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大多数来自暗社交流量的推荐数据都存在重大缺陷

用户可能会浏览某个网站并希望与特定人群共享该网站。他们可以通过将链接复制并粘贴到不可公开访问的虚拟会议或视频通话中来实现此目的。这使得网站所有者很难跟踪推荐流量的来源。 二维码 用户可能会浏览某个网站并希望与特定人群共享该网站。他们可能会生成链接到网站的二维码,并通过印刷或数字媒体共享,从而使网站所有者难以跟踪推荐流量的来源。 所有这些都是称为“暗”的跟踪类型,因为除非用户采取特殊步骤来查找它,否则用户看不到它。值得注意的是,虽然这些类型的跟踪策略很常见,但大多数公司实际上并不需要访问浏览历史记录甚至 IP 地址等个人信息。

黑暗社交分析的真相 当网站所有者和营

销人员访问其分析工具以深入了解访问者如何找到和访 哥伦比亚 电话号码 问其网站时,他们依靠分析软件来识别已知的推荐流量来源。然而。 许多大型社交网络喜欢隐藏其流量的来源,还有另外一些网络有时也会隐藏推荐数据。为了揭开真相,在最近的一项研究中,SparkToro 与Very Good Data合作,通过 11 个著名社交网络产生了超过 1000 次访问,目的是观察 Google Analytics 如何对这些传入推荐进行分类。结果如下: 来自 TikTok、Slack、Discord、Mastodon 和 WhatsApp 的所有访问 100% 被归类为“直接”,并且缺乏任何其他参考详细信息。 大约 75% 来自 Facebook Messenger 的访问不包含任何推荐信息。

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这似乎与网络浏览器设备类型或访

问是在网络上还是通过应用程序进行 亚美尼亚 电话号码列表 的选择没有直接关系。 Instagram 私信 (DM)、LinkedIn 公开帖子和 Pinterest 帖子的推荐数据也显示出显着差距(分别为 30%、14% 和 12%)。 由于 Reddit 帖子、LinkedIn 私信 (DM) 和 Twitter 私信 (DM),一小部分流量被错误地归因于“直接”。 目前,来自 YouTube、公共 Instagram 个人资料链接、公共 Facebook 帖子和推文的推荐数据似乎是一致提供的。 网站所有者和营销人员应该预见到,标有“直接”推荐标签的流量的很大一部分可能来自这些平台上的人们即时消息传递和私人共享链接。

 

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