2015年机器人流量广告欺诈报告(2016年1月)_45页_7mb
报告摘要
2015 Bot Baseline Report Summary
核心内容
本报告是White Ops与ANA(美国全国广告协会)在2015年发布的《Bot Baseline》研究,旨在揭示数字广告中机器人流量(Bot Traffic)的欺诈问题。报告指出,广告欺诈在2015年持续存在,且对行业造成巨大经济损失。通过对49家广告主的监测,发现其平均年度损失为1000万美元,预计2016年全球损失将达到72亿美元。此外,报告还提供了减少广告欺诈的策略和建议。
主要观点
1. 广告主无一幸免
- 2015年,广告主的平均Bot率仅下降了0.2个百分点。
- 有25%的广告主遭遇了9%或更高的Bot率。
- 有10%的广告主因“热点”广告活动损失了数十万美元。
2. Bot对广告主的影响范围广泛
- Bot的损失范围从25万美元到4200万美元不等。
- 高CPM(每千次展示费用)的广告更容易受到Bot影响,尤其是视频广告,CPM超过15美元的视频广告Bot率比低CPM高出173%。
3. Bot欺诈未见明显改善
- 有28家广告主在2014年和2015年都参与了研究,其中仅9家改善了Bot率。
- 欺诈水平在2015年总体保持稳定,但不同平台和买方之间存在差异。
4. Bot欺诈手段多样化
- Bot利用复杂的手段逃避检测,包括使用新鲜感染的电脑、复杂恶意软件、伪装成移动设备等。
- 一些供应商通过流量来源(如第三方流量)引入Bot,从而增加欺诈风险。
5. 程序化购买更容易受到Bot影响
- 程序化视频广告的Bot率比直接购买视频广告高59%。
- 程序化展示广告的Bot率比研究平均值高出14%。
6. 简单的列表查找式反欺诈措施无效
- 依赖MRC定义的通用列表查找的反欺诈措施未能有效阻止Bot。
- 程序化购买中,使用列表查找的反欺诈措施并未提升广告展示的有效性。
7. Bot欺诈的经济驱动力
- 高价值媒体是Bot的主要目标,因为其提供了更高的经济回报。
- Bot会根据经济压力调整攻击目标,例如从展示广告转向视频广告。
关键信息
Bot的经济模型
- Bot运营者通过感染新设备并快速变现来维持利润。
- 每个广告主的Bot率下降并不意味着整体欺诈率下降,因为新的Bot不断进入市场。
Bot的类型和影响
- 高价值媒体:CPM高于10美元的展示广告和高于15美元的视频广告更容易受到Bot影响。
- 程序化购买:由于其自动化特性,程序化购买比直接购买更容易被Bot渗透。
- 来源流量:通过第三方获取的流量比自有流量更容易包含Bot,且Bot率是研究平均值的三倍以上。
欺诈的来源
- Bot可以通过受众定位、网络和交换平台、发布商等多个环节进入广告购买流程。
- 发布商如果从卖Bot的公司获取流量,或与其他来源合作,也可能引入Bot。
防范措施
- 广告主和发布商需结合反欺诈技术和策略,持续监控广告流量。
- 需要实施透明的流量政策,尤其是针对程序化视频广告。
- 使用第三方监控工具确保合规,并在合同中加入非人类流量的排除条款。
行业影响
- 2015年,广告主的平均年度损失为1000万美元。
- 一些平台因未能有效清除Bot而成为“最后的平台”,即广告主为了低价而转向的地方。
结构与建议
一、执行摘要
- 2015年广告欺诈问题依然严峻。
- 广告主平均损失1000万美元,全球预计损失72亿美元。
- 高价值媒体和程序化购买是最受Bot影响的领域。
二、详细发现
- Bot率未见明显改善:部分广告主在2015年遭遇更高的Bot率。
- Bot欺诈手段多样:Bot通过伪装和复杂技术规避检测。
- 来源流量风险高:第三方流量比自有流量更容易包含Bot。
- 程序化购买更易受攻击:程序化视频广告的Bot率远高于直接购买。
- 列表查找式反欺诈无效:依赖列表的反欺诈措施无法有效阻止Bot。
- Bot迁移趋势:当某个平台被清理后,Bot会转移到其他平台。
三、建议
- 所有利益相关方:应持续监控广告流量,切断Bot来源,提高透明度。
- 广告主:需保持警惕,了解程序化供应链,要求透明度。
- 发布商、平台和交易所:应实施反欺诈技术,提高广告质量,避免成为“最后的平台”。
附录
- 方法论:使用White Ops检测标签进行监测,数据收集周期为61天。
- 术语与条件:强调合同中应包含非人类流量的排除条款。
- 术语表:提供关于广告欺诈、Bot、CPM等术语的定义。
总结
- 广告欺诈在2015年继续存在,且对行业造成重大经济损失。
- 高价值媒体和程序化购买是主要的欺诈目标。
- 有效的反欺诈措施需要技术、策略和透明度的结合。
- 行业需要持续努力,防止Bot流量对广告投资造成损害。
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