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互联网营销分析(7)——作弊流量的生成机制、特征和识别

Google Analytics GA小站 3年前 (2017-02-17) 3294次浏览 已收录 0个评论

有人的地方就有江湖,就要防备。虽然现在互联网不像多年前的流量红利年代,虽然环境改变了,但还是有不少人是靠流量来生存,与时俱进,产生了形形色色的作弊流量,作为广告主就不得不防了。

互联网营销分析(7)——作弊流量的生成机制、特征和识别

机器作弊
作弊特征:通过分析,可以发现作弊IP统计的数据(PV/UV/IP)会高出很多,访客数和点击数差异较大。而且作弊流量不会像正常流量一样,正常流量100多个PV才会有一点广告点击动作,100多个IP地址才会3个点击。显然作弊流量不太可能100多个PV才会有一个广告点击,一定是少量PV就会有点击动作,所以作弊流量才会把点击率提高10多个百分点甚至更高。
解决方法:通过脚本、机器刷量的作弊方法通常都比较低级,在遇到此类情况时,一般会通过IP、时间段、后续行为等方式将其过滤。

人工作弊
作弊特征:任何刷单、刷流量作弊行为都有一定的规律。一般来讲,真人刷量的作弊行为可以体现为:1、访问集中在某个特定时间内;2.某种不常见机型突然间数量很多;3.用户频繁更换IP地址
解决方法:因真人刷量点击页面停留时间、广告曝光、点击行为看起来都非常正常。现在DSP对这部分的处理是做机器学习,对此类可以流量做降价购买或不购买的原则。

劣质广告作弊
作弊特征:以次充好的刷量行为一般发生在时段异常和广告位异常。时段异常主要是在“冷门”的时段投放广告,由于大多数的广告主在广告投放时都没有指定时间段,因而有些媒体就抓住这一漏洞,把一些广告集中投放在凌晨时段(0-8点),这样就能给定时投放的广告主空出更多的广告库存。广告位异常主要是指购买了好的广告位,却没有按照实际的位置进行投放,而投放在相对较差的广告位或冷门的剧目。

解决方法:通过私有程序化购买,直接对接媒体,固定位置、固定价格,通过程序化技术,优化广告投放效果,整个过程高效透明。此外,通过与优质一线媒体保持良好合作关系,可以从源头上保证回传流量的高质性,更能确保优质资源的利用效果。

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