你可能会好奇所谓的广告作弊到底是什么,是怎样产生的。接下来让我们一起来看看以下两种典型的情景。
来自电商公司 A 的 Laura 投放了一条搜索广告,其主要目的是增加网站访客数量。自从网站的童装板块上线之后,这条广告已经被连续投放了4个月。在前3个月中,此广告点击量有持续、稳定的上升,所以 Laura 和她的领导都很高兴。但是,令她出乎意料的事请发生了,在第4个月的第2个星期,广告的点击量突然在星期四、星期五猛然上涨,比往日同期的平均值增加了60%。让 Laura 疑惑不解的是,网站本身没有任何更新或变化,并且广告点击量在星期六恢复了正常。 她把这个奇怪的现象告诉了同事,并且决定一起调查这些额外点击量的真假。
来自中国汽车公司 B 的 Peter 在近期投放了一波针对于墨西哥网站访客的再营销展示广告。在一个星期五的下午,就在 Peter 准备下班回家过周末的时候,他突然注意到了一个异常的现象:在过去几天,绝大多数的广告展示、点击出现在下午1点到5点期间,然而这个时间的墨西哥人通常还在睡觉。他立刻感觉事请有点蹊跷,并且担心这些广告的展示和点击是由机器产生的。以上这两种情景的共同点是:其中涉及到的展示量与点击量都属于无效流量。 在现实中,绝大多数的数字广告作弊都是通过无效(非人为)流量(Invalid Traffic, IVT)产生的。 无效流量分为一般无效流量(GIVT)与复杂无效流量 (SIVT)。
一般无效流量(General Invalid Traffic, GIVT)是一种相对容易识别的作弊方式,通常由爬虫和机器人自动生成。这些流量的表现通常会非常奇怪,正常的人为流量是绝对不会有类似的行为的,比如一个同样的链接被重复点击1000次,或者每隔5秒钟就切换到一个新页面等。一般无效流量可以通过常规的过滤方式被识别出,包括过滤列表的添加应用以及其他标准参数的检查等。典型的一般无效流量有以下几种:
如名所见,复杂无效流量(Sophisticated Invalid Traffic, SIVT)是一种更高级的作弊方式。复杂无效流量不能通过常规过滤方式被识别出来,通常需要分析员具有高级的分析技巧才可以进行鉴别。典型的复杂无效流量有以下几种:
尽管数字广告作弊不会在短时间内被彻底消除,但整个数字广告生态圈,从广告主到媒体都已经对这个问题的严重性有了更深的认识。如果广告主想要将假流量带来的损失最小化,就需要从知识角度和技术角度全方位武装自己。首先,广告主们应该了解什么是无效流量以及怎样处理它们。 在市场上有很多提供广告审计与验证的第三方服务,他们通常都有自己独特的技术与擅长的领域。有的会通过计算样本的数量从而推断总体的无效率,但并无法精确到具体哪些曝光、点击、或 App 下载是假的;有的则会检查每一笔交易的真实性。因此,在广告主与第三方伙伴进行合作前,应该透彻地了解他们采用什么样的方法去鉴别、处理无效流量,只有这样才能筛选出最合适的合作伙伴。近些年来,越来越多的媒体渠道开始获得 Trustworthy Accountability Group (TAG) 提供的认证。 根据该组织在2018年11月对美国750亿展示与视频广告在 PC 端、移动网页端以及移动 App 端的研究发现,通过认证的渠道的造假率要比未通过认证的渠道低84%。在2019年1月,TAG 也在欧洲展开了同样的调查研究,结果与美国的很相似。尽管与获得认证的媒体渠道合作,也并不能确保万无一失,广告主们还是可以在很大程度上降低风险与损失。 另外一种常用的反作弊手段是在媒体端添加 ads.txt。Ads.txt 是一种媒体可以在他们自己的网站上添加的文本文件,其中包括已获得该媒体授权的第三方经销商列表,这些第三方经销商可以合法售卖该媒体的广告栏位。Ads.txt 可以保护媒体不受到域名欺骗的影响 (作弊者造假广告曝光来源的 URL 或网站地址)。广告主们也可以应用一些网站分析工具(比如 Google Analytics)去鉴别潜在的无效流量。举个例子,如果发现了从某个广告获取的用户有接近100%的跳出率,并且平均会话时长小于1秒,那么这些流量很可能不是真的。如果这些流量的数量很大,那么广告主需要及时采取一些应对措施,如考虑立刻停止广告投放,或是进一步与媒体沟通相应的赔偿方式等等。在不远的未来,打击数字广告作弊还将是一项很艰巨的的任务,但是随着行业整体技术与水平的不断提高,数字广告从业人员将进行更加有力的还击。
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