最近,我们遇到很多数字营销人员挠头问道:”为什么我在Google Analytics中看到这些非常规的Facebook推荐(lm.facebook.com、l.facebook.com、m.facebook.com、web.facebook.com等)?
- 为什么我在谷歌分析中看到所有这些非常规的Facebook推荐(lm.facebook.com、l.facebook.com、m.facebook.com、web.facebook.com等)?
- 为什么在我们的Google Analytics报告中,它们被分割成不同的行?
- 我如何将所有的Facebook推荐信息合并到一个报告中,以获得更好的报告?

本文将告诉你这些神秘的Facebook推荐背后到底隐藏着什么,以及如何做才能避免你的Facebook数据在你的报告中被分割成几行(如何在Google Analytics中修复m/lm/l.facebook.com。
1. 这些令人费解的Facebook推荐背后隐藏着什么?
Facebook的首要目标是保护用户免受恶意和垃圾内容的侵害,这也是为什么他们建立了一个名为Link Shim的强大工具。
l.facebook.com和lm.facebook.com被称为Link Shim referrals。它们在Google Analytics中的出现表明,你的网站被Facebook开发的Link Shim系统进行了有利的评估。
每当网站上有一个链接被点击时,Link shim系统就会根据一个庞大的内部恶意链接数据库来检查这个URL。
如果系统检测到你点击的链接是恶意的,就会将你重定向到一个中间页,警告你,并让你选择返回Facebook。

如果你点击的链接看起来是恶意或垃圾信息,Facebook会给你一个警告。⚠
如果你打算访问的网站一切正常,你将会被自动从中间页重定向到最终网址。
请记住,每个在Facebook上点击外部链接的用户,在被发送到最终URL之前,都会被暂时重定向到一个链接间页。这是因为Facebook出于安全考虑,需要重写推荐人数据。
P.S. 如果你在报告中看到很多不同的推荐人(l.facebook.com, lm.facebook.com, m.facebook.com等),这并不一定意味着你的网站是恶意的或垃圾的。
导致这个链接岑岭间页面被服务的原因有很多。
1. Facebook希望让你远离恶意网站;
就像之前提到的,Facebook能够在点击时(即用户点击外部链接时)进行检查,如果检测到恶意网站,他们会给你一个警告。
这可以防止我们看到恶意或垃圾内容,这很好。
2. Facebook希望保护用户的隐私和身份。
Facebook希望从第三方网站上隐藏个人身份信息(PII),而链接shim工具是用来重写Facebook推荐人的。
例如,在网络浏览器将你发送到外部网站之前,它从推荐人URL中删除用户名,这样你的第三方分析工具(例如Google Analytics)就无法透露点击链接的是谁(意味着当你点击他们的链接时,第三方网站的所有者不会知道你的名字)。
企业经常使用Google Analytics UTM参数来跟踪不同营销活动的表现。
3. Facebook希望让你的外部分析工具更加准确。
出于安全考虑,HTTPS网站默认不会向HTTP(非HTTPS)网站发送referrer数据。如果有人从HTTPS网站导航到你的HTTP网站,浏览器不会发送一个referrer头(document.referrer将是空的)。这意味着,你会看到他/她直接来到你的网站(你会在Google Analytics中看到直接/无)。
对于Facebook来说,这是一个问题,因为有大量的用户通过HTTPS使用平台,很多第三方分析工具无法正确记录来自Facebook的流量。
Facebook通过将点击路由到非HTTPS页面的链接shim页面来解决这个问题。用户会在临时链接shim页面上停留几毫秒,然后被重定向到所需的网页。这就是为什么你在Google Analytics中看到的是匿名的Facebook推荐人,而不是来自未知来源的推荐人(直接/无)。
a) 什么是Google Analytics中的l.facebook.com / referral?
这是一个由Facebook产生的链接shim推荐。

l.facebook.com是一个适用于桌面设备的链接shim推荐器。🖥️
Facebook对其推荐数据的命名惯例并不一致,这就是为什么我们在谷歌分析报告中看到这个l.facebook.com的推荐来源。严格来说,所有来自l.facebook.com、lm.facebook.com、facebook.com和m.facebook.com的流量都是一样的–都是Facebook的流量。前缀l.;lm.;m只是表示不同的设备(桌面和移动)。
P.S.同样,这些前缀被添加到Analytics中的referral中,因为每个点击Facebook外部链接的用户,在被发送到Final URL之前,都会被临时重定向到一个链接shim页面。
b) Google Analytics中的lm.facebook.com / referral是什么?
这也是一个链接shim referral,它的目的和l.facebook.com完全一样。它只是表示移动流量。

lm.facebook.com是一个适用于移动设备的链接shim referrer.📱。
c) 什么是Google Analytics中的m.facebook.com / referral?
这个引用显示的是来自移动设备的流量,普通的 “facebook.com “表示来自桌面设备的流量。普通的 “facebook.com “表示来自桌面设备的流量。
什么是谷歌分析中的m.facebook.com/推荐?

m.facebook.com只是显示来自移动设备的Facebook流量。
2. 是否值得合并所有Facebook推荐?
是的,如果你想更容易获得有价值的见解,并且你已经厌倦了在Google Analytics中看到Facebook流量被分割成多行。
如果你没有合并你的Facebook推荐数据,下面是它的样子。
Facebook推荐数据: 将m/lm/l.facebook.com合并为一个。

使用表格过滤器或高级段来查找所有的Facebook推荐。
如果你已经合并了你的Facebook推荐数据,下面是它的样子。

结合m/lm/l.facebook.com: 一个Facebook推荐数据
为了分析的目的,我们建议将所有的Facebook推荐组合在一起,这样你就不需要每次都使用表格过滤器或将高级分段应用到你的报告中,以便从数据中提取见解。
请记住,如果你将这些不同的来源结合在一起,你仍然能够在以后根据你的需要对数据进行细分(按设备、城市、浏览器等)。
你也可以保持一个视图不被过滤,这样如果需要的话,你可以在未来分析这些单独的推荐。
3. 如何组合这些神秘的Facebook推荐人?
以下是一些你应该考虑组合的Facebook推荐。
m.facebook.com
mobile.facebook.com
l.facebook.com
lm.facebook.com
web.facebook.com
touch.facebook.com
下面就为大家介绍一下如何组合的步骤。
1. 点击左下角的齿轮图标(⚙),打开Google Analytics中的管理部分。

2. 导航到 “视图 “栏下的过滤器。

3. 点击 “+添加过滤器 “按钮,创建一个新的过滤器。

P.S. 只有在账户级别拥有编辑权限的Google Analytics用户才能。
在账户级别创建/编辑过滤器
在视图层创建/编辑过滤器
将过滤器应用于账户中的任何视图
如果你在视图级别拥有编辑权限,你只能将现有的过滤器应用到该视图或从该视图中删除它们,但不能创建新的过滤器或编辑现有的过滤器。
如果你没有足够的权限应用新的过滤器,请与对你的账户有管理员权限的人联系。
4. 在Google Analytics中配置一个新的过滤器。
以下是你的过滤器设置应该是怎样的。
1)选择正确的方法。”创建新过滤器”
2)给它起个名字(确保你以后记住这个过滤器的用途)。
3)过滤器类型。自定义
4)过滤器子类型。搜索和替换
5)过滤字段。活动来源

5. 填写 “搜索字符串 “和 “替换字符串 “字段。
1)搜索字符串。^.*facebook.com$
2) 替换字符串:facebook.com

P.S.如果你愿意,你也可以只结合特定的Facebook推荐。例如,如果你只想把lm.facebook.com、l.facebook.com和facebook.com的来源组合在一起,你可以使用这些字符串。
1)搜索字符串。^(lm|l).facebook.com$。
2) 替换字符串:facebook.com
如果你想更深入地了解,你应该阅读更多关于Google Analytics的正则表达式。
6. 如果你想看看它是如何工作的,点击验证按钮。

这个验证系统可以向你展示哪些来源将被合并,以及如果你应用它,未来来源在你的报告中会是什么样子。
P.S. Google Analytics过滤器不会对已经在视图中收集的过去数据进行追溯性工作。过滤器只有在创建的那一刻起才会开始工作,它们不会改变你的历史数据。你可以在Google Analytics中使用分段或表格过滤器来合并历史数据。
7. 如果你已经验证了过滤器正常工作,请点击 “保存 “按钮。
原创文章,作者:图帕先生,感谢支持原创,如若转载,请注明出处:https://www.yestupa.com/fix-m-lm-l-facebook-com.html
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