在日常对营销活动进行数据分析时，总会发现一些“莫名其妙”的直接流量，怎么排查与分析它们？

很多客户、网站主或者运营人员看到GA报告中的数据，就认为这些Direct流量没法解释，觉得这类流量的存在，其背后没有明显的目的或者原由。

作为一个数据分析师，经常也会遇到“直接流量”这种情况，在下文中，我总结了几个着手分析的角度分享给各位，希望能有所帮助。

但在开始之前，我们先来看下GA中的直接流量是什么？

从字面意思理解就是“直接进入网站的流量”，在GA中，一般会把没有HTTP Referrer的识别为直接流量。

什么情况下会没有HTTP Referrer呢？

• 本身就没有HTTP Referrer

（1）从我们电脑的本地文件打开的网址，例如Word、Excel、PDF等

（2）聊天窗口打开，例如微信、QQ、钉钉等APP

（3）浏览器收藏夹、书签打开

（4）直接输入网址

• HTTP Referrer传送失败

这种情况下就是说HTTP Referrer的信息本来是传递的，但是由于各种原因没有传输成功，例如用户在HTTPS域名的网站，跳转至HTTP的网站，Referrer就会传输失败，相反的，HTTP跳至HTTPS就没有这种问题。

知道了什么是直接流量，以及所产生的原因，我们再进账户看数据的时候，有时还是觉得数据不太对，可能会看到类似于以下截图中的数据表现：

截图中的直接流量占整体流量的37%以上，有些账户的直接流量占比会到50%，甚至于说70%以上。

如果按照上述的原因对此进行分析，似乎也不能完全的说明问题，比如真的会有这么多的人是通过Word、聊天窗口、浏览器收藏夹这些方式来到网站么？这就是一个疑问点，假设成立的话，这些人就应该不止一次来过网站，可以算作老用户，但是当我们去看新老用户占比的时候，数据表现可能又是下面这个样子：

回访用户才占到总量的4%都不到。

所以，完全不能说明问题。

这时候，对数据比较敏感的人可能会想到，这是不是一些虚假流量，比如广告投放的虚假流量或者是一些爬虫带来的数据，确实可能有这些方面产生的可能性。

那么，怎么有效排查和分析呢？我们接着往下看。

一、引荐排除

GA中有个功能叫做‘引荐排除列表’，目的就是为了防止会话的切分，如果排除那些会带来流量的第三方网域，引荐来源仍将触发新会话，但该引荐来源网域的来源/媒介信息在报告中会显示为“(direct/none)”。

二、不同的漫游或服务

有时我们用一台电脑或一部手机访问时，在访问过程中出现了漫游或切换服务器的情况，也会出现识别为直接流量的现象，但这种现象通常非常少见。

三、检查浏览器和操作系统版本

先看一些数据，这有利于我们后期做参考。

2020年全球数据显示，PC端Chrome浏览器的使用量占比约70%，Firefox占比约10%，Safari以及IE占比分别在5%左右；同样MO端Chrome占比在60%，Safari占比20%，Samsung、UC、Opera占比分别在5%。

如果你发现账户中‘BlackBerry’、‘IE’、‘UC’、‘not set’这种相对来说较为小众的浏览器带来的直接流量占比非常高，那就要小心了。

操作系统版本也是同样的道理，正常情况下浏览器会自动更新版本，就算是有的用户不喜欢总是更新版本，那所用的浏览器版本也不会太低。

例如目前Chrome最新的版本是10，用7和8的用户也是存在的，如果看到有大量用户使用5或者更低的版本，首先要自检一下网站对于不同版本的适配性问题，如果没有适配性的差异，那就需要从这些入站用户的细致分析着手了，例如用户行为、转化等多个方面，如果被判断为疑似的垃圾或虚假流量，就在账户的过滤器进行排除，以免影响正常数据的分析。

四、检查屏幕分辨率

PC端用户使用的屏幕分辨率大部分在1920*1080，1366*768，1536*864等这些较为大众的分辨率尺寸，移动端一般在360*640，384*800，360*780,375*667等尺寸。

如果你看到Direct流量中某些较为小众的屏幕分辨率排名比较靠前，例如下面截图中的尺寸，那就可以使用类似浏览器版本的检查方式进行分析。

以上的几个方面只是帮助我们寻找账户中出现直接流量的可能原因，如果你通过这些方法已经判定出来有问题，接下来就可以使用GA自带的过滤器功能，将这些流量进行排除。

有垃圾流量不可怕，可怕的是在已知存在垃圾流量的情况下，却忽略它，并在数据分析中掺杂了垃圾流量进行分析，得出错误的结论与营销指导。