13 个 Google Analytics 跟踪错误（以及如何修复它们）

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如果您盲目依赖 Google Analytics（分析）中看到的数据，那么做出错误决策的风险很高。你知道这句话：垃圾进来，垃圾出去。

本指南将通过修复以下错误来帮助您最大限度地减少数据偏差因素：

Google Analytics 代码缺失或重复
交互事件设置不正确
跟踪来自其他域的点击
跟踪您自己的会话
不使用机器人过滤
跟踪垃圾邮件推荐
UTM 参数使用不当
不排除查询参数
不合并相同的来源和媒介
不使用推荐排除列表
追踪个人身份信息 (PII)
不触发单页应用程序 (SPA) 的页面视图
没有备份和测试视图
1. Google Analytics 代码缺失或重复
这听起来微不足道，但却是一个常见问题，尤其是在使用多个 CMS 的网站上。

好消息是 Google Analytics内置了缺失代码通知。坏消息是它的速度很慢，并且可能需要几周的时间才能提醒您有关缺少代码的页面。它也不会告诉您重复代码，这是另一个常见问题。

因此，最好不要依赖 Google 的通知，而是使用允许自定义提取的工具来抓取您的网站以查找错误。

以下是如何在 Screaming Frog 中设置自定义提取的抓取，以抓取 Google 跟踪代码管理器和 Google Analytics 代码：

2 SF 正则表达式 1

最好导出爬网以检查数据。如果报告中有更多列，您可以轻松过滤缺失的代码或查看重复项，例如“查找 GTM 代码 1”和“查找 GTM 代码 2”。

3 缺少谷歌分析代码 1

2.交互事件设置不正确
将购买、表单提交或视频播放等设置为交互事件是有意义的。它们对您的业务很重要，因此即使访问者只查看一页，它们也不会被计为跳出，这一点很好。

但是，如果您使用交互事件来跟踪每个页面上自动触发的事件（例如滚动深度跟踪），则会导致整个网站的跳出率接近于零，这并不好。

通过在 GA 中查找不切实际的低跳出率，您可以轻松发现这些问题。

如果您怀疑交互事件是罪魁祸首，请在 Google 跟踪代码管理器中将该事件的“非交互命中”设置从 false 更改为 true。
4 事件交互设置1

如果您不使用 Google 跟踪代码管理器，只需 在 GA 事件代码段中再添加一行代码即可。

3. 跟踪来自其他域的点击
如果您不采取预防措施，那么别人很容易搞砸您的数据。为什么？由于您的 GA/GTM 跟踪代码对任何打开您的源代码的人都是可见的，因此任何人都可以根据您的跟踪代码将点击发送到 GA 服务器。

幸运的是，通过设置视图过滤器可以很容易地防止这种情况发生。

这将仅包括来自您自己的（子）域的点击：

6 排除子域1

这是主机名正则表达式过滤模式： (^|\.)example\.com

4. 跟踪您自己的会话
我们在网站上进行了很多不规则操作，我们不希望这些行为反映在我们的数据中。

因此，当我们设置过滤器时，我们还要确保排除来自内部 IP 地址的命中。对于单个 IP 来说很容易做到这一点：

5 IP地址1

如果您需要排除更多 IP，请参阅Google 的此指南。

5.不使用机器人过滤
Google 可以检测到进入您网站的垃圾邮件/机器人流量的相当一部分。您所需要做的就是选中一个框。

您可以在“管理”>“查看设置”中找到它：
7 机器人过滤 1

请注意，仅针对您的主  电话号码列表 分析视图检查此项就足够了。无需对原始视图或测试视图执行此操作。



6. 跟踪垃圾邮件推荐
热门网站会吸引垃圾链接。事情就是这样。

其中大多数可以忽略不计，带来的推荐流量为零，但有些每天可以发送数千个垃圾邮件推荐。

要检查这是否对您来说是个问题，请将日期范围设置为至少三个月，然后转到推荐报告（获取 > 所有流量 > 推荐）。

寻找具有大量推荐的可疑域名。

8 垃圾邮件推荐 1

不要单击可疑域，因为它们可能包含恶意软件或间谍软件。相反，创建一个列表并使用过滤器排除它们（“管理”>“过滤器”）。将过滤器字段设置为“营销活动来源”，然后在过滤器模式字段中列出域，并用竖线 (|) 符号分隔。
9 垃圾邮件推荐排除 1

重要的。始终记住验证您的过滤器，看看它如何影响您的数据。过滤器下方有一个按钮用于此操作。