2019国内互联网广告异常流量白皮书_31页_7mb

国内互联网广告异常流量白皮书（2019）

核心内容概述

本白皮书由中国广告协会指导，国双（Gridsum）连续第三年发布，旨在揭示2019年中国互联网广告市场中异常流量的现状与趋势，为广告主和行业参与者提供数据支持和监测解决方案。报告涵盖了异常流量的定义、分类、数据分析及国双的监测技术方案，强调了异常流量对广告行业造成的巨大损失，并提出应对策略。

主要观点与关键信息

异常流量现状

• 全球背景：2019年全球数字广告支出增长17.6%，达到3332.5亿美元，异常流量造成的损失达420亿美元。
• 国内情况：2019年中国数字广告支出达1147.7亿美元，异常流量占比32.2%，较2018年增长4.2%。其中异常点击占比33.8%，首次超过异常曝光占比。
• 行业影响：快消行业异常曝光占比最高达39.5%，异常点击占比达34.2%，汽车行业的异常曝光占比相对较低，为28.4%。

异常流量分类

• GIVT（常规无效流量）：占比3.4%，主要由黑名单IP、重复流量、规律曝光/点击等构成。
• SIVT（复杂无效流量）：占比约28.8%，需通过高级分析、多方协作及AI技术进行识别。

异常流量趋势分析

• 季度趋势：异常曝光与异常点击在第二、第四季度较高，第四季度增幅更大，可能与618、双十一等促销活动有关。
• 月度趋势：全年异常流量占比波动平稳，下半年略高于上半年。
• 媒体类型：垂直媒体异常曝光占比近40%，视频媒体异常曝光同比增加28.9%。
• 设备类型：PC端异常曝光占比最高，但移动端异常流量增长更快，占比增长达19.7%。
• OTT广告：2019年OTT用户数达2.19亿，渗透率38%。OTT异常流量占比9.4%，较2018年增长7.9%。暂停广告、信息流广告、贴片广告等是主要异常类型。

异常流量识别技术

• D-Trust解决方案：国双推出的新一代异常流量识别系统，融合了多项黑科技，可识别GIVT和SIVT。
• 识别方法：
  • GIVT识别：通过IP、DeviceID比对及行业黑名单过滤。
  • SIVT识别：依赖传感器信息、设备数据、数学模型及机器学习算法。
  • 定制化规则：客户可自定义异常规则，国双通过技术实现更精准的识别。
  • 热力图分析：识别异常点击分布，发现程序化点击行为。
  • AI技术：用于自动发现复杂作弊特征，提高识别效率和准确性。

异常流量形式及排查原则

• 异常形式：
  • 连续曝光
  • 时差异异常
  • 地域分布异常
  • 定向人群异常
  • 频次分布异常
  • 曝光不可见
• 排查原则：
  • 前端：检查曝光或点击频次是否超过阈值、时间波动是否剧烈、地域分布是否异常等。
  • 后端：分析热力图、停留时间、跳出率、用户行为路径等。

国双监测方案

国双作为中国广告协会理事单位，长期致力于广告反欺诈和异常流量监测，推动行业标准化和规范化。其监测方案具备以下特点：

• 技术先进：基于分布式数据架构和实时多维度关联分析，具备90+维度的异常判定能力。
• 数据全面：整合历史数据库、实时更新数据、一键式报告生成，提升问题发现效率。
• AI驱动：利用机器学习技术识别复杂作弊行为，应对不断升级的刷量手段。
• 服务定制：支持客户自定义异常规则，满足不同场景的监测需求。

国双简介

• 公司背景：国双（Nasdaq：GSUM）是中国领先的大数据和人工智能解决方案提供商。
• 技术优势：拥有分布式计算与分析技术，可帮助客户深入洞察数据关系，优化业务决策。
• 联系方式：
  • 官方网站：www.gridsum.com
  • 微博：@国双 Gridsum
  • 微信公众号：ID: gridsumtech

总结

2019年中国互联网广告异常流量问题依然严峻，异常曝光与异常点击占比均显著上升，尤其在快消、视频、移动端等领域更为突出。国双作为行业领先者，通过D-Trust解决方案，结合多种技术手段和AI算法，持续优化异常流量识别能力，致力于提升广告数据的透明度与可信度，为行业健康发展贡献力量。