很多人都知道互联网上存在大量虚假流量、垃圾流量、机器流量，但在实际沟通中，绝大多数站长和企业都会下意识认为：“虚假流量是别人的问题，不太可能出现在我们自己的网站上。”
但从行业大量第三方研究报告和真实数据来看，这恰恰是一种普遍而危险的误判。
机器流量并不是少数现象，而是“常态”
几乎所有主流的第三方研究机构，在虚假流量相关报告中给出的结论都高度一致：当前互联网环境下，整体流量中约有30%左右属于虚假或无效流量。
也就是说，在没有任何过滤和识别机制的情况下：
- 每10次访问
- 就可能有3次并非来自真实用户
而你的网站，并不会是例外。
不是所有机器流量都是“坏的”
机器流量 ≠ 恶意流量
从性质上来看，机器流量通常可以分为两大类。
善意的机器流量（Good Bots）
互联网上有大量服务，本身就是建立在自动化抓取机制之上的，例如：
- 搜索引擎爬虫：各大搜索引擎的爬虫收录，很多站点还会做很多的工作，希望快点被收录
- 内容聚合与信息流平台：如今日头条、一点资讯等聚合信息站点回去抓取
- 第三方数据与研究平台：如alexa，semrush这些
这些流量通常具有明确目的、行为稳定、遵循规范，因此被称为“善意机器流量”。
如果不希望被抓取，可以通过 robots.txt 进行限制。
恶意的机器流量（Malicious Bots）
真正需要警惕的，是恶意机器流量。
这类流量往往具备以下特征：
- 不遵守 robots.txt
- 伪造或频繁更换 User-Agent
- 模拟真实用户行为（滚动、点击、停留）
- 大量制造点击、曝光或访问
更关键的是：在很多网站中，恶意机器流量的占比，往往高于善意机器流量。
它们的主要目的包括：广告欺诈、消耗投放预算、扭曲分析数据、掩盖真实用户行为特征
一个真实的数据例子：机器流量并不“抽象”
如果你对机器流量还停留在“概念层面”，不妨看看一个真实案例。
以站点 http://www.ichdata.com 为例，通过Adobe Analytics Workspace统计20231001-20231025的机器流量数据：
不到一个月，有1万左右PV的机器流量。
Adobe Analytics这些机器流量数据是通过IAB（Interactive Advertising Bureau）的规则判断。
其中HeadlessChrome/是表示Users Agent缺失，所以判别为机器流量，它有可能是正常流量，这也说明一个现实问题，机器流量识别并不是“绝对正确”，而是基于规则和概率判断。
分析工具能解决多少问题？
一般情况下：主流分析工具可以有效识别并过滤大部分「善意机器流量」，这些流量通常不会进入核心分析报表，但恶意机器流量隐蔽性更强，仅依赖默认规则，往往无法完全识别，如GA4面临无法自动过滤的新型虚假流量（新加坡和中国）
写在最后
回到最初的问题：你的网站中的机器流量，到底有多少？
答案通常是：
- 比你想象的多
- 比你工具默认显示的还要多
