January 3, 20255 min readAppStar Team
訪問者分析システム:99.2%の識別精度
Google AnalyticsとYandex.Metricaを合わせたより多くを見るカスタムアナリティクス。
analyticsfingerprintinganti-botcase-study
問題
標準的な分析システム(Google Analytics、Yandex.Metrica)は氷山の一角しか見せません:
- ユニーク訪問者を正確に識別できない
- ブロッカーに簡単にバイパスされる
- ボットを検出できない
- デバイスデータが限られている
私たちのソリューション
深い訪問者分析を備えたカスタム分析システムを開発しました:
収集するもの(50以上のパラメータ):
- Canvasフィンガープリント
- WebGLフィンガープリント
- オーディオフィンガープリント
- システムフォント
- ブラウザプラグイン
- 画面とウィンドウの解像度
- タイムゾーンと言語
- その他40以上のパラメータ...
アンチボットシステム:
- マウス行動分析
- スクロールパターン
- アクション間の時間
- JavaScriptチャレンジ
結果
| 指標 | 値 |
|---|---|
| 識別精度 | 99.2% |
| フィンガープリントパラメータ | 50+ |
| アンチボット精度 | 98.5% |
| モニタリング | リアルタイム |
今見えるもの:
- ユニーク vs リピーター — cookieなしでも正確
- ボット vs 人間 — 98.5%の精度
- 完全なデバイス情報 — モデル、OS、ブラウザ、画面
- ジオロケーション — 国、都市、プロバイダー
- 行動 — マウスの動き、スクロール、クリックパターン
"標準的な分析は氷山の一角しか見せません。今では実際の状況が見えます:誰が訪問したか、ボットか人間か、どのデバイスか、ユニークな訪問者かどうか。" — クライアント、SEOエージェンシー
用途
- SEOエージェンシー — トラフィック品質管理
- Eコマース — 不正検出
- メディア — 実際の閲覧統計
- SaaS — ユーザー行動分析
技術
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