更新时间：2025年12月14号
这一节介绍一下指标异常怎么分析定位？如某个指标突然增加20%或降低20%，都可以用这种思路去处理。
假设现在流量异常增加。
第一步：先确认：是不是“真异常”
很多“异常”其实是假象，先做以下排除
- 数据延时：如果是用Google Analytics 4（GA4）看数据，需要考虑数据延时导致的异常，如果是用自己的BI或数据库，酌情考虑这个因素。
- 周期因素：如工作日比较多人，周末就少人，会有这样周期性的表现，可以通过环比和对比去分析。
- 节假日因素：如12月是西方的圣诞节和新年，对于外贸站点流量会暴增，消费旺季，但对于工具网站就是下降
后两者是指标变动，经常会误判。
第二步：切维度：异常一定“只发生在一部分人”
主维度
优先顺序（实战验证过）：
- 渠道/来源（自然、付费、平台）
- 新老用户
- 设备/系统（iOS/Android/Web）
- 地域
- 版本号/页面路径
就可以知道：是谁拉高了整体？占比多大？是否有单一维度异常放大？
看流量获取报告，流量大幅增加，且都是Direct渠道：
次级维度
次级维度里找设备维度、浏览器维度、地理信息维度去分析：看集中度、访问时间分布规律和跳出率。
在流量获取报告中，过滤出Direct的流量：
次级维度里添加上述维度，发现：
很多流量指标都有异常的。
第三步：结合业务事件找“因果”
如分辨率是800*600和1600*1600，Engagement rate很低，表示跳出率很高，进来后直接离开，可以判定为是垃圾流量。
其他常见分析方向是：
- 内部
- 运营：新上站内互动或策略
- 产品：版本功能迭代影响用户体验
- 技术：不分页面或模块超时，挂了
- 推广：是否渠道预算调整
- 外部
- 竞品动作
- 环境改变或突发事件
第三步：输出“可行动”的结论
GA4中看是数据需要通过细分将这部分垃圾流量过滤，排除垃圾流量对整体数据的影响。
同时还需要进一步分析，大量的垃圾流量是否已经对正常用户的访问有影响，探索技术上是否可以屏蔽。
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