年損1,900億元!小心數位廣告作弊,搞懂無效流量、避免行銷預算被詐騙

2020.04.23 by
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年損1,900億元!小心數位廣告作弊,搞懂無效流量、避免行銷預算被詐騙
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在這個時代數位廣告已成為各大品牌必不可少的投資之一,但這也吸引不法人士利用技術漏洞來謀取暴利,那麼我們應該如何識別可疑現象?

在當下這個時代,數位廣告早已成為了各大品牌想要拓展全球市場,在激烈的競爭中提高銷售業績與市場份額必不可少的投資之一。全球的廣告主們每年在數位廣告上花費高達數千億美元的費用,悄悄吸引著不法分子們利用尚未成熟的技術漏洞來謀取暴利。

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這些欺詐者的出現不僅擾亂了行業秩序,還對數位廣告生態鏈中不同的利益相關者造成了直接的經濟損失。據統計,數位廣告欺詐每年會給全行業帶來至少65億美元(約新台幣1,956億元)以上的損失,有的分析家甚至估計損失可高達190億美元(約新台幣5722億元)。

那麼我們應該如何識別可疑現象,並與廣告作弊行為作鬥爭呢?

理解典型的廣告作弊方式

你可能會好奇所謂的廣告作弊到底是什麼,是怎樣產生的。接下來讓我們一起來看看以下兩種典型的情景。

情景1

來自電商公司A的蘿菈(Laura)投放了一條搜尋廣告,其主要目的是增加網站訪客數量。自從網站的童裝板塊上線之後,這條廣告已經被連續投放了4個月。在前3個月中,此廣告點擊量有持續、穩定的上升,所以蘿菈(Laura)和她的領導都很高興。

但是,令她出乎意料的事請發生了,在第4個月的第2個星期,廣告的點擊量突然在星期四、星期五猛然上漲,比往日同期的平均值增加了60%。讓蘿菈(Laura)疑惑不解的是,網站本身沒有任何更新或變化,並且廣告點擊量在星期六恢復了正常。她把這個奇怪的現象告訴了同事,並且決定一起調查這些額外點擊量的真假。

情景2

來自中國汽車公司B的彼得(Peter)在近期投放了一波針對於墨西哥網站訪客的再行銷展示廣告。在一個星期五的下午,就在彼得(Peter)準備下班回家過週末的時候,他突然注意到了一個異常的現象:在過去幾天,絕大多數的廣告展示、點擊出現在下午1點到5點期間,然而這個時間的墨西哥人通常還在睡覺。他立刻感覺事請有點蹊蹺,並且擔心這些廣告的展示和點擊是由機器產生的。

以上這兩種情景的共同點是:其中涉及到的展示量與點擊量都屬於無效流量。在現實中,絕大多數的數字廣告作弊都是透過無效(非人為)流量(Invalid Traffic,IVT)產生的。無效流量分為一般無效流量(GIVT)與複雜無效流量(SIVT)。

什麼是一般無效流量(GIVT)?

一般無效流量(General Invalid Traffic,GIVT)是一種相對容易識別的作弊方式,通常由爬蟲和機器人自動生成。這些流量的表現通常會非常奇怪,正常的人為流量是絕對不會有類似的行為的,比如一個同樣的鏈接被重複點擊1,000次,或者每隔5秒鐘就切換到一個新頁面等。一般無效流量可以透過常規的過濾方式被識別出,包括過濾列表的添加應用以及其他標準參數的檢查等。

典型的一般無效流量有以下幾種:

  • 已知數據中心流量(Known data-center traffic): 來自於數據中心服務器的流量,這些服務器的IP地址和無效行為是相關聯的(通常為非人為流量)。
  • 機器人與爬蟲(Bot and spiders or other crawlers): 機器人與爬蟲產生的網路活動都是非人為的,有些機器人與爬蟲產生的網路活動是合法的(比如搜索引擎機器人),它們可以幫助提高終端用戶的體驗,而有些則是違法的,甚至帶有惡意。即使是合法的機器人和爬蟲流量也同樣需要被過濾掉,因為它們屬於非人為流量,並且可能會在某些情況下觸發廣告的曝光。
  • 基於活動的過濾(Activity-based filtration): 有些用戶行為需要你額外關注,比如多次重複同樣的有特定規律的行為,進行網路交易的速度過快、次數過頻繁等等。這些看起來比較可疑的用戶行為也需要被偵別出來,因為它們很可能也是無效流量。
  • 不正常規律(Irregular pattern): 包含一種或多種不正常規律的廣告流量,比如自動刷新(會造成額外頁面瀏覽的產生)或者多次重複點擊。
  • 提前抓取或加載的流量(Pre-fetch or browser pre-rendered traffic): 瀏覽器有時會在用戶到達網頁或是與網頁進行互動之前提前加載一些網頁上的內容,這是為了給用戶帶來更加無縫隙的上網體驗,但是提前加載網頁內容可能會導致一些廣告被自動觸發。這種被自動觸發的廣告所產生的無效流量也需要被過濾掉。

什麼是複雜無效流量(SIVT)?

如名所見,複雜無效流量(Sophisticated Invalid Traffic,SIVT)是一種更高級的作弊方式。複雜無效流量不能透過常規過濾方式被識別出來,通常需要分析員具有高級的分析技巧才可以進行鑑別。

典型的複雜無效流量有以下幾種:

  • 自動化瀏覽(Automated browsing): 在既沒有用戶參與也沒有聲明自己是爬蟲的情況下,一個程式或是自動腳本向網頁索要內容(包括數位廣告內容),比如殭屍網路。
  • 錯誤的代表(False representation): 為了非法目的將網站偽裝成其他虛假的實體,可能會導致廣告被展示到錯誤的網頁欄位上(計劃購買的廣告點位與實際廣告展示點位不符)。
  • 無效代理流量(Invalid proxy traffic): 有些中間代理裝置可以操控流量計算或者傳遞非人為流量和無效流量。這些代理可能會被用於機器人流量的傳輸,使機器人流量看似是從普通的來源中產生的。
  • 廣告程式軟體和惡意軟體(Adware): 廣告程式軟體會偽裝成合法廣告的內容,藉機在用戶的裝置上上安裝惡意軟體。
  • 物質激勵下的數據操控(Incentivized manipulation): 在廣告主完全不知情的狀態下用金錢誘惑用戶與一個或多個廣告進行互動,而用戶與廣告互動的唯一目的就是為了獲取報酬。

廣告主怎樣應對無效流量?

儘管數位廣告作弊不會在短時間內被徹底消除,但整個數位廣告生態圈,從廣告主到媒體都已經對這個問題的嚴重性有了更深的認識。如果廣告主想要將假流量帶來的損失最小化,就需要從知識角度和技術角度全方位武裝自己。

首先,廣告主們應該了解什麼是無效流量以及怎樣處理它們。在市場上有很多提供廣告審計與驗證的第三方服務,他們通常都有自己獨特的技術與擅長的領域。有的會透過計算樣本的數量從而推斷總體的無效率,但並無法精確到具體哪些曝光、點擊、或App下載是假的;有的則會檢查每一筆交易的真實性。因此,在廣告主與第三方夥伴進行合作前,應該透徹地了解他們採用什麼樣的方法去鑑別、處理無效流量,只有這樣才能篩選出最合適的合作夥伴。

近些年來,越來越多的媒體渠道開始獲得Trustworthy Accountability Group(TAG)提供的認證。根據該組織在2018年11月對美國750億展示與視訊廣告在PC端、行動網頁端以及移動App端的研究發現,透過認證的渠道的造假率要比未透過認證的渠道低84%。在2019年1月,TAG也在歐洲展開了同樣的調查研究,結果與美國的很相似。儘管與獲得認證的媒體渠道合作,也並不能確保萬無一失,廣告主們還是可以在很大程度上降低風險與損失。

另外一種常用的反作弊手段是在媒體端添加ads.txt。Ads.txt是一種媒體可以在他們自己的網站上添加的文本文件,其中包括已獲得該媒體授權的第三方經銷商列表,這些第三方經銷商可以合法售賣該媒體的廣告欄位。Ads.txt可以保護媒體不受到域名欺騙的影響(作弊者造假廣告曝光來源的URL或網站地址)。

廣告主們也可以應用一些網站分析工具(比如Google Analytics)去鑑別潛在的無效流量。舉個例子,如果發現了從某個廣告獲取的用戶有接近100%的跳出率,並且平均會話時長小於1秒,那麼這些流量很可能不是真的。如果這些流量的數量很大,那麼廣告主需要及時採取一些應對措施,如考慮立刻停止廣告投放,或是進一步與媒體溝通相應的賠償方式等等。

在不遠的未來,打擊數位廣告作弊還將是一項很艱鉅的的任務,但是隨著行業整體技術與水平的不斷提高,數位廣告從業人員將進行更加有力的還擊。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:55

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