Realizacje / Raport dzienny ze sklepu
Raport dzienny z logów: prawdziwy ruch w sklepie
Automatyczny raport dla sklepu internetowego: codziennie rano mailem, z danych zapisanych przez serwer. Pokazał, że niemal cały ruch w statystykach odwiedzin tworzyły boty udające przeglądarkę.
Branża
Sklep internetowy
Zakres
Raport dzienny z logów serwera, wysyłany mailem
Technologie
Python, logi serwera, harmonogram zadań
Problem
Liczby wyglądały dobrze, a sprzedaży nie było.
Pierwsza wersja raportu pokazała 1 121 odwiedzających i 1 026 dodań do koszyka jednego dnia, a sprzedaży nie było. Takie liczby prowadzą do złych decyzji, bo wskazują na problem z koszykiem, a nie z ruchem.
Rozwiązanie
Sprawdziliśmy, kto naprawdę odwiedza sklep.
Prawdziwa przeglądarka pobiera style i skrypty strony. Adres, który przez cały dzień przedstawia się jak przeglądarka, a nie pobrał ani jednego takiego pliku, raport liczy osobno jako bota. Skrypt pobiera logi sam, a gdy serwer udostępni tylko ich część, ponawia próbę i ostrzega o niepełnych danych, zamiast pokazywać błędne liczby.
Zastosowane rozwiązania
Funkcje, które pracują w tym projekcie.
Sprzedaż, zapytania i stany w jednym miejscu, wysyłane cyklicznie.
Codziennie mailem: kto odwiedził sklep, co oglądał i czego szukał.
Co jest w raporcie
Sprzedaż
Zamówienia, wejścia na stronę zamówienia, dodania do koszyka, odwiedzający, odsłony kart, źródła wejść, frazy wpisywane w wyszukiwarkę sklepu i najczęściej oglądane strony.
Kody odpowiedzi dla robota, na co poszedł jego czas, ile unikalnych kart, marek i kategorii pobrał, które mapy strony odczytał, a także ruch robota Bing.
Błędy
Błędy serwera z adresem strony, odpowiedzi limitu z podziałem na boty i ludzi, nieistniejące strony, na które trafili ludzie, i próby logowania do panelu.
Jeden dzień z raportu
Co serwer zapisał 10 września 2026.
Raport rozdzielił wszystkie zapytania z logu według tego, kto je wysłał, i pokazał, ile z nich miało cokolwiek wspólnego z klientami.
14%
zapytań od ludzi
Tylko tyle ruchu na serwerze pochodziło od prawdziwych odwiedzających.
20%
zapytań od botów udających przeglądarkę
Bez raportu wyglądały jak klienci.
43%
zapytań od pozostałych botów
Przedstawiały się jako boty, więc raport liczy je osobno i nie miesza z ruchem.
12%
zapytań robota Google
Adres sprawdzany po IP Google, bo część botów tylko podszywa się pod tego robota.
11%
pracy robota Google na stare adresy
Tyle zapytań robota poszło tego dnia na usunięte strony zamiast na produkty.
IP
kontrola, czy to naprawdę Google
Raport pokazuje też, ile unikalnych kart produktów, marek i kategorii robot pobrał poprawnie.
99,7%
blokad serwera trafiło w boty
Z odpowiedzi „za dużo zapytań” tylko jedna trafiła w człowieka. To pokazuje, czy blokada szkodzi klientom.
104
próby logowania do panelu
Jeden dzień prób włamania na konto administratora, widoczny bez przeglądania logów.
3
błędy serwera
Z adresem strony, na której wystąpiły. Do tego lista nieistniejących stron, na które trafili ludzie.
Wyniki i liczby
105 : 1
adresów botów na jednego człowieka
Wśród odwiedzających wyglądających jak klienci, jeden dzień września 2026.
0
zamówień mimo tysiąca „dodań do koszyka”
Liczby z pierwszej wersji raportu: koszyk zapełniały boty, a nie klienci.
07:30
raport co rano
Działa automatycznie, bez logowania do panelu i bez ręcznego liczenia.
Zmiana w czasie
Raport pokazuje też, czy poprawki działają.
Każda liczba ma obok poprzedni dzień i średnią z 7 dni, więc zmiana jest widoczna od razu. Przykład: wejścia robota Google na stare, usunięte adresy.
222
wejścia dziennie na usunięte adresy w połowie września
Średnia z 10-16 września 2026.
0
wejść dziennie na usunięte adresy pod koniec października
Średnia z 24-30 października 2026. Robot przestał tracić czas na usunięte strony. Google Analytics tego nie pokaże, bo nie rejestruje wejść robotów. Te dane są w logach serwera.
39
dni zapisanych w historii
Od 8 września do 30 października 2026, z dniami bez kompletnych danych pominiętymi w historii.
Najczęstsze pytania
Po co raport z logów, skoro jest Google Analytics?
Logi zapisuje serwer, więc widać w nich każde wejście, także robota Google i boty. To dane, których sama analityka w przeglądarce nie pokazuje.
Czy taki raport można przygotować dla innego sklepu?
Tak, jeśli serwer udostępnia logi. Zakres raportu ustalamy pod pytania, na które właściciel chce codziennie znać odpowiedź.
Czy raport sam poprawia sprzedaż?
Nie. Pokazuje prawdziwy stan, na podstawie którego można podjąć decyzję: co poprawić w sklepie, a czego nie ruszać.