Wykryliśmy atak botów w GA4. Sprawdź, czy dotyczy też Twojego konta 

Wykryliśmy niepokojące zjawisko na wielu kontach Google Analytics 4: nasilony, zautomatyzowany ruch generowany przez boty z centrów danych spoza Polski. Boty podszywają się pod realny ruch użytkowników, zniekształcając kluczowe metryki i wprowadzając w błąd osoby podejmujące decyzje na podstawie raportów GA4.

Poniższy opis dotyczy konkretnego wzorca ruchu, który zaobserwowaliśmy na wielu analizowanych przez nas kontach GA4.

Sprawdź poniżej, jak go rozpoznać i co zrobić, żeby ograniczyć jego wpływ na dane.

Jak rozpoznać atak botów

Problem dotyczy danych widocznych w GA4, takich jak liczba użytkowników oraz sesji. Boty nie dokonują jednocześnie pozorowanych transakcji – przez co sztuczny ruch zaburza współczynniki konwersji i metryki jakości sesji.

Dane w Google Ads – koszty oraz konwersje – pozostają poprawne. To, co płacisz i co widzisz w raporcie nie jest zafałszowane.

Jeśli więc widzisz nagły skok ruchu, a sprzedaż lub liczba konwersji pozostają na podobnym poziomie, może to wskazywać na opisany przez nas problem z ruchem botów. GA4 może dodatkowo oznaczyć taki nagły wzrost jako anomalię w przeglądzie raportów.

Przykład anomalii wykrytej przez GA4 – gwałtowny wzrost liczby aktywnych użytkowników został automatycznie oznaczony jako nietypowe zdarzenie.

Jakie dane zniekształca sztuczny ruch 

Jak już wspominaliśmy – w obserwowanych przez nas przypadkach GA4 zaczyna rejestrować duży wzrost liczby użytkowników i sesji, ale bez odpowiadającego mu wzrostu realnych transakcji i konwersji.

A co za tym idzie – boty podszywają się pod różne kanały: organic, direct, social, a także ruch płatny – CPC/Google Ads. W efekcie pogarszają się metryki jakości sesji zarówno w kanałach bezpłatnych, jak i płatnych. Boty mogą więc sprawiać wrażenie, że kampanie generują więcej, ale gorszej jakości ruchu.

 W analizowanym przypadku gwałtownie wzrosła liczba sesji zarówno z google / cpc, jak i google / organic. Sesje z google / cpc wzrosły o ok. 154%, a z google / organic o ok. 184% względem poprzedniego okresu. Jednocześnie widać mocno zmniejszony średni czas zaangażowania.

To ważny sygnał: sam wzrost ruchu płatnego nie musi oznaczać, że kampania faktycznie wygenerowała więcej wartościowych wizyt. Przy takim ataku boty mogą zostać przypisane również do ruchu reklamowego. Warto wspomnieć również o średnim czasie zaangażowania na sesję. Ruch botów wykazuje prawie zawsze podejrzanie niski średni czas zaangażowania pomimo występowania zdarzeń. 

Kolejnym charakterystycznym elementem obserwowanego przez nas ataku jest technologia wykorzystywana do generowania ruchu. Większość tego ruchu stanowi Headless Chrome – czyli zautomatyzowane przeglądarki działające bez standardowego interfejsu użytkownika.

W okresie występowania problemu liczba aktywnych użytkowników raportowanych jako Chrome wzrosła o ponad 254%, podczas gdy ruch z Safari pozostał na zbliżonym poziomie.

Sztuczny ruch pochodzi z centrów danych znajdujących się poza krajem docelowym, a nie od realnych użytkowników.

Jeden z najbardziej charakterystycznych sygnałów: liczba aktywnych użytkowników z USA wzrosła z 29 do 5 519, czyli o ponad 18 900%, podczas gdy ruch z Polski nie wzrósł.

Co należy zrobić, aby ograniczyć dalsze zanieczyszczanie danych

Przede wszystkim należy zrobić dwie rzeczy:

1. Wykluczyć ruch Headless Chrome na poziomie serwera. 

   Uwaga!Nigdy nie blokuj nagłówków odsyłających (Referrer) pochodzących z domen AI wyszukiwarek (np. chatgpt.com, perplexity.ai, copilot.microsoft.com, itp.). GA4 powinno raportować ruch pozyskany bezpośrednio z AI Overviews / Chatbotów – do GA4 powinien trafiać do raportów jako wartościowy ruch ludzki.
    

2. Wprowadzić challenge — np. CAPTCHA lub inną formę weryfikacji — dla ruchu spoza kraju docelowego.

Są to podstawowe działania zaradcze wskazane dla obserwowanego przez nas przypadku.

Doraźnie warto również odseparować podejrzany ruch podczas pracy z raportami i eksploracjami GA4. Pozwala to analizować wyniki bez mieszania realnych użytkowników z ruchem, który został zidentyfikowany jako podejrzany.

Jak odseparować podejrzany ruch w analizie GA4 

Najprościej zrobić to w Eksploracjach GA4. Utwórz nową eksplorację i dodaj wymiary, które pozwalają rozpoznać wzorzec tego ruchu — przede wszystkim kraj, przeglądarkę oraz źródło/medium sesji.

Następnie utwórz segment wykluczający ruch odpowiadający cechom zaobserwowanym podczas ataku. Dzięki temu możesz porównać wyniki z podejrzanym ruchem i po jego odseparowaniu, a następnie sprawdzić, jak mocno wpłynął on na liczbę użytkowników, sesji czy współczynnik konwersji.

Pamiętaj jednak, że w ten sposób oczyszczasz jedynie analizę danych. Nie zatrzymujesz samego ruchu botów. Żeby ograniczyć jego dalsze zbieranie, konieczne są działania po stronie serwera oraz mechanizmy weryfikacyjne opisane wyżej.

Dobrym nawykiem jest też regularne sprawdzanie raportów technologicznych i geograficznych oraz porównywanie GA4 z niezależnymi źródłami danych — np. CRM-em, systemem sprzedażowym czy panelem hostingowym.

Jeżeli potrzebujesz pomocy z analizą danych – odezwij się do nas, chętnie Ci pomożemy!

Podsumowanie

Jakość danych w GA4 ma bezpośredni wpływ na decyzje marketingowe i budżetowe. Warto o nią szczególnie dbać – tym bardziej, jeśli stanowią fundament raportów, wedle których podejmujesz decyzje biznesowe. 

Opisywany przez nas atak botów nie jest jednorazowym przypadkiem – zaobserwowaliśmy go na wielu kontach. Dlatego warto zabezpieczyć się przed nim, zanim się pojawi. Im dłużej problem pozostaje niewykryty, tym więcej danych zostaje zanieczyszczonych, a tym samym trudniej później rzetelnie oceniać wyniki działań marketingowych.