两者均显示访问 2 个页面的跳出率接近 0%，几乎每个会话都有一个整数。这个网站突然引起了这么大的兴趣？
新会话的比例约为 90%。这并不是说它太不典型，但对于网站来说这也不是一个常见的值（大约为 60-70％）。
现在让我们看看如果我们丢弃（过滤）与这些地址相对应的访问，这些数据会是什么样子：
过滤前后可疑垃圾邮件发送者的访问情况对比
极好的！两人之间的访问量从 489 次下降到了 0 次。
另外，如果我们在互联网上进行一些研究，我们会发现由于来自 lifehacker.com 和 reddit.com 地址的垃圾流量，网络上存在争论。
因此，我们找到了问题的根源，从现在开始，我们器或 google analytics，以便从全局结果报告和数据表本身中过滤与此垃圾邮件相关的数据。
我所描述的这种情况并不像看上去那么不寻常。
大多数网站管理员，尤其是小型甚至中型网站的所有者，都专注于开发他 澳大利亚 WhatsApp 数据 们的商业模式，他们不必是网络分析专家，而且通常没有足够的时间。
因此，他们的网络分析主要围绕整体结果和行为，而没有意识到背后正在发生什么，可能代表什么或影响他们的业务，或者如何解决分析中的任何异常或异常。
网站管理员应该定期检查他们的网站流量并知道如何识别那些可能是垃圾邮件发送者。
大多数时候，他们会复制专门博客或网站上发布的过滤垃圾流量的解决方案，希望能够解决问题，并且承认自己无能为力。
然而，这些解决方案通常只能缓解部分问题，因为它们不适用于您网站的特定访问，也就是说，它们可能有针对网站未接收的垃圾访问的过滤器，但另一方面，它们没有针对网站接收的垃圾访问的过滤器。