1、使用高级群组分割流量

在检查前先要将这部分广告流量与网站的其他流量进行分割，高级群组是最好的选择。因为我们之前对流量进行过来源标记，所以只需要创建一个来源等于bluewhale的高级群组就可以分割出这部分流量了。如图1所示。

过滤来自bluewhale.cc的流量

创建完成后，在报告中选择使用这个高级群组。这部分流量将会贯穿整个报告。这也是在检查流量前的准备工作。避免其他来源流量的干扰。

2、流量产生的时间

使用的Google Analytics报告：访问者—访问者趋势—访问次数。如图2所示。

访问量变化趋势图

这里的时间要精确到每小时的访问数据。通常，网站正常的访问流量会分布在一天中的各个时段，即使有访问高峰，在曲线图中也会是较为平滑的曲线（广告刚上线时除外）。而虚假流量是人为控制产生的流量。为节省成本不会在意流量的时间分布，所以会在时间曲线上发现流量突增的情况。所以，如果流量过于集中在某个时段，或者在某个时段有了不正常的增长。这部分流量就可疑了。

当然也不排除有的程序会计算好日期和时间端，并按时间曲线模拟点击。如果碰到这种“智能流量”的情况，就要继续使用第三种方法。

3、流量的地理来源

使用的Google Analytics报告：访问者—地图覆盖图，如图3所示。

访问量地理位置覆盖图

通常访问网站的访客会来自各个不同的地理位置（GoogleAnalytics通过访问者的IP来判断流量来源的地理位置信息）。所以在地图覆盖图报告中可以看到很多不同地区的流量来源。而虚假流量通常很难使用多个地区的不同IP来产生流量。所以通过地区覆盖图来看，如果流量来源都集中在一个地区，这部分流量就很可疑了。

这里可能你的广告只针对某个地区的访客，所以访客的地理位置范围对你不适用。或者是你又遇到了“更加智能”的流量，比如，人肉流量！可以通过代理或者是分布在不同地区的兼职人员模拟出来自多个地理位置的访问。那么请接着往下看。

4、流量的网络属性

使用的Google Analytics报告：访问者—服务提供商，如下图所示。

访问者网络接入报告

服务提供商报告显示的是网站访客所使用的网络接入方式，正常情况下网站访问者的接入方式应该是千差万别。而虚假流量的接入方式会很单一。所以如果这个报告里只显示了1-2种服务提供商名称，就说明你的流量很可疑了。但其实这里还是没有回答上面的问题，就是那部分超级智能的人肉流量。因为人肉流量的接入方式也会有很多种，在服务提供商报告里是无法识别出来的。那该如何辨别人肉流量呢？别急，这个问题很快就会有答案了。

5、流量的跳出率

使用的Google Analytics报告：访问者—访问者趋势—跳出率。

跳出率24小时趋势报告

跳出率是衡量页面质量的指标，反过来看，也是辨别虚假流量的好工具。如果发现在某个时段网站的跳出率突然增高，找到那个时段的流量与前面的访次时间段，地理位置信息和接入方式综合对比。如果符合前面的任何一个条件，这部分时段的流量都非常可疑。

6、流量的网站停留时间

使用的Google Analytics报告：访问者—访问者趋势—网站停留时间。

网址停留时间24小时趋势报告

网站停留时间其实并不是一个非常准确的指标，会受到cookie30分钟生存期的影响。但可以配合着前面的几个报告共同对可疑流量进行进一步验证。