2018-数字广告投放中虚假流量的排查与判定_24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重大问题，严重影响广告主的投放效果与品牌安全。根据世界广告主联盟（WFA）预测，若不采取措施，2025年虚假广告花费将高达500亿美元，仅次于毒品交易。许多企业已意识到虚假流量的危害，如宝洁公司2017年削减1亿美元数字广告预算后，业绩未受影响，揭示了广告投放中的巨大浪费。

虚假流量的危害主要体现在以下方面：

• 投递效果无法科学评估：导致广告主经济损失。
• 造成无效流量与品牌安全问题：如流量被投放到负面内容页面。
• 引发行业信任危机：由于信息不透明，广告主对数字广告的可信度下降。

二、虚假流量如何发生？

虚假流量的产生涉及多种行业，形式各异，主要包括：

• 电商：刷单、刷信誉
• APP：刷下载、激活
• O2O：刷单
• 搜索：假外链
• 自媒体：刷粉丝
• 广告：刷曝光、点击

1、看似正常的广告投放环节

广告投放通常包括以下几个步骤：

1. 选择广告形式：如SEM、DSP、信息流、开屏广告等。
2. 确认付费形式：如CPM（按展示量）、CPC（按点击量）、CPA（按转化量）、CPS（按销售额）。
3. 跟踪投放数据：如展现量、点击率、点击量、消费、注册量、下载量等。

由于广告投放链条复杂，中间商众多，导致数据透明度低，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

虚假流量主要通过机器作弊和人为作弊两种方式进行：

• 机器作弊：通过代码模拟点击、访问、浏览等行为，如使用爬虫、修改DNS/IP、伪造iframe等。
• 人为作弊：通过雇佣人员进行点击、下载等操作，成本较高但难以完全杜绝。

虚假流量的获益形式与广告付费方式密切相关：

• CPM/CPC：主要作弊于曝光和点击。
• CPA：主要作弊于下载、激活及留存。
• CPS：主要作弊于订单。

3、虚假流量的“生态圈”下的利益捆绑

虚假流量的出现与“生态圈”中的利益关系密不可分，主要包括：

• 媒体与广告平台：掌握大量流量资源，存在利益捆绑。
• 广告主：在KPI压力下，可能默许或推动虚假流量。
• 高利润、低风险：虚假流量成本低，且难以追溯，助长了双方的作弊行为。

三、如何快速剔除虚假流量？

1、识别虚假流量的难点

• 广告投放数据与转化数据断层：无法判断流量是否带来实际转化。
• 无法识别虚假流量来源：多个渠道混合，难以定位具体作弊渠道。

2、全流程数据流量监控是识别的基础

识别虚假流量需要对流量数据、行为数据、转化数据进行全面采集与分析，实现全流程跟踪与判断。只有获取完整数据，才能有效识别虚假流量。

3、识别虚假流量的常见维度

(1) 基本属性

• 时间与地域分布：正常流量分布均匀，虚假流量常出现集中、突增现象。
• 终端类型：正常流量设备多元化，虚假流量常集中于某一设备或系统。
• IP集中度：异常IP频繁访问，可能为虚假流量。

(2) 产品参与度

• 跳出率：虚假流量通常表现出高跳出率。
• 访问深度与时长：虚假流量访问深度低、停留时间短。
• 用户行为路径：虚假流量行为路径呈现高度规律性，如重复访问同一页面、无后续操作等。

(3) 转化情况

• 核心转化漏斗分析：如“提交订单”等关键行为的转化率。
• 转化数据断层：即使有大量访问，但转化率极低，可能为虚假流量。

4、案例：从用户行为数据多维诊断虚假流量

某电商企业发现某媒体渠道（M渠道）流量异常，通过以下维度排查：

• 时间维度：流量集中在非正常时段（如凌晨2:00、5:00）。
• 用户设备：流量集中于Android设备，无设备限制的情况下出现此现象。
• IP集中：特定IP在特定时段流量激增。
• 跳出率：M渠道用户跳出率高达98.88%。
• 访问深度：用户平均仅浏览一个页面。
• 访问时长：平均停留时间仅为6.2秒。
• 行为路径：用户行为高度重复、规律性强，无有效转化。

通过多维度分析，最终判断该渠道流量为虚假流量。

四、面对虚假流量我们应该做什么？

1、加强数据分析能力

数据分析是识别虚假流量的关键手段，企业应借助专业平台进行数据采集、清洗、分析与可视化，以识别异常流量。

2、优化运营模式

广告主应优化运营策略，提升流量质量，减少对虚假流量的依赖。

3、技术与机制结合

• 技术手段：如使用神策分析平台进行行为数据采集与分析。
• 机制设计：如设定逻辑规则，对异常用户行为进行自动识别与屏蔽。

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