Продуктовая аналитика позволяет анализировать и интерпретировать данные цифрового продукта, однако «грязные» данные могут существенно повлиять на результаты и выводы аналитиков. Backend-разработчик B2B-маркетплейса BirdsBuild Марина Филанович рассказала, как именно боты искажают данные, и какие меры стоит принять. Подробнее в материале IT Speaker. Марина Филанович Backend-разработчик BirdsBuild Продуктовая аналитика — это сбор, анализ и интерпретация данных, связанных с развитием цифрового продукта. Этот процесс дает понять, как пользователи взаимодействуют с продуктом и как улучшать продукт, чтобы закрывать их потребности и получать прибыль. Данные — основа анализа и делятся в свою очередь на «чистые» и «грязные». Грязные данные могут существенно повлиять на результаты и выводы, имея ошибки, пропуски, дубликаты или несоответствия. Боты могут генерировать значительное количество фальшивого трафика на веб-сайтах, что приводит к завышению показателей посещаемости и активности пользователей. Некоторые боты могут быть использованы для проведения DDos-атак или мошенничества (например, кликовый фрод в контекстной рекламе). Наличие бот-трафика в данных может снизить точность моделей машинного обучения, так как модели будут обучаться на искаженных данных и могут делать неправильные прогнозы. Для очистки данных от действий ботов и получения более чистых данных о поведении пользователей, которые будут использоваться аналитиками, применяют следующие методы: Анализ логов сервера: изучите логи сервера на предмет подозрительной активности, например, необычно высокая частота запросов с одного IP-адреса или нестандартные заголовки User-Agent. Ограничение частоты запросов (Rate Limiting): настройте ограничение частоты запросов для предотвращения спама и атак ботов. Машинное обучение: разработайте модели машинного обучения, которые могут обучаться на основе данных о действиях пользователей и выявлять аномальное поведение. Проверка HTTP-заголовков: анализируйте HTTP-заголовки на предмет подозрительных значений, которые могут указывать на ботов. Ведение специальной таблицы позволит легко анализировать и мониторить активность ботов, а также выявить паттерны поведения ботов и разработать стратегию для их блокировки. Наличие отдельной таблицы с данными ботов позволяет исключить эти данные из тренировочных наборов данных для моделей машинного обучения. Вас может заинтересовать: Более 40% трафика в сети генерируют ботыIT Speaker