程序化广告流量如何作弊

开放的程序化生态允许任何规模的广告主和媒体参与其中也使得“不法分子”混入并将将虚假流量带入，污染整个生态。当评估广告投放效果时，作弊流量是营销人必须解决的首要任务，这也是优化广告可见度和品牌安全的最基础的第一步，因为存在作弊流量，效果评估和优化无从谈起。

专栏作家Ratko Vidakovic将为大家阐述关于广告流量作弊的各种方式，希望您在营销过程中能够一眼识破这些诡计！程序化广告领域的流量作弊关系到今天每位营销者。

就广告流量作弊的影响范围而言，以下是来自AdExchanger 的节选：ANA（ Association of National Advertisers）联合广告作弊解决方案服务商 White Ops本月启动一个为期60天的研究，聚焦在机器作弊的严重性。该项研究监测了36个ANA成员的181个广告投放，研究发现2015年机器作弊带来了23%的视频曝光，11%的展示广告曝光，折合损失63亿美元。根据我们公司平台上的数据，发现作弊程度因Ad Exchange 而异。声誉差的交易平台作弊流量达到总流量的25-50%，声誉好的交易平台作弊流量通常低于10%。大多数围绕流量作弊的业界讨论，往往过于简单，无法抓到问题的本质。

本文将重点围绕流量作弊的定义以及各种作弊方法进行阐述。定义流量作弊令人惊讶的是，对于广告流量作弊定义的分歧非常多。我认为最大的错误，是将广告流量作弊定义为非人类（比如，bot）流量。虽然这是某些广告流量作弊的特征，但是用它来定义流量作弊是不全面的：流量作弊有相当大比例是人类流量，我们会在后文中对此进行探究。我们换一种说法也许更好理解：所有的机器流量确实是作弊，但不是所有的流量作弊都是机器流量-就像火是热的，但不是所有热的东西都是火。因此，让我们来看看如何准确界定流量作弊。广告流量作弊满足以下一个或多个特征：非人类流量（比如，bots）不可见广告（比如，广告可见率为0）故意作假的广告投放。大多数反作弊的努力和新闻报道，似乎只专注于非人类流量。但作弊手段并不仅限于机器人。它还包括在不可见的曝光，以及媒体故意作假的广告投放。

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