流量作弊，屡禁不止：如何发现你的流量被动了？

这是一个永恒不灭的话题。

线上营销的成本不停升高，再加上流量掺水作假，对广告主而言，不啻为一个黑暗的考验。

AdMaster刚刚发布了2018年上半年的数字广告无效流量白皮书。数据显示，2018 上半年，上千家广告主企业（行业范围涵盖快消、母婴、汽车、餐饮、金融、互联网等各行各业），无效流量占比为 28.8%，同比 2017 年上半年无效流量的占比 29.6%和 2016 年上半年无效流量的占比 30.4%，虽逐年有小幅下降，但形势依然严峻。

接近三分之一的流量是有问题的流量。

发现效果类作弊方法

发现效果类作弊只要牢记几点，其实避免并不困难。

你不做细分流量，怎么发现什么流量有问题呢？

另外一种方法，是直接给每个不同的流量不同的落地页，不想做不同页面的话，同一个页面不同URL即可。同样可以区分出不同的流量。这种方法用得少，但是在不能给流量做link tag的时候，这个方法很解决问题。

这些行为已经不能只是透过简单的跳出率来查看了。

没错，利用一定的方法，你肯定能分辨出来。

作弊流量和低质量流量的共同特征，就是：它们不会往交易的更深处“演进”。

行为演进的细分与分析，还能够帮助我们发现一些客户端的劫持。典型特征是，当流量演进到购物车或者支付环节的时候，就不再继续进行下去了。而另外一些流量则莫名其妙的以购物车或者支付环节为落地页。

那就真心没办法能查能堵了。正因为如此，这一类作弊，是目前效果类作弊的严重的，屡禁不止呀（关键也没有任何强力机构会禁止这种抢钱行为）。

品牌类的作弊的发现，较效果类要困难。直接原因，品牌类广告的目标是影响消费者的心智，而不是直接作用于消费者的行为。

发现品牌类投放的作弊流量，主要有如下方法：

Click的点击频次应不高于1.1，而1.2以上基本上存在很大问题了。Impression的频次作为指针相对比较弱，但如果发现有局部IP普遍频次超过10，那么虚假的可能性也很大。

这一块，我经历了有很多有意思的故事。比如，早些年，某些垂直媒体贡献的流量极为巨大，但是跳出率极高。若干年后，有一些不明渠道的“运营商弹窗”流量，也是每天海量流量，但是却几乎没有任何在页面上的行为。

3、利用第三方黑名单

至于怎么知道这些IP、device ID或者cookie后面的流量是作弊的，主要的原因在于，这些监测第三方收集的数据比广告主要多很多，因此，更容易察觉出异常的行为。

图：上图是AdMaster的一个案例，关于作弊流量的cookie与IMEI号的特征

如果能够拿到广告投放之后的覆盖人群的device ID或者其他ID，那么你也可以将这些数据上传给阿里品牌数据银行或者腾讯DMP之类的第二方DMP（请注意，很多人认为他们是第三方DMP，但实际上中国基本上没有严格定义上的第三方DMP）。之后，你能看到这些人群的ID与第二方DMP的ID匹配率往往很低，而且就算有匹配，人群的数据也完全驴头不对马嘴。

这个方法主要用来检查那些定向投放的视频广告是否“作弊”。简单讲，视频广告尽管一般不会提供固定的广告位保证，比如我要投放某个节目前面的前贴片，这种媒体是不会承诺的，但是媒体还是会承诺节目类型，比如投放在美剧，或者投放在社会新闻之类。

上图：通过爬虫爬取投放广告的页面的内容，与实际承诺的投放定向内容相比较（来自AdMaster的案例）

6、移动端：利用其他硬件识别信息

7、反模拟器与反肉鸡流量

第三方识别这些肉鸡的方法有几种，包括利用特征库做相似性学习（有点类似于机器学习，用现有的肉鸡库或者模拟器库里面的机器行为比对被测流量的行为），做这些流量的行为特征分析（第三方能够有一定的跨域追踪这些流量的能力）等。

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