การกรองบอทในการวิเคราะห์และรายงานของ Shopify

ร้านค้าออนไลน์ของคุณอาจพบกับยอดเข้าชมจากบอทได้จากหลายสาเหตุด้วยกัน เช่น เครื่องมือค้นหาที่จัดทำดัชนีสินค้าของคุณ แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียที่สร้างตัวอย่าง เว็บไซต์เปรียบเทียบราคาที่รวบรวมข้อมูล และบริการตรวจสอบที่เช็คฟังก์ชันการทำงานของเว็บไซต์ บอทเหล่านี้มีปฏิสัมพันธ์กับเว็บไซต์ของคุณแตกต่างจากลูกค้าที่เป็นมนุษย์จริงๆ ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อข้อมูลคอนเวอร์ชันของคุณและทำให้การทำความเข้าใจรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้าที่แท้จริงนั้นยากขึ้น

อย่างไรก็ตาม การบล็อกบอททั้งหมดออกจากเว็บไซต์จะขัดขวางการจัดทำดัชนีของเครื่องมือค้นหาที่เป็นประโยชน์ ทำให้ฟีเจอร์การแชร์ผ่านโซเชียลมีเดียใช้งานไม่ได้ และทำให้คุณไม่สามารถวัดผลและติดตามรูปแบบกิจกรรมของบอทได้ แต่การแสดงและกรองยอดเข้าชมจากบอทออกจากการวิเคราะห์ข้อมูลจะมอบความยืดหยุ่นให้คุณสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าจริงได้ ในขณะที่ยังคงมองเห็นรูปแบบยอดเข้าชมทั้งหมดที่ส่งผลต่อร้านค้าของคุณได้อย่างสมบูรณ์

ด้วยวิธีนี้ คุณจะยังคงได้รับประโยชน์จากกิจกรรมของบอทที่เป็นประโยชน์สำหรับ SEO และการค้นพบบนร้านค้าออนไลน์ของคุณ แต่ก็สามารถใช้มิติข้อมูลรายงานและตัวกรองเซสชันของมนุษย์หรือบอท เพื่อให้ได้ข้อมูลที่สะอาดขึ้นสำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ เมื่อคุณต้องการจะเน้นไปที่พฤติกรรมของมนุษย์โดยเฉพาะ

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้มิติข้อมูลและตัวกรองกับรายงานของคุณ

ทำความเข้าใจการกรองบอทในการวิเคราะห์ของ Shopify

ทุกเซสชันในร้านค้าออนไลน์ของคุณจะได้รับการติดตามและติดป้ายกำกับว่ามาจากมนุษย์หรือบอท เมื่อดูรายงานสำหรับร้านค้าออนไลน์ของคุณ คุณสามารถเพิ่มมิติข้อมูลเซสชันของมนุษย์หรือบอทไปยังข้อมูลการวิเคราะห์ของคุณ เพื่อแสดงว่าเซสชันใดมาจากลูกค้าจริงเทียบกับยอดเข้าชมจากบอทในรายงานเดียวกัน นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้ตัวกรองเซสชันของมนุษย์หรือบอทในแผงการกำหนดค่าของคุณเพื่อคัดข้อมูลบอทออกจากรายงานของคุณได้ ตัวเลือกการกรองบอทนี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้นโดยการมุ่งเน้นข้อมูลในรายงานของคุณไปที่กิจกรรมของลูกค้าที่แท้จริง

เมื่อคุณกรองยอดเข้าชมจากบอทออก คุณอาจสังเกตเห็นแนวโน้มในข้อมูลของคุณดังต่อไปนี้

• อัตราคอนเวอร์ชันสูงขึ้นจากการลบเซสชันของบอทที่ไม่มีคอนเวอร์ชันออก
• จำนวนเซสชันโดยรวมลดลงจากการลบยอดเข้าชมอัตโนมัติออก
• ตัวชี้วัดประสิทธิภาพสำหรับแคมเปญและหน้าสินค้ามีความแม่นยำมากขึ้น

วิธีที่ Shopify จำแนกเซสชันของมนุษย์หรือบอท

ทุกเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในร้านค้าออนไลน์ของคุณ เช่น ผู้เยี่ยมชมคลิกที่ลิงก์ไปยังสินค้าหรือเริ่มต้นการชำระเงิน จะได้รับการวิเคราะห์โดย Shopify โดยเทียบกับชุดเกณฑ์เพื่อระบุว่าเหตุการณ์นั้นน่าจะดำเนินการโดยมนุษย์หรือบอท จากเหตุการณ์ทั้งหมดตลอดระยะเวลาของเซสชัน Shopify จะจำแนกเซสชันโดยรวมว่ามาจากมนุษย์หรือบอท การจำแนกโดยรวมดังกล่าวคือข้อมูลที่นำไปใช้ในข้อมูลเซสชันของมนุษย์หรือบอทในการวิเคราะห์และรายงานของ Shopify

การจำแนกเซสชันบอทของ Shopify ออกแบบมาให้มีความรัดกุม เนื่องจากการปล่อยให้บอทบางตัวหลุดรอดไปนั้นดีกว่าการติดป้ายกำกับลูกค้าจริงว่าเป็นบอทอย่างไม่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณา 3 เซสชันต่อไปนี้ คือเซสชัน X, Y และ Z ซึ่งแต่ละเซสชันได้ดำเนิน 6 เหตุการณ์ในร้านค้าออนไลน์

แม้ว่าเซสชัน Y จะมีเหตุการณ์ที่ถูกระบุว่าเป็นพฤติกรรมของบอทมากกว่าพฤติกรรมของมนุษย์ถึงสองเท่า แต่เซสชันโดยรวมก็ยังคงถูกจัดประเภทเป็นเซสชันของมนุษย์ เนื่องจากยังมีกิจกรรมของมนุษย์ที่เกี่ยวข้องซึ่งส่งผลต่อการตัดสินใจจำแนกประเภทเซสชันโดยรวมอยู่

ระบบจะปรับปรุงอย่างต่อเนื่องโดยการเรียนรู้จากรูปแบบยอดเข้าชมใหม่ๆ

ช่วงเวลาที่ควรใช้การกรองบอท

เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซต้องเผชิญกับความท้าทายที่ไม่เหมือนใคร เนื่องจากเครื่องมืออัตโนมัติสร้างข้อมูลคอนเวอร์ชันที่ทำให้เข้าใจผิด บอทอีคอมเมิร์ซจำเป็นต้องจำลองพฤติกรรมการช้อปปิ้งเพื่อรวบรวมข้อมูลการกำหนดราคา สินค้าคงคลัง และข้อมูลสินค้า ซึ่งแตกต่างจากโปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บไซต์ทั่วไปที่อ่านเฉพาะเนื้อหา ปฏิสัมพันธ์อัตโนมัติเหล่านี้สร้างข้อมูลคอนเวอร์ชันที่ทำให้เข้าใจผิดโดยการทำให้ตัวชี้วัดการมีส่วนร่วมสูงเกินจริงโดยไม่มีคอนเวอร์ชันจริง ซึ่งทำให้ประสิทธิภาพของลูกค้าที่แท้จริงของคุณดูต่ำกว่าที่เป็นอยู่

การกรองกิจกรรมอัตโนมัตินี้ออกจากรายงานเซสชันของคุณ จะช่วยให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่รูปแบบการช้อปปิ้งของมนุษย์ที่แท้จริงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจอย่างแท้จริงได้ เช่น การปรับเปลี่ยนคำแนะนำสินค้าให้เหมาะกับแต่ละบุคคล และการปรับปรุงกลยุทธ์การกู้คืนตะกร้าสินค้า

คุณสามารถใช้การกรองบอทเมื่อคุณต้องการดำเนินการตรวจสอบดังต่อไปนี้

• ตรวจสอบอัตราคอนเวอร์ชันหรือยอดเข้าชมที่พุ่งสูงขึ้นอย่างกะทันหัน
• รับข้อมูลที่ชัดเจนยิ่งขึ้นสำหรับการวางแผนธุรกิจและการรายงาน
• วิเคราะห์คุณภาพของยอดเข้าชมจากแคมเปญการตลาด
• เปรียบเทียบการวิเคราะห์ของคุณกับแพลตฟอร์มอื่นๆ ที่กรองบอทแตกต่างกัน

การแสดงและกรองข้อมูลเซสชันของมนุษย์หรือบอทใน Shopify Analytics ของคุณมีประโยชน์อย่างยิ่งในช่วงที่มียอดเข้าชมสูง ซึ่งเป็นช่วงที่ยอดเข้าชมอัตโนมัติสามารถส่งผลกระทบต่อตัวชี้วัดของคุณได้อย่างมีนัยสำคัญ

ข้อควรพิจารณาในการกรองข้อมูลบอทในรายงาน

ก่อนที่จะใช้การกรองบอทกับรายงานของคุณ โปรดตรวจสอบข้อควรพิจารณาดังต่อไปนี้

• การตรวจจับบอทไม่พร้อมใช้งานสำหรับหน้าร้านแบบไม่มีส่วนติดต่อและแบบ Hydrogen
• ยอดเข้าชมอัตโนมัติที่ซับซ้อนบางรายการอาจไม่ได้รับการจัดประเภทในทันที เนื่องจากระบบจะเรียนรู้จากรูปแบบใหม่ๆ เมื่อเวลาผ่านไป
• การกรองบอทใช้ได้กับตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องกับเซสชันเท่านั้น
• การกรองบอทจะใช้กับข้อมูลขาเข้าใหม่ตั้งแต่วันที่ 7 ตุลาคม 2025 เท่านั้น และไม่สามารถจำแนกประเภทย้อนหลังสำหรับเซสชันที่เก่ากว่าได้

การตีความข้อมูลที่กรองบอทออกแล้ว

คุณอาจพบว่าการมุ่งเน้นไปที่ยอดเข้าชมจากมนุษย์จะให้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำยิ่งขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าและประสิทธิภาพของแคมเปญ อย่างไรก็ตาม การที่สามารถตรวจสอบการแบ่งยอดเข้าชมระหว่างมนุษย์และบอทได้จะช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม รวมถึงความเป็นไปได้ดังต่อไปนี้

• อัตราคอนเวอร์ชันที่สูงขึ้นสำหรับมนุษย์บ่งชี้ว่าบอทกำลังลดทอนประสิทธิภาพของลูกค้าที่แท้จริงของคุณ
• ยอดเข้าชมจากบอทจำนวนมากจากแหล่งที่มาที่เฉพาะเจาะจงอาจบ่งชี้ถึงการรวบรวมข้อมูลหรือการทดสอบอัตโนมัติจากช่องทางเหล่านั้น

ต่อไปนี้คือตัวอย่างของวิธีการที่การใช้การกรองบอทในรายงาน Shopify ของคุณเผยให้เห็นข้อมูลเชิงลึกที่แตกต่างกันในแต่ละระดับของรายละเอียด

ระดับที่ 1: ประสิทธิภาพของยอดเข้าชมโดยรวม

ในตัวอย่างนี้ ร้านค้าออนไลน์ของคุณมีอัตราคอนเวอร์ชันที่ไม่ได้กรองอยู่ที่ 3.5% ซึ่งรวมผู้เยี่ยมชมทั้งหมด ทั้งลูกค้าที่เป็นมนุษย์และทราฟฟิกอัตโนมัติ ตัวชี้วัดแบบผสมนี้อาจสร้างความเข้าใจที่คลาดเคลื่อนสำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ เนื่องจากอาจไม่ได้สะท้อนพฤติกรรมที่แท้จริงของลูกค้า

ระดับที่ 2: ผลกระทบของทราฟฟิกบอท

จากตัวอย่างระดับที่ 1 ก่อนหน้า การแบ่งข้อมูลรายงานของคุณโดยใช้มิติข้อมูลเซสชันมนุษย์หรือบอทจะเผยให้เห็นว่าบอทส่งผลกระทบต่ออัตราคอนเวอร์ชันของคุณเล็กน้อย ซึ่งบ่งชี้ว่ามนุษย์มีอัตราคอนเวอร์ชันอยู่ที่ 4% และบอทมีอัตราคอนเวอร์ชันอยู่ที่ 2% นอกจากนี้ยังพิสูจน์ให้เห็นว่าทราฟฟิกอัตโนมัติบางส่วนกำลังดำเนินการชำระเงินจนเสร็จสิ้น ซึ่งอาจเกิดจากเครื่องมือทดสอบ การซื้ออัตโนมัติ หรือบอทที่ทริกเกอร์เหตุการณ์คอนเวอร์ชัน

ดังนั้นเมื่อวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ คุณอาจต้องพิจารณาให้อัตราคอนเวอร์ชันที่แท้จริงของคุณเป็น 4% แทนที่จะเป็น 3.5%

ระดับที่ 3: พฤติกรรมของบอทตามช่องทางแนะนำ

จากตัวอย่างระดับที่ 2 ก่อนหน้า หากคุณใช้มิติข้อมูลชื่อช่องทางแนะนำกับรายงานของคุณ คุณจะสามารถตรวจสอบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับที่มาของทราฟฟิกที่ระบุได้

ในตัวอย่างนี้ การจำแนกโดยละเอียดจะแสดงให้เห็นว่าบอทมีการเคลื่อนไหวมากที่สุดที่ใดและมีพฤติกรรมแตกต่างจากมนุษย์อย่างไร

• ไม่มี (โดยตรง): บอทมีอัตราคอนเวอร์ชันอยู่ที่ 1.74% เทียบกับมนุษย์ที่ 4.17% ซึ่งบ่งชี้ว่ามีทราฟฟิกบอทโดยตรงบางส่วนทำการซื้อจนเสร็จสิ้น
• Google: บอทมีอัตราคอนเวอร์ชันอยู่ที่ 6.67% เทียบกับมนุษย์ที่ 2% ซึ่งบ่งชี้ว่าทราฟฟิกนี้อาจเป็นมากกว่าแค่บอททั่วไปหรือการทดสอบอัตโนมัติจากทราฟฟิกของ Google
• Shopify: ไม่มีคอนเวอร์ชันจากบอทเทียบกับคอนเวอร์ชันจากมนุษย์ 4% ซึ่งแสดงให้เห็นถึงต้นทางการแนะนำที่ชัดเจนกว่าโดยมีการรบกวนจากบอทน้อยที่สุด

ปรับใช้การกรองบอทกับรายงานของคุณ

คุณสามารถกรองข้อมูลตัววิเคราะห์ข้อมูลของคุณตามมิติข้อมูลเซสชันมนุษย์หรือบอทในตัวชี้วัดมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับเซสชันทั้งหมด ซึ่งรวมถึงเซสชัน อัตราคอนเวอร์ชัน และจำนวนผู้เยี่ยมชม

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้มิติข้อมูลและตัวกรองกับรายงานของคุณ

ขั้นตอน:

1. จากส่วนผู้ดูแล Shopify ของคุณ ให้ไปที่ตัววิเคราะห์ข้อมูล > รายงาน

2. คลิกรายงานที่คุณต้องการเพิ่มตัวกรอง

3. ในแผงการกำหนดค่า ให้คลิก ⊕ ในเมนูมิติข้อมูล

4. เลือกเซสชันมนุษย์หรือบอทเป็นมิติข้อมูล

5. ไม่บังคับ: ปรับใช้ตัวกรองเพื่อแสดงเฉพาะเหตุการณ์ของผู้เยี่ยมชมที่เป็นมนุษย์

   1. ในแผงการกำหนดค่า ให้คลิก ⊕ ในเมนูตัวกรอง
   2. จากเมนู ให้เลือกเซสชันมนุษย์หรือบอท
   3. คลิกเพิ่มค่า จากนั้นเลือกมนุษย์ ตัวกรองควรอ่านว่า is Human
   4. คลิกปรับใช้