监控网站流量中的垃圾邮件主要涉及识别并过滤掉那些伪造的访问记录，以确保你的Google Analytics（分析）数据准确无误。以下是一套详细步骤，帮助你有效处理这一问题：
1. 设置多个Google Analytics视图
备份原始数据：创建至少三个视图：主视图、原始视图和测试视图。原始视图保持无过滤，以备后续参考。
主视图用于日常分析：重命名默认的“所有网站数据”视图为你的主视图，并在此应用过滤器。
2. 过滤主机名垃圾邮件
检查主机名报告：在“受众群体>技术>网络>主机名”中查看，识别非你网站或合法服务的主机名。
创建正则表达式过滤器：在测试视图中设置包含有效主机名的过滤器，格式如`www.yourdomain.com|checkout.shopify.com`，确保不误伤真实流量。
验证过滤器：运行一周后，确认交易和价值数据未受影响，再应用到主视图。
3. 过滤引荐垃圾邮件
识别模式：分析报告中的引荐来源，寻找垃圾邮件的共同特征。
使用外部资源：如GitHub上的Google Analytics垃圾邮件域名列表，创建过滤器排除这些来源。
正则表达式应用：在过滤器模式中输入类似`motherboard.vice.com|lifehacer`的规则，排除已知垃圾引荐。
4. 排除已知漫游器
利用GA内置功能：在视图设置中勾选“排除已知漫游器和蜘蛛的所有匹配”，减少垃圾数据。
5. 创建无垃圾邮件细分
历史数据修正：对于过去的数据，创建一个细分，排除已知的垃圾邮件主机名和引荐，以便于分析时排除干扰。
注意事项
避免误伤：在正式应用过滤器前，务必在测试视图中验证，确保真实流量不受影响。
持续更新：垃圾邮件策略会变化，定期检查并更新你的过滤规则。
不依赖推荐排除列表：直接将域名添加到推荐排除列表会将垃圾邮件计入直接流量，不是最佳实践。
通过上述步骤，你可以有效地监控和过滤掉网站流量中的垃圾邮件，确保你的数据分析基于真实有效的访问数据。
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