移动广告作弊：如何识别与防范？

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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，亦将给业界餐饮企业的营销方式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

1. 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。
2. 人工行为：包括真人水军作弊等。

二、常见的作弊工具

1. 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。
2. 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）
3. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 应用内行为作弊：典型徐汇区价值含量咖啡机营销手段是购买欺诈，即当用户或玩家在没有付费的情况下得到内容或产品，导致控制面板及报广告政策 |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）。

1. 排重：Cookie、设备号及IP排重。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。

本文由 @有道智选 于。，

题图来自 Unsplash ，基于 CC0 协议