神策数据行业报告__数字广告投放中虚假流量的排查与判定_22页_14mb

数字广告投放中虚假流量的排查与判定总结

一、虚假流量成为数字广告业的顽疾

虚假流量已成为数字广告行业中的严重问题，严重影响广告主的投放效果和品牌安全。据世界广告主联盟（WFA）预测，若不采取措施，2025年全球虚假广告花费将达到500亿美元，仅次于毒品交易，成为第二大非法营收来源。

真实流量与虚假流量的区分对广告主至关重要，因为虚假流量会导致：

• 投递效果无法科学评估，造成广告主的经济损失。
• 无效流量和品牌安全问题，如流量虚增但无法带来实际用户增长或留存。
• 数字广告行业信任危机，由于广告主对流量质量的困惑，导致对数字广告整体信任度下降。

二、虚假流量如何发生？

1、看似正常的广告投放环节

广告投放流程通常包括以下步骤：

• 广告主选择广告形式（如SEM、DSP、信息流等）；
• 确认广告付费形式（如CPM、CPC、CPA、CPS）；
• 跟踪广告投放数据（如展现量、点击量、转化量等）。

由于渠道服务商存在多级代理，流量获取的透明度不高，为虚假流量提供了滋生土壤。

2、虚假流量的发生机制及获益形式

虚假流量主要分为机器作弊和人为作弊两种形式：

• 机器作弊：通过程序手段制造虚假流量，如使用爬虫、修改DNS/IP、肉机访问等；
• 人为作弊：通过雇佣人员模拟用户行为，如点击广告、下载APP等。

3、虚假流量的“生态圈”下的利益捆绑

虚假流量的“生态圈”由以下两方构成：

• 提供者：媒体与广告平台，他们通过提供虚假流量获取高额收益；
• 获取者：广告主，在“KPI”压力下，可能默许或主动使用虚假流量。

此外，高利润、低风险也助长了虚假流量的泛滥，其成本仅为正常流量的十分之一，且广告主难以直接证明对方造假，维权难度大。

三、如何快速剔除虚假流量？

1、识别虚假流量的难点

• 广告投放数据与网页转化数据断层：广告主无法判断后续转化是否真实；
• 无法识别虚假流量渠道：流量混杂，难以定位具体来源。

2、全流程数据流量监控是识别的基础

要识别虚假流量，必须进行全流程数据监控，包括流量数据、行为数据和转化数据，确保数据的完整性与准确性，从而追踪虚假流量的踪迹。

3、识别虚假流量的常见维度

识别虚假流量可以从以下几个维度入手：

(1) 基本属性

• 时间&地域维度：正常流量在时间分布上较为均匀，而虚假流量可能在特定时段集中；
• 终端类型：真实流量应具有多元化设备特征，虚假流量则可能集中在某一设备类型；
• IP集中：异常IP流量集中，可能为虚假流量。

(2) 产品参与度

• 跳出率：虚假流量通常跳出率较高；
• 平均访问深度：虚假流量访问深度较低；
• 平均访问时长：虚假流量停留时间较短；
• 用户行为路径：虚假流量行为路径高度规律，如重复访问同一页面；
• 流量留存情况：虚假流量在合作结束后通常不会进行后续互动。

(3) 转化情况

• 核心转化漏斗：如“提交订单”转化率低，说明流量无效；
• 转化行为：虚假流量难以模仿真实用户转化行为，可通过漏斗分析判断其有效性。

四、案例：从用户行为数据多维诊断虚假流量

某电商企业（A企业）发现某媒体渠道（M渠道）流量异常，遂进行多维排查：

(1) 基本属性初步排查

• 时间分布：M渠道流量在凌晨2:00、5:00、14:00、15:00集中，与其他渠道不一致；
• 设备类型：M渠道流量基本为Android设备，与投放策略不符；
• IP集中：特定IP流量突增，异常明显。

(2) 产品参与度深度判定

• 跳出率：M渠道用户跳出率高达98.88%，远高于正常水平；
• 访问深度：用户平均仅访问一个页面；
• 访问时长：用户平均停留时间仅为6.2秒；
• 用户行为路径：用户行为高度规律，如重复访问同一页面，缺乏真实用户行为特征。

(3) 转化情况终极确认

• 核心转化漏斗：M渠道用户无有效转化，核心转化率0%；
• 转化行为：用户未点击“提交订单”按钮，转化路径不完整。

结合以上分析，该渠道流量被判定为虚假流量。

五、面对虚假流量我们应该做什么？

• 掌握可靠的数据衡量工具，通过数据分析识别虚假流量；
• 优化运营模式，提升广告投放效果；
• 加强合作方管理，识别并屏蔽可疑渠道；
• 借助专业平台，如神策数据，实现多维排查与精准识别。

六、关于神策数据

神策数据是专业的大数据分析服务公司，提供深度用户行为分析平台及解决方案，支持多种部署方式，如私有化部署和SaaS。其用户行为洞察研究院致力于提供行业深度洞察与最佳实践，帮助客户实现数据驱动决策。

七、声明

本白皮书由神策数据用户行为洞察研究院发布，仅作为通用指南，不构成专业建议。未经授权，不得转载、复制或用于其他用途。