analytics, con dimensiones personalizadas o variando las direcciones URL, pero que aportan unos resultados mejores.

Si estás empezando, lo mejor es utilizar las dos soluciones que planteamos en este artículo y, sobre todo, entender la importancia de buscar una solución para el problema del tráfico spam.