流量运营：如果你的流量里掺入了虚假流量……

夜间流量分类对比分析

我们发现这些流量中72%的流量来自于广告系列，但是转化率较低，不知道具体哪个广告系列来源拉了后腿。

夜间流量广告系列来源占比分析

发现广告系列流量中大部分都来自于sm这个渠道，此时可以把分析范围缩小到sm这个渠道。

sm渠道指标整合分析

sm渠道的访问量很大，新用户占比90.31%，而跳出率为20.32%，转化率0.08%。基本可以断定是sm渠道出问题了。

sm渠道细分落地页和非活动页面数据表现

通过进一步细分，发现sm渠道大部分流量都流入了活动落地页（图略），跳出率低于23%，且每次访问的平均浏览深度接近于1，有趣的是，另一部分非活动落地页的，页面浏览深度在几百个页面，非正常人类行为，它的目的只是为了平均整体流量。

sm渠道活动落地页点击图分析

同时我们还可以结合不同落地页的点击图进行分析，你会发现更多有趣的现象。

至此，大功告成。

案例总结

从上面的案例我们看到通过层层细分，层层递进的方法我们找到了虚假流量，所以要想找出虚假流量，我们需要密切关注如下几个方面：

给渠道打好标记，目的方便分割流量

为每一个渠道打好UTM标记，那么渠道会贯穿于用户的整个访问过程中，方便按渠道分组查看每个渠道的表现，避免其它渠道的干扰。

流量产生的时间

找到异常流量发生的时间点，然后将时间细化到每小时的访问数据，如果流量过于集中在某个时段，或者在不恰当的时间点出现了流量激增的情况，这时候就要引起注意了。

流量的地理来源

通常情况下，访客会来自不同的地理位置，如果流量过于集中在某个地区，或者采集不到地区的地方出现了大量的流量等等都是很可疑的。

流量的用户终端

（编辑：西安站长网）

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