国双-2018年广告无效流量白皮书-2019.3-33页_3mb

报告摘要

国内互联网广告无效流量白皮书 2018 总结

核心内容

本白皮书由国双发布，旨在揭示2018年中国互联网广告市场的无效流量现状，为广告主和行业参与者提供数据参考。报告指出，尽管2018年整体无效曝光有所下降，但其占比仍高于30%，无效点击与前两年基本持平。同时，国双展示了其在无效流量识别和监测方面的技术方案，强调通过技术手段和行业合作来提升广告数据的真实性和透明度。

主要观点

无效流量的定义与分类

GIVT（常规无效流量）：可通过常规方式识别的流量，如机器人流量、非浏览器流量、频次异常等。
SIVT（复杂无效流量）：需通过高级分析、多方合作甚至人工干预才能识别的流量，如设备劫持、广告创意劫持、伪造位置数据等。

无效流量现状

整体趋势：2018年无效曝光占比高于30%，无效点击占比约为26.61%。
分季度趋势：无效曝光在第一季度较高，第二季度偏低，三、四季度趋于稳定；无效点击全年高峰在第一季度。
分月趋势：6月和11月因电商大促，无效点击占比显著上升。
分媒体类型：垂直类和网盟/DSP类媒体是无效流量的重灾区，视频类广告有明显改善。
分行业趋势：汽车行业无效曝光占比最高，约为30%以上；互联网科技行业略有上升。
分设备趋势：移动端无效流量占比逐年上升，但增速放缓；PC端占比虽高，但较上年有所下降；智能电视端无效流量占比为8.65%。

关键信息

国双的监测方案

国双作为中国广告协会理事单位，致力于通过科学、智能的技术手段识别和剔除无效流量，提升广告投放效果。

技术手段：
- 前后端数据打通，分析访问路径和用户行为。
- 多维度异常判定技术，包括90+维度的数据分析。
- 热力图技术用于识别异常点击分布。
- 监播实录技术防止视频广告虚假播放。
- 实时数据更新和一键式报告快速发现问题。
- 专业代码监测工具识别人为错误。
- 历史数据库作为参考依据。
AI与机器学习应用：
- 基于AI自动发现复杂作弊特征，识别难以通过规则过滤的无效流量。
- 通过不断学习改进模型，提升识别能力。