ਈਮੇਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂਚਾਂ ਤੋਂ ਅਸਲੀ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨਾ

ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਈਮੇਲ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਚੈਨਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਾਹਰੀ ਕਾਰਕਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਈਮੇਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਸ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਪਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਕਸਰ ਈਮੇਲਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਲਿੰਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕਲਿੱਕ ਕਰਕੇ ਸਮਗਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤਿੱਖੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅਸਲ ਗਾਹਕ ਗਤੀਵਿਧੀ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂਚਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਮਾਰਕਿਟਰਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਈਮੇਲ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਸਹੀ ਤਸਵੀਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਆਮ ਮੁੱਦਾ ਇੱਕ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ ਭੇਜੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਤੁਰੰਤ ਬਾਅਦ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ IP ਪਤਿਆਂ ਤੋਂ ਕਲਿੱਕਾਂ ਦੀ ਆਮਦ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਅਸਲ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਵੈਚਲਿਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਕਲਿੱਕਾਂ ਰੁਝੇਵਿਆਂ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਤੋਂ ਫਿਲਟਰ ਕਰਕੇ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਆਪਣੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਮਗਰੀ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਅਸਲ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ

ਜਦੋਂ ਇਹ ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਵੈਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸਾਧਨ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਈ-ਮੇਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਸਲ ਗਾਹਕ ਕਲਿੱਕਾਂ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਜਾਂਚਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਕਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਿੰਕਾਂ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਖਤਰਨਾਕ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਲੈ ਜਾਂਦੇ, ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਕਲਿੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਵੱਖ-ਵੱਖ IP ਪਤਿਆਂ ਤੋਂ ਕਲਿੱਕਾਂ ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਤਰਾਧਿਕਾਰ, ਅਕਸਰ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਤੋਂ ਉਤਪੰਨ ਹੋਣਾ, ਅਜਿਹੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੇ ਸਹੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਬਹੁਪੱਖੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸੂਝਵਾਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜੋ IP ਐਡਰੈੱਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕਲਿੱਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਲਿੱਕਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ IP ਰੇਂਜਾਂ ਤੋਂ ਕਲਿੱਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੇ ਗੈਰ-ਕੁਦਰਤੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮਲਟੀਪਲ ਕਲਿੱਕ, ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਰੇਕ ਲਿੰਕ ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਟੋਕਨ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਜੋ ਪਹਿਲੀ ਕਲਿੱਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਈਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਵ੍ਹਾਈਟਲਿਸਟ ਕਰਨ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਕੈਨਰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਲਿੰਕਾਂ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵੀ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੁਆਰਾ, ਮਾਰਕਿਟ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮੱਗਰੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.

import requests
import json
def check_ip(ip_address):
    response = requests.get(f"https://api.ipgeolocation.io/ipgeo?apiKey=YOUR_API_KEY&ip={ip_address}")
    data = json.loads(response.text)
    return data['isp']
def filter_clicks(database_connection):
    cursor = database_connection.cursor()
    cursor.execute("SELECT click_id, ip_address FROM newsletter_clicks")
    for click_id, ip_address in cursor:
        isp = check_ip(ip_address)
        if "data center" in isp.lower():
            print(f"Filtered click {click_id} from IP {ip_address}")

ਈਮੇਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਈਮੇਲ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਮਨੁੱਖੀ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਤੋਂ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਮਹੱਤਵ ਕੁੜਮਾਈ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਾਪਣ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਵੈਚਲਿਤ ਸਿਸਟਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਈਮੇਲ ਸਪੈਮ ਚੈਕਰ, ਅਕਸਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਖਤਰਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਈਮੇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਸਕੈਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਲਿੱਕਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਕੇ ਕਲਿਕ-ਥਰੂ ਦਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਹਨਾਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਲਿੱਕਾਂ ਅਤੇ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨਾ। ਗੈਰ-ਮਨੁੱਖੀ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲਿੱਕਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ, IP ਪਤੇ ਦੀ ਭੂਗੋਲਿਕ ਸਥਿਤੀ, ਅਤੇ ਵੈੱਬਸਾਈਟ 'ਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ।

ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਮਾਰਕਿਟ ਕਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਪਹੁੰਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਲਿੰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਬੇਨਤੀਕਰਤਾ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਏਜੰਟ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਜੇਕਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਏਜੰਟ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਵੈੱਬ ਕ੍ਰੌਲਰਾਂ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਕੈਨਰਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਲਿੱਕ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਮਨੁੱਖੀ ਵਜੋਂ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਰਿਹਾਇਸ਼ੀ ਜਾਂ ਵਪਾਰਕ ਇੰਟਰਨੈਟ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਕਲਿੱਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ IP ਪਤਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਸਵੈਚਲਿਤ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਗੈਰ-ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਲਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਸੋਧ ਕੇ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਆਪਣੀ ਈਮੇਲ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ-ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਵਾਪਸੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।