Shopify एनालिटिक्स और रिपोर्ट में बॉट फ़िल्टरिंग

आपके ऑनलाइन स्टोर पर कई अलग-अलग कारणों से बॉट ट्रैफ़िक आ सकता है, जैसे कि आपके प्रोडक्ट को इंडेक्स करने वाले सर्च इंजन, प्रिव्यू बनाने वाले सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म, डेटा इकट्ठा करने वाली कीमत की तुलना करने वाली साइटें और साइट की कार्यक्षमता की जांच करने वाली निगरानी सेवाएं। ये बॉट आपकी साइट के साथ असली मानव ग्राहकों की तुलना में अलग तरह से इंटरैक्ट करते हैं, जो आपके कन्वर्ज़न डेटा को प्रभावित कर सकता है और असली ग्राहक व्यवहार पैटर्न को समझना और मुश्किल बना सकता है।

हालांकि, आपकी साइट से बॉट को पूरी तरह से ब्लॉक करने से फ़ायदेमंद सर्च इंजन इंडेक्सिंग रुक जाती है, सोशल मीडिया शेयरिंग की सुविधाएं काम नहीं करती हैं और आपके लिए बॉट एक्टिविटी पैटर्न को मापना और ट्रैक करना नामुमकिन हो जाता है। इसके बजाय, अपने एनालिटिक्स से बॉट ट्रैफ़िक को दिखाने और फ़िल्टर करने से आपको असली ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण करने की सुविधा मिलती है और आप अपने स्टोर को प्रभावित करने वाले सभी ट्रैफ़िक पैटर्न पर पूरी तरह से नज़र रख पाते हैं।

इस तरह, आप अपने ऑनलाइन स्टोर पर SEO और खोज के लिए मददगार बॉट एक्टिविटी से फ़ायदा उठा सकते हैं, लेकिन जब आपको खास तौर पर मानव व्यवहार पर ध्यान देना हो, तो व्यावसायिक फ़ैसलों के लिए साफ़-सुथरा डेटा पाने के लिए मानव या बॉट सत्र रिपोर्ट डाइमेंशन और फ़िल्टर का इस्तेमाल कर सकते हैं।

अपनी रिपोर्ट पर डाइमेंशन और फ़िल्टर लागू करने के बारे में ज़्यादा जानें।

अपने Shopify एनालिटिक्स में बॉट फ़िल्टरिंग को समझना

आपके ऑनलाइन स्टोर पर हर सत्र को ट्रैक किया जाता है और उसे मानव या बॉट से आए सत्र के रूप में लेबल किया जाता है। अपने ऑनलाइन स्टोर की रिपोर्ट देखते समय, आप अपने एनालिटिक्स डेटा में मानव या बॉट सत्र डाइमेंशन जोड़ सकते हैं, ताकि यह दिखाया जा सके कि एक ही रिपोर्ट में असली ग्राहकों के मुकाबले बॉट ट्रैफ़िक से कौन से सत्र आए हैं। आप अपनी रिपोर्ट से बॉट डेटा को बाहर करने के लिए अपने कॉन्फ़िगरेशन पैनल में मानव या बॉट सत्र फ़िल्टर भी लागू कर सकते हैं। यह बॉट फ़िल्टरिंग विकल्प आपकी रिपोर्ट के डेटा को असली ग्राहक एक्टिविटी पर केंद्रित करके बेहतर व्यावसायिक फ़ैसले लेने में आपकी मदद करता है।

जब आप बॉट ट्रैफ़िक को फ़िल्टर करते हैं, तो आपको अपने डेटा में निम्नलिखित ट्रेंड दिखाई दे सकते हैं:

• कन्वर्ट न होने वाले बॉट सत्रों को हटाने से ज़्यादा कन्वर्ज़न रेट।
• ऑटोमेटेड ट्रैफ़िक हटाने से कुल सत्र की संख्या का कम होना।
• कैम्पेन और प्रोडक्ट पेज के लिए ज़्यादा सटीक परफ़ॉर्मेंस मीट्रिक।

Shopify, मानव या बॉट सत्र को कैसे क्लासिफ़ाई करता है

Shopify, आपके ऑनलाइन स्टोर पर होने वाली हर इवेंट का विश्लेषण करता है, जैसे कि किसी विज़िटर का प्रोडक्ट के लिंक पर क्लिक करना या चेकआउट शुरू करना। यह विश्लेषण कुछ मानदंडों के आधार पर यह तय करने के लिए किया जाता है कि इवेंट को शायद किसी इंसान ने पूरा किया था या बॉट ने। किसी सत्र की पूरी अवधि के दौरान हुए सभी इवेंट के आधार पर, Shopify फिर पूरे सत्र को मानव या बॉट से संबंधित के रूप में क्लासिफ़ाई करता है। यही समग्र क्लासिफ़िकेशन आपके Shopify Analytics और रिपोर्ट में मानव या बॉट सत्र डेटा की जानकारी देता है।

बॉट सत्र का Shopify का क्लासिफ़िकेशन सतर्कतापूर्ण होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, क्योंकि असली ग्राहकों को गलती से बॉट के रूप में लेबल करने से बेहतर है कि कुछ बॉट छूट जाएं। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित 3 सत्रों पर विचार करें, सत्र X, Y और Z, जिनमें से हर एक ने एक ऑनलाइन स्टोर पर 6 इवेंट किए हैं:

भले ही सत्र Y में मानव व्यवहार की तुलना में बॉट व्यवहार से संबंधित दोगुनी इवेंट थीं, फिर भी पूरे सत्र को मानव सत्र के रूप में क्लासिफ़ाई किया जाता है, क्योंकि समग्र सत्र क्लासिफ़िकेशन के फ़ैसले में योगदान देने वाली प्रासंगिक मानव एक्टिविटी अभी भी मौजूद थी।

सिस्टम नए ट्रैफ़िक पैटर्न से सीखकर लगातार बेहतर होता जाता है।

बॉट फ़िल्टरिंग का इस्तेमाल कब करें

ई-कॉमर्स साइटों को एक अनोखी चुनौती का सामना करना पड़ता है, क्योंकि ऑटोमेटेड टूल भ्रामक कन्वर्ज़न डेटा बनाते हैं। सिर्फ़ सामग्री पढ़ने वाले सामान्य वेबसाइट क्रॉलर के विपरीत, ई-कॉमर्स बॉट को मूल्य निर्धारण, इन्वेंट्री और प्रोडक्ट की जानकारी इकट्ठा करने के लिए खरीदारी के व्यवहार का अनुकरण करने की ज़रूरत होती है। ये ऑटोमेटेड इंटरैक्शन, असली कन्वर्ज़न में योगदान दिए बिना एंगेजमेंट मीट्रिक को बढ़ाकर भ्रामक कन्वर्ज़न डेटा बनाते हैं, जिससे आपके असली ग्राहक का परफ़ॉर्मेंस असल से कम दिखाई देता है।

अपनी सत्र रिपोर्ट से इस ऑटोमेटेड एक्टिविटी को फ़िल्टर करके, आप असली व्यावसायिक विकास को बढ़ावा देने वाले अनुभवों को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए असली मानव खरीदारी पैटर्न पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, जैसे कि प्रोडक्ट के लिए सुझावों को व्यक्तिगत बनाना और कार्ट रिकवरी रणनीतियों में सुधार करना।

जब आप निम्नलिखित में से कोई भी रिसर्च करना चाहते हों, तो आप बॉट फ़िल्टरिंग का इस्तेमाल कर सकते हैं:

• कन्वर्ज़न रेट या ट्रैफ़िक में अचानक आई तेज़ी की जांच करना।
• बिज़नेस प्लानिंग और रिपोर्टिंग के लिए साफ़-सुथरा डेटा पाना।
• मार्केटिंग कैम्पेन से आने वाले ट्रैफ़िक की गुणवत्ता का विश्लेषण करना।
• अपने एनालिटिक्स की तुलना उन दूसरे प्लेटफ़ॉर्म से करना, जो बॉट को अलग तरह से फ़िल्टर करते हैं।

आपके Shopify Analytics में मानव या बॉट सत्र डेटा को दिखाना और फ़िल्टर करना, ज़्यादा ट्रैफ़िक वाले समय में खास तौर पर मददगार होता है, जब ऑटोमेटेड विज़िट आपके मीट्रिक पर काफ़ी असर डाल सकती हैं।

रिपोर्ट में बॉट डेटा फ़िल्टर करने से जुड़ी ध्यान देने योग्य बातें

अपनी रिपोर्ट पर बॉट फ़िल्टरिंग लागू करने से पहले, निम्नलिखित बातों पर ध्यान दें:

• Headless और Hydrogen स्टोरफ़्रंट के लिए बॉट का पता लगाने की सुविधा उपलब्ध नहीं है।
• कुछ जटिल ऑटोमेटेड ट्रैफ़िक को शायद तुरंत क्लासिफ़ाई न किया जा सके, क्योंकि सिस्टम समय के साथ नए पैटर्न से सीखता है।
• बॉट फ़िल्टरिंग केवल सत्र-संबंधी मीट्रिक पर लागू होती है।
• बॉट फ़िल्टरिंग केवल 7 अक्टूबर, 2025 से नए आने वाले डेटा पर लागू होती है और यह पुराने सत्रों को पूर्वव्यापी रूप से क्लासिफ़ाई नहीं कर सकती है।

बॉट-फ़िल्टर किए गए डेटा को समझना

हो सकता है कि आपको लगे कि मानव ट्रैफ़िक पर ध्यान केंद्रित करने से आपको ग्राहक व्यवहार और कैम्पेन के परफ़ॉर्मेंस के बारे में ज़्यादा सटीक इनसाइट मिलती हैं। हालांकि, मानव और बॉट ट्रैफ़िक के विभाजन की समीक्षा कर पाना आपको अतिरिक्त इनसाइट दे सकता है, जिसमें निम्नलिखित संभावनाएं शामिल हैं:

• इंसानों के लिए ज़्यादा कन्वर्ज़न रेट यह बताते हैं कि बॉट आपके असली ग्राहक परफ़ॉर्मेंस को कमज़ोर कर रहे हैं।
• खास स्रोतों से आने वाला काफ़ी ज़्यादा बॉट ट्रैफ़िक, उन चैनलों से ऑटोमेटेड क्रॉलिंग या टेस्टिंग का सुझाव दे सकता है।

यहां एक उदाहरण दिया गया है कि आपकी Shopify रिपोर्ट में बॉट फ़िल्टरिंग का उपयोग करने से हर स्तर के विवरण पर अलग-अलग इनसाइट कैसे मिलती हैं:

स्तर 1: कुल ट्रैफ़िक परफ़ॉर्मेंस

इस उदाहरण में, आपके ऑनलाइन स्टोर का अनफ़िल्टर्ड कन्वर्ज़न रेट 3.5% है और इसमें इंसानी ग्राहकों और ऑटोमेटेड ट्रैफ़िक, दोनों के साथ सभी विज़िटर शामिल हैं. यह मिश्रित मीट्रिक बिज़नेस के फ़ैसलों के लिए भ्रामक हो सकता है, क्योंकि यह वास्तविक ग्राहक व्यवहार को नहीं दर्शाता है:

लेवल 2: बॉट ट्रैफ़िक का प्रभाव

पिछले लेवल 1 के उदाहरण को जारी रखते हुए, इंसानी या बॉट सत्र डाइमेंशन का उपयोग करके अपने रिपोर्ट डेटा को विभाजित करने से पता चलता है कि बॉट आपके कन्वर्ज़न रेट को थोड़ा प्रभावित कर रहे हैं, यह दर्शाता है कि इंसानों का कन्वर्ज़न रेट 4% है और बॉट का 2% है. यह यह भी साबित करता है कि कुछ ऑटोमेटेड ट्रैफ़िक चेकआउट पूरा कर रहा है, जो शायद टेस्टिंग टूल, ऑटोमेटेड खरीदारी या कन्वर्ज़न इवेंट को ट्रिगर करने वाले बॉट के कारण हो सकता है.

इसलिए, अपने डेटा का विश्लेषण करते समय, आप अपने 'वास्तविक' कन्वर्ज़न रेट को 3.5% के बजाय 4% मानना चाह सकते हैं.

लेवल 3: रेफ़रर-विशिष्ट बॉट व्यवहार

पिछले लेवल 2 के उदाहरण को जारी रखते हुए, अगर आप अपनी रिपोर्ट पर रेफ़रर का नाम डाइमेंशन लागू करते हैं, तो आप इस बारे में ज़्यादा जानकारी की समीक्षा कर सकते हैं कि खास ट्रैफ़िक कहां से आ रहा है.

इस उदाहरण में, विस्तृत विवरण यह दिखाता है कि बॉट सबसे ज़्यादा कहां सक्रिय हैं और वे इंसानों से अलग व्यवहार कैसे करते हैं:

• कोई नहीं (सीधा): बॉट का कन्वर्ज़न रेट 1.74% है जबकि इंसानों का 4.17% है, जो यह दर्शाता है कि कुछ सीधा बॉट ट्रैफ़िक खरीदारी पूरी कर रहा है.
• Google: बॉट का कन्वर्ज़न रेट 6.67% है जबकि इंसानों का 2% है, जिससे पता चलता है कि यह ट्रैफ़िक संभवतः Google ट्रैफ़िक से सिर्फ़ सामान्य बॉट या ऑटोमेटेड टेस्टिंग से ज़्यादा है.
• Shopify: कोई बॉट कन्वर्ज़न नहीं जबकि इंसानों का कन्वर्ज़न 4% है, जो न्यूनतम बॉट हस्तक्षेप के साथ एक साफ़ रेफ़रल सोर्स को दर्शाता है.

अपनी रिपोर्ट पर बॉट फ़िल्टरिंग लागू करें

आप सत्र, कन्वर्ज़न रेट और विज़िटर की संख्या सहित सभी मानक सत्र-संबंधी मीट्रिक में इंसानी या बॉट सत्र डाइमेंशन के ज़रिए अपने एनालिटिक्स डेटा को फ़िल्टर कर सकते हैं.

अपनी रिपोर्ट पर डाइमेंशन और फ़िल्टर लागू करने के बारे में ज़्यादा जानें।

चरण:

1. अपने Shopify एडमिन से, एनालिटिक्स > रिपोर्ट पर जाएं.

2. उस रिपोर्ट पर क्लिक करें जिसमें आप फ़िल्टर जोड़ना चाहते हैं.

3. कॉन्फ़िगरेशन पैनल में, डाइमेंशन मेनू में ⊕ पर क्लिक करें.

4. इंसानी या बॉट सत्र को डाइमेंशन के रूप में चुनें.

5. वैकल्पिक: केवल इंसानी विज़िटर इवेंट प्रदर्शित करने के लिए एक फ़िल्टर लागू करें:

   1. कॉन्फ़िगरेशन पैनल में, फ़िल्टर मेनू में ⊕ पर क्लिक करें.
   2. मेनू से, इंसानी या बॉट सत्र चुनें.
   3. मान जोड़ें पर क्लिक करें और फिर इंसान चुनें. फ़िल्टर इंसान है जैसा दिखना चाहिए.
   4. लागू करें पर क्लिक करें.