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国内互联网广告异常流量白皮书（2019）

核心内容概述

本白皮书由国双发布，旨在揭示2019年中国互联网广告异常流量的现状，分析其发展趋势及主要类型，并介绍国双在该领域的监测方案与技术手段。白皮书指出，异常流量问题持续恶化，对广告主造成严重经济损失，行业亟需更智能的技术手段进行识别和过滤。

主要观点

• 异常流量增长显著：2019年国内互联网广告异常曝光占比达32.2%，异常点击占比达33.8%，均较2018年有所增长。
• 异常流量类型：分为常规无效流量（GIVT）和复杂无效流量（SIVT）。GIVT占比平均为3.4%，SIVT占比更高，需更智能手段识别。
• 异常流量趋势：第二、第四季度异常流量占比相对较高，可能与618、双十一等营销活动相关；下半年整体高于上半年。
• 媒体类型差异：视频媒体异常曝光增速明显，达28.9%；垂直媒体异常曝光占比近40%。
• 行业差异：快消行业异常曝光和点击占比最高，分别为39.5%和34.2%。
• 设备差异：PC端异常曝光占比最高（5.2%），移动端异常点击涨幅显著（48.6%）。
• OTT广告异常：2019年OTT广告C2S流量中异常流量占比达9.4%，其中暂停广告占比最高（12.6%）。

关键信息

异常流量定义与分类

• GIVT（General Invalid Traffic）：常规无效流量，可通过标准名单或规则过滤。
• SIVT（Sophisticated Invalid Traffic）：复杂无效流量，需高级分析、多方合作及AI技术识别。

异常流量数据统计

• 2019年全年异常曝光占比：32.2%
• 2019年全年异常点击占比：33.8%
• GIVT平均占比：3.4%
• OTT广告异常流量占比：9.4%
• 暂停广告异常占比：12.6%

异常流量细分项

• GIVT细分项：曝光/点击过快（22.8%）、重复流量（22.4%）、规律曝光/点击、无效UA流量、黑名单IP流量、请求协议异常流量、预渲染/预加载流量、自动刷新流量等。

异常流量监测方案

• D-Trust解决方案：2019年国双推出全新异常流量识别系统，融合多项黑科技，支持GIVT和SIVT的识别与过滤。
• 技术手段：
  • IP/DeviceID比对：与行业黑名单比对，识别GIVT。
  • AI与机器学习：用于识别复杂异常流量。
  • 热力图分析：通过点击和像素热力图发现异常分布。
  • 数据验证流程：包括数据收集、模型构建、定制规则、实时报告等。

国双监测方案亮点

• 90+维度判定技术：覆盖多方面数据指标，提升识别准确率。
• 前后端分析结合：前端关注频次、时间波动、地域分布等；后端关注停留时间、跳出率、用户行为路径等。
• AI自动发现作弊特征：基于机器学习模型，自动识别复杂作弊行为，持续优化算法。
• 定制化规则：支持客户根据自身需求定制异常识别规则，提升场景适配性。
• 多技术融合：包括代码监测工具、历史数据库、实时数据更新等，形成全面的反欺诈体系。

异常流量形式及排查原则

异常形式	排查原则
连续曝光	频次（ID/IP）超过设定阈值
时差异异常	曝光时间分布不符合网民活跃规律
周期性波动异常	曝光或点击数据出现剧烈周期性波动
定向人群异常	地域分布非定向，但与行业均值、历史分布相差极大
稳定率异常	广告曝光/点击来源分散或集中在不同媒体/页面
热力图分析	点击热力图、像素热力图显示异常分布
停留时间与跳出率	停留时间短、跳出率高，可能为无效流量
销售线索重复	销售线索重复出现，可能为刷量行为

国双简介

• 公司背景：国双（Nasdaq：GSUM）是中国领先的企业级大数据和人工智能解决方案提供商，专注于数据挖掘与分析。
• 技术优势：基于分布式数据架构和多维度关联性分析技术，提供全面的数据洞察。
• 行业地位：作为中国广告协会理事单位、互联网广告委员会常务委员单位，国双积极推动行业标准化与规范化。

总结

2019年国内互联网广告异常流量问题依然严峻，异常曝光与点击占比均显著上升，尤其在快消、视频媒体及移动端表现突出。国双通过D-Trust系统及多种技术手段，致力于识别和过滤异常流量，提升广告数据的准确性与透明度。随着作弊手段不断升级，国双持续优化监测方案，结合AI与大数据技术，为行业提供更智能、更全面的反欺诈解决方案。