移动广告作弊:如何识别与防范?

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 移动广告作弊:如何识别与防范?

进入移动互联网时代,移动广告给广告主带来丰厚流量收益的同时,广告作弊相关灰色产业链的潜在威胁也给业界人士敲响了警钟。面对广告主、广告平台、媒体三方利益牵扯,广告作弊行为已成为数字广告中的一个常态,亦将给业界从业者造成巨大利益损失。本文将从移动广告作弊行为的识别和防范两大方面入手,助各互联网广告从业者对移动广告作弊形成基本全面的认识,掌握应对流量作弊的实用手段。

 一、常见的作弊行为

机器行为:IP重复刷量、换不同IP重复刷量、机器智能作弊,流量劫持等。 人工行为:包括真人水军作弊等。

 二、常见的作弊工具

挂站软件:使用浏览器内核,全国多人安装互刷,每个人每天制造上千次虚假PV,可以伪造大流量。 恶意插件 :安装在浏览器中,在用户浏览网页时,暗弹广告(用户看不到,但被访问网址记录一次访问) 人工干预 :通过人工手段对广告反复点击、app激活、安装等操作行为。

三、移动广告常见作弊类型

根据广告投放流程的节点分类:

展示作弊:媒体将多个展示广告置放到同一个广告位,向广告主收取多个广告的展示费用。 点击作弊:通过脚本或计算机程序模拟真人用户,又或者雇佣和激励诱导用户进行点击,生成大量无用的广告点击,从而吃掉CPC广告预算。另外,竞争对手还可能进行恶意点击。 安装/激活作弊:通过测试机或模拟器模拟下载,以及通过移动人工或者技术手段修改设备信息、破解SDK方式发送虚拟信息、模拟下载激活等等。 应用内行为作弊:典型手段是购买欺诈,即当用户或玩家在没有付费的情况下得到内容或产品,导致控制面板及报告的收入数据过高。

P.S. 此处只详细介绍根据广告投放流程的节点进行分类的常见作弊类型,其他作弊类型还有假流量作弊、流量归因作弊等等。

四、作弊数据常见特征

造假的数据往往有迹可循。要想消灭作弊,必须要认识作弊数据的特征,才能从特征中识别出作弊数据。常见的特征如下:

广告来源异常。 曝光、点击频次异常。 留存曲线、转化率异常。 广告访问时间分布异常。 曝光、点击IP/地域/设备集中。 广告点击没有对应的曝光请求。 广告点击和安装的平台/地理不匹配。 相同UA(用户代理)产生的点击/安装过多。

五、移动广告反作弊常见方法

有流量的地方,就会有作弊动机,也就存在作弊广告。事实上,作弊现象无法彻底根除,但我们能做到的是最大可能地降低广告作弊带来的经济损失。

而反作弊的最佳策略在于让作弊成本剧增,使作弊行为的获利大幅度减少,从而尽量减小作弊行为在正常商业行为中的比例。策略思路为:砌墙(不断增加限制条件)与拆台(大幅度减少作弊行为的获利)。

排重:Cookie、设备号及IP排重。 SDK加密防护:对传输激活的SDK进行加密处理,提高其破解作弊的成本。 点击频次有效期:限制点击频次的有效期,在有效期内,后续转化归属相应平台,如超出有效期范围,则不予计算。 异常数据黑名单:对于一些比较有周期性质点击来源,或者非移动端数据的点击记录,超过一定范围标记为黑名单,长期过滤。 归因时间差放作弊:归因时间差即指从点击到下载激活的时间。一般作弊时,伪造点击与激活是并存的,所以往往在时间逻辑上是错误的。 增加行为操作的复杂度:值得注意的是,此举可能直接影响到用户体验。

 结语

诚然,完全消除广告作弊虽是不可能的,但在作弊行为愈发猖獗、造假技术手段愈发高级的当下,竭尽全力打好移动广告反作弊之战势在必行。广告主、广告平台和媒体等多方必须统一战线,防患于未然,实现从广告作弊监测到防范与反击的转变。

 

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题图来自 Unsplash ,基于 CC0 协议

发布于 2023-01-16 16:15

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