2021年，流量欺诈还让广告主那么伤吗？

数字广告流量欺诈在全世界范围内依然是一个难解的问题。“道高一尺、魔高一丈”，无论品牌主和第三方服务商城墙筑得多高，流量作弊分子总能尝试各种办法翻过来。广告反欺诈对品牌主和整个营销行业而言，依然任重而道远。

2021年7月2日，国双互联网广告监测分析优化平台Ad Dissector成功通过TAG数字广告流量反欺诈国际认证，这使得国双成为国内首批获得该认证的第三方广告监测服务商。7月23日，国双在上海举行了主题为“全域智能･暴风增长”的数字营销反欺诈专题沙龙暨国双获得TAG认证发布会。借此契机，胖鲸在现场聆听了国内数字广告反欺诈的现状，品牌主的反欺诈实践经验，以及国双反欺诈的技术能力和实践经验。

异常流量依然居高不下

根据国双发布的《国内互联网异常流量白皮书2020》显示，从2017年到2019年，互联网广告异常曝光一直高达30%左右，但2020年互联网广告异常曝光占比29.4%，相比2019年下降了2.8%，是近几年最低水平。这一方面得益于行业自律以及广告行业制定了流量反欺诈规范的标准；另一个客观原因则是去年疫情爆发，使得数字广告的投放在上半年不太活跃。

流量造假全链路、高仿真

早年做异常流量的识别还是一个比较简单的事情，广告监测服务商可以很容易发现一些规则，比如异常流量24小时分布都非常平均，或者大量的点击集中在某一个网页上的同一个像素，这些通过系统可以很容易的识别。但是现在异常流量造假越来越隐蔽和仿真，因此通过单一维度很难发现。

甚至流量造假从最早的只在曝光和点击上造假，拓展和覆盖到了整个产业链路。而且不只机器能造假，真人也可以产生作弊流量。流量作弊的链路变得更加全面和隐蔽。比如一种“真实性很高”的“归因作弊”。

归因作弊举例：

从表面看，整个链路里用户的行为都是真的，用户访问点击广告是真的，最后的转化也是真的，但是做数据分析的时候，会发现对它的归因是假的。通俗来说企业验证到这个转化到底是哪个媒体带来的这个识别结果是假的，有些媒体会通过一些造假手段让企业以为这个用户的销售转化是通过它带来的。

这对广告主短期好像没有太大的危害，但是长期会让品牌主产生误判，以为该媒体的效果是好的，从而把营销预算都挪到它上面。最终导致品牌主浪费了一部分预算，甚至因为没有更多的流量投入到真实的媒体，会使得整体营销效果都下降。

国双广告反欺诈核心能力

全链路、多维度异常流量识别能力

面对愈加复杂的虚假流量作弊。国双建立了多重反欺诈体系，具备全链路多维度的异常流量识别能力。单一维度不可能识别越来越复杂的异常流量造假，所以国双把前链路和后链路打通，通过300多个维度不同的侧面分析到底哪里有异常，而且有实时数据报告监测其是否造假。

参与流量反欺诈标准和规范的建立

在广告监测领域有一个“异常流量悖论”，即反欺诈服务商做异常流量识别的规则是不能透明告诉大家的，如果透明了那么黑产从业者第二天就可以学到，他们会很容易地通过此来反制。那服务商怎么证明自己的监测是正确且有效的，而不会让品牌主、媒体等整个产业链里的各方质疑呢？

这在美国已经有很成熟的经验。比如他们会引入第三方审计机构，例如TAG以第三方的身份对一家监测公司的异常流量识别能力做审计，从客观公正的角度判断其能力，通过他的审计之后，品牌主，包括媒体就能认同你有这个能力。

过去中国没有这样的环节，从去年开始，由中广协牵头，信通院来做具体的审计工作，引入了整个TAG审计流程和审计规范，而且还根据国内的媒体环境落地了适合中国市场的标准，形成了非常有效，合理和科学的一套审计规范。

这套审计不仅是技术方面、能力方面的审计，还包括了整个流程，合规性，以及企业内部有没有相应的应对各种突发事件以及整个行业变化的一套应对流程，甚至包括整个过程是否有科学完整的链路。

国双广告反欺诈案例：

图中是国双近期发现的一个流量作弊现象。首先从数据上就能直观识别这种持续的IP流量有问题，比如24小时内它表现地很平稳，从周一到周日的趋势也是正常的。但做进一步分析的时候会发现它的媒体维度，媒体来源有问题，另外国双通过和一些数据库的合作发现它对应的WIFI的ID，以及对应的一些路由器的信息都是不正常的。最终国双集合了所有这些维度标识这个IP是异常的。

同时国双还把它提交到由中广协牵头的行业自律组织的行业黑名单库，与组织内成员共享异常流量标识。

基于固定规则的方法基本能够过滤掉60%-70%的无效流量，但行业是变化的，而且这个过程当中不能通过预先设计规则识别出来，因此需要通过基于样本做基于人工智能的学习，将剩下的30%到40%通过整个学习样本，包括有很多的数据科学家来参与模型的建立和人工标记形成完整的链路，再引入专业的咨询师判断结果，最后再放到行业层面做一个交叉验证。

隐私安全对广告反欺诈的冲击

目前Google出台的隐私政策、苹果发布的ATT保护隐私策略以及国内陆续颁布相应的个人隐私保护法，都会对企业从数据采集处理到数据分析，数据应用产生重要影响。因此怎么在数据隐私越来越敏感的情况下合理有效利用数据将是是企业面临的一个新挑战。

调查数据显示IOS14.5自4月27号发布以来，用户整体是一个逐步上升的趋势，到目前为止已经达到了20%占比。这20%里大概有10%到20%的用户不会同意IDFA，面对这种情况，就需要行业共建，在安全、合规的前提下支持行业健康发展。

比如信通院主导针对Android厂商推出了OAID，从ID角度解决问题。这是最基础的解决方案。还有一些复杂情况，比如既使监测服务商有了ID，但诸如巨量引擎这样大的媒体的ID是不和其他媒体及行业生态互通的，这使得服务商手里没有数据。怎么利用ID做数据分析，国双也做了相应的尝试，并且成功落地了Datahub，通过Datahub使得品牌主以及整个行业的生态有一个相对中立的地方做互信的数据计算，并且国双通过加密和混淆的方式使得品牌主自有数据及媒体方的数据都不会被泄露出去。

大家在一个平台上做计算，最后结果可以输出，而且可以到时候国双做进一步的验证，这样的闭环可以很好的解决各家数据隐私、合规、安全等问题。行业共建是在安全合规的前提下让整个行业继续发展的一个基石。

与此同时，国双也积极参与国际、国内广告反欺诈组织，通过引入先进技术和理念以及共同制定标准等方式来推进整个行业的健康透明发展。

但是，行业在不断的变化，因此广告反欺诈也会面临很多的新形势、新挑战。比如直播带货、内容种草、短视频、综艺植入等新兴的营销形式和过去简单的硬广形态完全不一样，如何有效的评估这些媒体的价值就是新的问题之一。

另外新的终端平台如智能电视，户外数字楼宇的智能屏，包括物联网、车联网的不断发展使得这些媒体终端的价值评估也将是一大挑战。

品牌主如何反欺诈

在活动现场，我们也听到了以上汽名爵为代表的品牌主在广告反欺诈方面的一线实践经验。

流量欺诈对品牌主的损害

流量欺诈对品牌主来说，最直接的是企业经济上的损失，其次因为广告没有在合适的地点运用合适的素材投放给品牌需要的人，就造成了品牌跟潜在用户之间的沟通效率低下；第三会对品牌形象造成一定的伤害。比如有一些广告出现在上下文不是非常合适的场景，使用户会产生一些不好的联想，从来对品牌形象造成负面影响。

品牌主广告反欺诈挑战

以汽车行业为例。汽车行业跟消费品不太一样，决策周期比较长，用户有可能是经过30天从认知好奇询问到搜索，再到最后试驾进行购买，这么长的一个链路里，用户随时都会发生改变。

所以在整个链路分配媒体预算的时候就会碰到问题，比如通过展示类广告主打认知以后，再利用抖音、头条广告、信息流广告进行用户转化，但这些广告到底没有使用户认知阶段往后走，品牌自己是没法知道的。既使知道，也只局限在巨量或者阿里的数据银行单体里面洞察用户，而不是放在整体的用户全链路旅程里。且这还不包括汽车行业垂直网站的广告投放效果评估。

因此作为品牌希望可以有从头到尾的全链路洞察，以便于做出一些应该如何分配预算，怎么优化素材，进行投放等判断指导。同时最重要的一点，汽车行业不仅面临流量造假，也会面临销售线索造假的问题。