流量作弊，屢禁不止：如何發現你的流量被動了？

這是一個永恒不滅的話題。

線上營銷的成本不停升高，再加上流量摻水作假，對廣告主而言，不啻為一個黑暗的考驗。

AdMaster剛剛發布了2018年上半年的數字廣告無效流量白皮書。數據顯示，2018 上半年，上千家廣告主企業（行業范圍涵蓋快消、母嬰、汽車、餐飲、金融、互聯網等各行各業），無效流量占比為 28.8%，同比 2017 年上半年無效流量的占比 29.6%和 2016 年上半年無效流量的占比 30.4%，雖逐年有小幅下降，但形勢依然嚴峻。

接近三分之一的流量是有問題的流量。

發現效果類作弊方法

發現效果類作弊只要牢記幾點，其實避免并不困難。

你不做細分流量，怎么發現什么流量有問題呢？

另外一種方法，是直接給每個不同的流量不同的落地頁，不想做不同頁面的話，同一個頁面不同URL即可。同樣可以區分出不同的流量。這種方法用得少，但是在不能給流量做link tag的時候，這個方法很解決問題。

這些行為已經不能只是透過簡單的跳出率來查看了。

沒錯，利用一定的方法，你肯定能分辨出來。

作弊流量和低質量流量的共同特征，就是：它們不會往交易的更深處“演進”。

行為演進的細分與分析，還能夠幫助我們發現一些客戶端的劫持。典型特征是，當流量演進到購物車或者支付環節的時候，就不再繼續進行下去了。而另外一些流量則莫名其妙的以購物車或者支付環節為落地頁。

那就真心沒辦法能查能堵了。正因為如此，這一類作弊，是目前效果類作弊的嚴重的，屢禁不止呀（關鍵也沒有任何強力機構會禁止這種搶錢行為）。

品牌類的作弊的發現，較效果類要困難。直接原因，品牌類廣告的目標是影響消費者的心智，而不是直接作用于消費者的行為。

發現品牌類投放的作弊流量，主要有如下方法：

Click的點擊頻次應不高于1.1，而1.2以上基本上存在很大問題了。Impression的頻次作為指針相對比較弱，但如果發現有局部IP普遍頻次超過10，那么虛假的可能性也很大。

這一塊，我經歷了有很多有意思的故事。比如，早些年，某些垂直媒體貢獻的流量極為巨大，但是跳出率極高。若干年后，有一些不明渠道的“運營商彈窗”流量，也是每天海量流量，但是卻幾乎沒有任何在頁面上的行為。

3、利用第三方黑名單

至于怎么知道這些IP、device ID或者cookie后面的流量是作弊的，主要的原因在于，這些監測第三方收集的數據比廣告主要多很多，因此，更容易察覺出異常的行為。

圖：上圖是AdMaster的一個案例，關于作弊流量的cookie與IMEI號的特征

如果能夠拿到廣告投放之后的覆蓋人群的device ID或者其他ID，那么你也可以將這些數據上傳給阿里品牌數據銀行或者騰訊DMP之類的第二方DMP（請注意，很多人認為他們是第三方DMP，但實際上中國基本上沒有嚴格定義上的第三方DMP）。之后，你能看到這些人群的ID與第二方DMP的ID匹配率往往很低，而且就算有匹配，人群的數據也完全驢頭不對馬嘴。

這個方法主要用來檢查那些定向投放的視頻廣告是否“作弊”。簡單講，視頻廣告盡管一般不會提供固定的廣告位保證，比如我要投放某個節目前面的前貼片，這種媒體是不會承諾的，但是媒體還是會承諾節目類型，比如投放在美劇，或者投放在社會新聞之類。

上圖：通過爬蟲爬取投放廣告的頁面的內容，與實際承諾的投放定向內容相比較（來自AdMaster的案例）

6、移動端：利用其他硬件識別信息

7、反模擬器與反肉雞流量

第三方識別這些肉雞的方法有幾種，包括利用特征庫做相似性學習（有點類似于機器學習，用現有的肉雞庫或者模擬器庫里面的機器行為比對被測流量的行為），做這些流量的行為特征分析（第三方能夠有一定的跨域追蹤這些流量的能力）等。

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