Traffico anomalo Google ist ein häufiges Problem, das in Google Analytics häufig auftritt. Nun hat diese künstliche Intelligenz gefunden Anwendungen in verschiedenen BereichenEs ist mehr als wichtig, diese Verkehrsanomalien zu verstehen.
Insbesondere digitales Marketing wird wirksam, wenn die umgesetzten Strategien auf Daten basieren. Deshalb, künstliche Intelligenz ist der Schlüssel zum Erfolg und damit ein unverzichtbarer Bestandteil jedes Unternehmens.
In diesem Artikel werden wir uns das genauer ansehen Traffico Anomalo Google um es besser zu verstehen.
Was ist eine Verkehrsanomalie?
Wie der Name schon sagt, a Verkehrsanomalie ist eine Abweichung vom erwarteten Verkehr. Es wird durch ungewöhnliche Verkehrsschwankungen ausgedrückt, die nichts mit den täglichen Netzwerknummern zu tun haben. Diese Schwankungen können Eingriffe wie DDoS-Angriffe bedeuten, die eine ernsthafte Gefahr für die Internetsicherheit des Unternehmens darstellen.
Auf lange Sicht könnte dies die Qualität der erbrachten Dienstleistungen beeinflussen und zu einer Verringerung der Kundenzufriedenheit führen. Wenn es darum geht Traffico Anomalo GoogleDiese Anomalien werden als plötzliche Aktivitätsschübe ausgedrückt, die nicht die Realität darstellen.
Die Identifizierung der Ursache der Anomalie ist jedoch eine Herausforderung. Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz hat diese Rolle ebenfalls übernommen, da sie innovative Problemlösungen ermöglichen kann.
Was ist Anomalieerkennung?
Bei der Erkennung von Anomalien oder Ausreißern wird das Auftreten von Verkehrsanomalien identifiziert. Es ist ein Prozess, der im Data Mining und in der Datenanalyse weit verbreitet ist und häufig die Technologie des maschinellen Lernens nutzt. Derzeit haben viele Unternehmen den Prozess der Verkehrserkennung mithilfe dieser neuesten Technologien automatisiert.
Das maschinelles Lernen Der Algorithmus verwendet Zeitreihendaten, um eine Anomalieerkennung durchzuführen. Dies bedeutet praktisch, dass Daten in Echtzeit analysiert werden. Im Wesentlichen vergleicht die Technologie zu jedem Zeitpunkt die tatsächliche Metrik mit der erwarteten, basierend auf historischen Daten. Zeitreihendaten werden verwendet, weil sie zu besseren Vorhersagedaten führen.
Im Einzelnen wird der Algorithmus eine Sequenz der erwarteten normalen Daten erstellen, wenn es um die spezifischen Analysen geht, auf die er angewendet wurde. Auf diese Weise werden verdächtige Schwankungen sofort erkannt.
Die drei Arten von Verkehrsanomalien
Um effektiv zu nutzen KI im digitalen Marketingmüssen Sie die Arten von Verkehrsanomalien verstehen, auf die Sie stoßen werden. Verkehrsanomalie Google kann jederzeit auftreten und mehrere Formen annehmen. Tatsächlich gibt es drei Haupttypen von Anomalien, die in Google Analytics erkannt werden können. Diese Arten von Anomalien sind die folgenden:
- Globale Ausreißer: Sie werden oft als Punktanomalien bezeichnet. Diese Anomalien zeigen Daten an, die zu weit vom normalen Datensatz entfernt sind. Sie sind ziemlich leicht zu erkennen, da es sich um einzelne Instanzen handelt, die abnormales Verhalten zeigen.
- Kontextuelle Ausreißer: Sie finden sie auch als Bedingungsausreißer. Dieser spezifische Begriff bezieht sich auf die kontextspezifischen Anomalien. Dies bedeutet, dass eine Schwankung in einem Datensatz normal und eine Anomalie in einem anderen Datensatz normal sein kann. Diese spezifischen Anomalien werden normalerweise in saisonalen Daten identifiziert.
- Kollektive Ausreißer: Diese Anomalien treten im gesamten Datensatz auf und können einen Cyberangriff anzeigen. Einzelne Punkte des Datensatzes erscheinen normal. Wenn es jedoch mit einem anderen Datensatz kombiniert wird, sind die Anomalien signifikant.
Die am häufigsten verwendeten Techniken zur Erkennung von Anomalien
Da das Gebiet der Erkennung von Anomalien sehr groß ist, gibt es viele Techniken, die dafür weit verbreitet sind. Einige der am häufigsten verwendeten Techniken zum Erstellen von Algorithmen zur Erkennung von Anomalien sind die folgenden:
- Dichtebasierte Techniken
- Z-Score oder Extremwertanalyse
- Probabilistische und statistische Modellierung
- Bayesianische Netzwerke
- Versteckte Markov-Modelle
- Lineare Regressionsmodelle
- Auf Clusteranalyse basierende Techniken
- Fuzzy-Logik-basierte Ausreißererkennung
- Näherungsbasierte Modelle
- Modelle der Informationstheorie
Jedes dieser Verfahren kann auf die Anomalieerkennungsalgorithmen angewendet werden, die dann alle Vorkommen in der Analyse erkennen können. Vor der Auswahl ist es wichtig, die Anzahl der Merkmale zu benennen, die zur Erkennung dieser Anomalien verwendet werden (univariat oder multivariat), sowie die Verteilung der Werte (parametrisch oder nicht parametrisch).
Was sind Verkehrsanomalien in Google Analytics?
Traffico anomalo Google ist ein Problem, mit dem sich alle Unternehmen und digitalen Vermarkter irgendwann auseinandersetzen müssen. Wenn sie versuchen, die KPIs und Metriken ihrer Website zu analysieren, werden sie Schwankungen feststellen, die nicht den tatsächlichen Status ihres Datenverkehrs widerspiegeln. In Google Analytics können Benutzer mithilfe von Anomalieerkennungsalgorithmen Folgendes verfolgen:
- Seitenaufrufe,
- Sitzungen,
- Täglich aktive Benutzer,
- Kosten pro Klick,
- Absprungrate,
- Kundenakquisitionskosten usw.
Alle diese Kennzahlen sowie die von Ihnen festgelegten Ziele sind wichtig für das Wachstum Ihres Unternehmens. Wenn eine Anomalie auftritt, wirkt sich dies nicht nur auf Ihre Dienstleistungen aus, sondern auch auf Ihre Einnahmen und Ihr Budget.
So erkennen Sie Traffico Anomalo Google
in den letzten Jahren, Google Analytics hat ein Bayes'sches Raum-Zeitreihen-Modell für die historischen Daten implementiert, damit es die erwarteten Werte eines Datensatzes vorhersagen kann. Auf diese Weise können Sie Informationen zu Anomalien erhalten, die während eines festgelegten Zeitraums aufgetreten sind.
Um die Verkehrsanomalien in Google Analytics zu überprüfen, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen:
- Melden Sie sich bei Ihrem Google Analytics-Konto an.
- Suchen Sie die Eigenschaft, die Sie überprüfen möchten, und wählen Sie dann die gewünschte Ansicht aus.
- Klicken Sie auf die Suchleiste und geben Sie eine relevante Frage ein. Sie können beispielsweise "Zeige mir eine Anomalie in Sitzungen dieser Woche" oder einfach "Anomalie in aktiven Benutzern" eingeben.
Die häufigsten Anomalien in Google Analytics
Einige der häufigsten Anomalien, auf die Sie in Google Analytics stoßen werden, sind folgende:
- Ungewöhnliche Spitzen und Zugriffe im Datenverkehr: Dies ist das Ergebnis von Spam-Bots, die auf Ihre Website abzielen und sich auf die angezeigten Messdaten auswirken. Sie werden nämlich eine Zunahme des Empfehlungsverkehrs und eine signifikante Abnahme der Metriken wie Durchschn. Zeit auf Seite, Seiten / Sitzung und% Exit-Raten.
- Gelegentlich hervorragende Absprungrate: Diese Metrik ist vielen Unternehmen ein Rätsel, auch wenn sie wichtig ist. Wenn Sie plötzlich feststellen, dass Ihre Absprungrate auf 1-10% gesunken ist, müssen Sie die Ursache dafür herausfinden, da es sich möglicherweise um eine Anomalie handelt.
Unabhängig von der Anomalie, auf die Sie in Google Analytics stoßen, erhalten Sie eine Benachrichtigung von der Plattform. Stellen Sie sicher, dass Sie immer Ihren Fortschritt überprüfen, damit Sie schnell auf unerwartete Ereignisse reagieren können.
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Quelle: https://www.aiiottalk.com/traffico-anomalo-google-to-detect-anomalies/
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