Analytics

Leg een solide basis met deze 5 Google Analytics-filters

0

Een eenvoudige en gratis tool om je websitedata inzichtelijk te maken? Google Analytics. Je plakt een stukje code op je website en de grafieken en tabellen beginnen zich gestaag te vullen. Vaak worden de Google Analytics cijfers als waarheid beschouwd en worden er conclusies aan verbonden die een heel businessplan beïnvloeden. Maar zijn die cijfers wel te vertrouwen?

Het nut van Google Analytics-filters

Stel, je bent marketingmanager bij een middelgroot bedrijf. Je hebt een flink deel van je budget besteed aan naamsbekendheid. Aan het einde van het jaar zie je dat het aandeel direct en organisch verkeer in verhouding tot het betaalde verkeer enorm gegroeid is. Direct en organisch verkeer komt doorgaans doordat bezoekers bekend zijn met je bedrijf of website. Dat zou duiden op meer naamsbekendheid, dat je budget goed is besteed en dat je op dezelfde manier door moet gaan. Toch!?

Misschien wel, misschien niet. Maar daar schiet je natuurlijk niets mee op. Je wil het zeker weten. Gelukkig kom je er net op tijd achter dat een groot deel van het directe en organische verkeer geen daadwerkelijke bezoekers zijn, maar spamverkeer. Verkeer dat niet relevant voor je is en natuurlijk nooit iets van je koopt. Je naamsbekendheid is dus helemaal niet zo veel verbeterd als je dacht en die smak geld die je er tegenaan gooide is het misschien helemaal niet waard geweest. Zonde van het geld. Maar die fout maak je nu gelukkig geen tweede keer dankzij je nieuwe Google Analytics-filters!

Met filters, het woord zegt het al, kun je bepaalde informatie uit je dataweergave filteren. Je kiest er dus voor dit niet mee te nemen in grafieken en tabellen. Deze data beïnvloed dan ook niet je analyses. Maar dat niet alleen. Met filters kun je ook op andere manieren je dataweergave beïnvloeden. Zoals het samenvoegen van data uit verschillende campagnes of het hernoemen van een databron. Er zijn talloze mogelijkheden. In dit artikel vind je 5 Google Analytics-filters die ik onmisbaar vind voor ieder Google Analytics-account.

Filters aanmaken

Voordat we overgaan op de filter zelf is het natuurlijk handig om te weten waar je de filters aan kunt maken. Dit kan op twee niveaus: accountniveau en dataweergaveniveau (lees in dit artikel hoe je je Analytics account op de juiste manier ordent). Maak je hem aan op accountniveau? Dan kun je bepalen in welke dataweergaven je de filter wil toepassen, mocht je er meerdere hebben. Maak je hem op dataweergave niveau aan? Dan zal de filter automatisch toegepast worden binnen de geselecteerde dataweergave.

In Google Analytics klik je linksonder op het tandwieltje voor de admin/beheerder-instellingen. Vervolgens kies je ‘All Filters’ of ‘Filters’. Afhankelijk van het niveau waarop je de filter instelt.

Google Analytics filters aanmaken1. IP-filters

Als je data bekijkt wil je niet dat je eigen bezoeken mee worden geteld in de data. Hetzelfde geldt voor collega’s of partijen waar je mee samenwerkt (zoals je online marketing bureau). Je wil namelijk alleen relevant verkeer die binnen je doelgroep valt analyseren. Verkeer die op de website is vanwege je content, dienst of product. Niet om te testen, de website aan te passen of de website trots aan zijn of haar vriendenkring te laten zien.

Hiervoor kun je een IP-filter instellen voor alle bij de website betrokken partijen. Het IP-adres kun je het beste vergelijken met een telefoonnummer voor computers die op het internet zijn aangesloten. Met deze filter sluit je dus heel specifiek verkeer uit van je data rapporten.

Sinds de invoering van de vernieuwde privacywetgeving in 2018 is het echter niet meer toegestaan volledige IP-adressen uit te wisselen. Voldoe je netjes aan alle privacy regels? Dan worden IP-adressen anoniem gemaakt voordat ze worden doorgestuurd. Dit zorgt ervoor dat het laatste stukje van het IP-adres niet wordt doorgegeven aan Google Analytics. Heb je wel IP-filters in Google Analytics staan? Check dan of ze na mei 2018 nog een update hebben gehad.

Het opzetten van een IP-filter is vrij eenvoudig. Je zoekt je eigen (IPv4) IP-adres op via bijvoorbeeld WhatIsMyIPAdress. De 8 tot 12 cijfers achter IPv4 kopieer je. Voor dit voorbeeld is ons IP adres: 12.345.67.890. Vervolgens maak je een nieuw filter aan in Google Analytics en stel je de filter als volgt in:

Google Analytics IP Filter

Let hierbij goed op dat je de laatste cijfers van je IP-adres weghaalt. Deze worden namelijk niet doorgegeven aan Google Analytics. Hier kan dus ook niet op worden gefilterd.

2. Hostname-filter

De hostname-filter is de sterkste verdedigingslinie tegen ghost verkeer. Ghostverkeer is spamverkeer dat niet op je website is geweest maar toch data stuurt naar je Google Analytics-tag. Hoe dat precies in zijn werk gaat? Dat is te uitgebreid voor dit artikel. Het belangrijkste is dat we het uit onze data kunnen vissen!

Wanneer je je op het internet begeeft, krijgt het apparaat waarmee je online bent een hostname toegewezen. Dit is één van de manieren waarop ook op het internet of andere netwerken onderscheid kan worden gemaakt tussen apparaten. Simpel gezegd geeft de hostname aan waar op het internet het apparaat, ofwel de gebruiker, zich bevindt. Zoals je al hebt gelezen is ghostverkeer niet daadwerkelijk aanwezig op je website en krijgt dit verkeer dus niet de hostname mee van jouw website. Uitzonderingen daargelaten is dit verkeer totaal niet interessant en dit wil je er dus uitfilteren.

Alle hostnames van spamverkeer opzoeken en filteren is niet te doen. Daarom maken we een filter aan die alleen je eigen hostname eruit filtert en de data hiervan laat zien. Dit doe je door eerst je hostname op te zoeken in het Google Analytics-rapport Audience > Technology > Network (in het Nederlands Doelgroep > Technologie > Netwerk). Als primaire dimensie kies je hier ‘Hostname’.

Google Analytics filter hostname

Hier selecteer je alle hostnames die bij jouw website(s) horen. In ons geval is het alleen www.bloosem.nl. Veel voorkomende varianten van onschuldige hostnames zijn:

  • Webcache.googleusercontent.com (gecachte webpagina’s)
  • Translate.googleusercontent.com (vertaalde webpagina’s)
  • Blog.jouwwebsite.nl (subdomein van je website)
  • Xx.jouwwebsite.nl (subdomein van je website)

Alle zaken die je niet herkent of die niet bij jouw website horen hoef je niet mee te nemen in je filter. Ook kunnen hier soms tools tussen staan die je gebruikt. Deze verzamelen data van je website om beter hun werk te kunnen doen. Deze kun je ook meenemen in je filter.

Voor het voorbeeld filter pakken we de vier genoemde veelvoorkomende varianten van hostnames. De filter is geschreven in RegEx (Regular Expressions). Dit is een soort codetaal waarmee je effectief zogenaamde strings (stukjes tekst) kunt opzoeken. In dit geval op kunt zoeken in de hostname. Wat je invult bij de filter: www.\jouwwebsite\.nl|jouwwebsite\.nl|translate\.googleusercontent\.com|webcache\.googleusercontent\.com

hostname pattern

3. Referral-spamfilter

Heb je ooit de bron van je websiteverkeer bekeken en vond je het aantal referrals (verwijzingen) wel erg hoog? Grote kans dat je met spamverkeer te maken hebt.

Bezoekers die binnenkomen via een referral hebben op een link naar jouw website geklikt. Dit kan op social media zijn, een forum, de website van een partner of een andere logische bron. Toch zie je hier vaak ook bronnen tussen zitten die je niet bekend zijn of die helemaal niet logisch zijn. Vaak zie je ook dat het verkeer uit deze rare bronnen een bouncepercentage van 100% heeft en minder dan één seconde op je website is geweest. Duidelijk spamverkeer dus.

Een deel van dit spamverkeer wordt opgevangen door je hostname-filter. Alles wat er nog wel doorheen komt zul je dus op een andere manier moeten filteren. Hiervoor kun je referral-spamfilters instellen. Je kunt je eigen filters opstellen door in Google Analytics te gaan naar Acquisiton > All Traffic > Source/medium (Acquisitie > Alle verkeer > Bron/medium). Hier kies je als primaire dimensie vervolgens source/bron en sorteer je op bounceratio. Je eigen spamfilter bouw je door de onherkenbare bronnen met een bounceratio van 100% samen te voegen in een RegEx-patroon en dit in de filter te plaatsen.

Makkelijker is echter om al bestaande filters die de meest voorkomende spambronnen blokkeren gewoon te kopiëren. Er zal na het toevoegen van onderstaande patronen ongetwijfeld nog wat spamverkeer overblijven, maar het grootste deel zal er al uitgefilterd zijn. Aangezien het veel spambronnen betreft heb je vier filters nodig. Deze filters hebben allemaal hun eigen filterpatroon:

  • offer|free\-|share\-|mercedes|buy|cheap|googlsucks|benz|sl500|hulfington|buttons| darodar|pistonheads|motor|money|blackhat|backlink|webrank|seo|phd|crawler|anonymous
  • dailyrank|100dollars-seo|anticrawler|sitevaluation|buttons-for-website|buttons-for-your-website|-musicas*-gratis|best-seo-offer|best-seo-solution|savetubevideo|ranksonic|offers.bycontext|7makemoneyonline|kambasoft|medispainstitute
  • 127.0.0.1|justprofit.xyz|nexus.search-helper.ru|rankings-analytics.com|videos-for-your-business|adviceforum.info|video—production|success-seo|sharemyfile.ru|seo-platform|dbutton.net|wordpress-crew.net|rankscanner|doktoronline.no|o00.in
  • top1-seo-service.com|fast-wordpress-start.com|rankings-analytics.com|uptimebot.net|^scripted.com|uptimechecker.com

Google Analytics referral filter

Het is overigens erg lastig om je data 100% spamvrij te maken, dus wees niet gepikeerd als je alsnog regelmatig spamverkeer langs ziet komen. Zolang dit geen aanzienlijk deel van je verkeer is, hoef je je hier ook geen zorgen om te maken.

4. Language-filter

Spamverkeer heeft een aantal kenmerken waaraan je het kan herkennen. Een hoog bouncepercentage en een gemiddelde tijd op pagina van onder één seconde bijvoorbeeld. Dit zijn vaak de eerste en meest herkenbare indicaties dat er sprake is van spamtraffic op je website. Zie je deze kenmerken dan is het zaak uit te zoeken waar het spamverkeer vandaan komt en hoe je het kunt filteren.

Een van de manieren om spamtraffic te blokkeren is dus de hostname-filter. Toch is er ook spam wat wel een juiste hostname meegeeft en dus niet wordt opgepikt door de hostname-filter. Komt je verkeer ook niet via een referral binnen? Dan houden ook de referral-filters dit verkeer niet buiten de deur. Het is nu dus aan jezelf om een gedeelde voorwaarde van het spamverkeer te vinden. Vaak geeft spamverkeer geen schermresolutie mee en ontbreekt de geo-locatie. Hier zou je dus op kunnen filteren.

Taalinstellingen filteren

Helaas worden spambots ook een stuk slimmer en geven ze tegenwoordig niet snel prijs dat ze eigenlijk spamverkeer zijn. Een facet geven ze echter vaak niet of onjuist mee: taalinstellingen. De taalinstellingen van een browser vind je in Google Analytics terug onder Audience > Geo > Language (Doelgroep > Geo > Taal). Doorgaans zul je hier veelal taalcodes terugvinden. Denk aan nl-nl, en-us en en-gb. Toch zie je hier vaak ook aparte dingen tussen staan. Een paar voorbeelden uit onze eigen, ongefilterde, Google Analytics weergave:

Google Analytics language spam 1 Google Analytics language spam 2 Google Analytics language spam 3

Verkeer met dergelijke language-instellingen is in de meeste gevallen spamverkeer. Toch is niet alles zo duidelijk en zul je taalinstellingen tegenkomen die minder opvallen maar ook ongeldig zijn. Veelgebruikte zijn ‘c’ en ‘s’’. Met een language-filter kun je dit spamverkeer toch effectief uitsluiten.

Dit doe je door in een nieuwe filter te kiezen voor Exclude > Language Settings (Uitsluiten > Taalinstellingen) en vervolgens het volgende patroon in te voeren:
\s[^\s]*\s|.{15,}|\.|,|^c$

language filter

5. Lower case-filters

Nu al je spamverkeer uit je data is gehaald zit je nog steeds met een hele hoop Google Analytics-rapporten die veel informatie bevatten. Je wil deze informatie zo gestructureerd en overzichtelijk mogelijk houden. Vooral om het jezelf makkelijk te maken. Ben je veel bezig met online campagnes, werk je met UTM tags, sleutel je aan je eigen tags en events of wil je gewoon zeker weten dat je data goed gestructureerd is? Dan zijn lower case-filters onmisbaar!

Google Analytics is hoofdlettergevoelig. Dit betekent dat Bloosem verschillend wordt gezien van BlooSEM. Op het eerste gezicht niet erg natuurlijk. Maar wat als je verschillende advertenties hebt lopen op verschillende kanalen? In Google Ads ken je de advertentie toe aan de campagne ‘BlooSEM – Branding’ terwijl je de campagne op LinkedIn ‘Bloosem – Branding’ noemt. Qua hoofdlettergebruik zijn deze twee benamingen verschillend en zo zullen ze ook in Google Analytics verschijnen. Aangezien ze wel bij dezelfde campagne horen en je deze in zijn geheel zal willen evalueren wil je de cijfers dus onder dezelfde noemer hebben.

Lower case-filters zorgen ervoor dat alle inkomende informatie wordt omgezet naar kleine letters. Hierdoor maakt het niet uit of gegevens met hoofdletters of kleine letters worden doorgegeven. Vooral menselijke foutjes worden hierdoor onschadelijk gemaakt en dit kan je data een heel stuk gestructureerder maken.

Hoe maak je deze filters aan?

De filters zijn eenvoudig aan te maken en te gebruiken voor vrijwel alle metrics in Google Analytics. De lower case-filters die ik het meest gebruik zijn:

Lower case filter voor event tracking
Events en tags worden vaak handmatig gemaakt en als doel aangemaakt in Google Analytics. Met deze filters voorkom je dat doelconversies niet werken als gevolg van foutief hoofdlettergebruik.
Filter Field (en)Filterveld (NL)
Event CategoryGebeurteniscategorie
Event ActionGebeurtenisactie
Event LabelGebeurtenislabel

 

Lower case filter voor meestgebruikte rapporten
Sommige data komt in de meeste Google Analytics-rapporten wel voor. Denk aan bron/medium of campagnenaam. Gebruik je UTM tagging in campagnes dan kunnen hier ook foutjes insluipen die je gedeeltelijk kunt opvangen met deze lower case filters.
Filter Field (en)Filterveld (NL)
Campaign NameCampagnenaam
SourceBron
MediumMedium
HostnameHostnaam
Request URIAanvraag-URI

 

De filter zet je als volgt op:

lower case filter

Bekijk de juiste en betrouwbare data

Naast de genoemde (en hopelijk inmiddels toegepaste) filters zijn er nog talloze manieren waarop je website data bevuild of verstoord wordt. Maar niet getreurd, (bijna) overal is een oplossing voor.

Heb je de filters aangemaakt en zie je nog steeds gekke data in je Google Analytics? Of wil je gewoon zeker weten dat alles goed staat en je naar betrouwbare data zit te kijken? Laat dan een reactie achter.