什么是广告欺诈?如何制定策略并减少风险因素

在线广告是巨大的。广告欺诈也是如此。

事实是- - - - - -数字广告的世界充满了恶意活动的余地，几乎在每个角落都有骗局和压倒性的打击。广告欺诈可能是每一个受人尊敬的行业工作者普遍鄙视的一件事。

它又不是凭空冒出来的- - - - - -广告欺诈一直存在，但随着广告技术的兴起和实时竞价模式的大规模采用，这个曾经更像是讨厌的麻烦的问题，变成了能够严重损害公司的危险威胁。

首先，让我们讨论一下基础知识。

广告欺诈的类型

有几种常见的广告欺诈类型:

• 印象欺诈:这在移动诈骗中更为常见。用户本身看不到广告，但广告商被迫通过操纵为其付费。
• 点击欺诈:点击欺诈包括通过机器人和幽灵网站夸大每点击成本(CPC)统计数据。公司使用点击诈骗软件自动收集数据，识别欺诈点击活动，并警告广告商。
• 转换欺诈/诉讼欺诈:一个更精细地使用机器人，旨在模仿转换前的完整周期，但没有实际结果。
• 像素填充:这个我涉及轻微的操作与广告空间(在情况下像素填充广告是不可见的，但在页面上)。从技术上讲，它们已经上膛了，但仍然看不见。尽管如此，广告商还是要付费。
• 广告叠加:叠加是p将广告一个接一个地排列起来。在访问时，印象无论如何都被计算在内，尽管广告仍然是看不见的。
• 广告注入:在哪里付费广告被其他广告取代，这对广告商和出版商都造成了冲击。
• 饼馅料:一个在用户同意的情况下附加多个cookie。这主要是一种碰运气，但严重影响那些没有得到分成的子公司。
• 域欺骗：在不相关的网站上销售广告库存，虚假地呈现为相关网站。

不像其他类型的数字欺诈，它们有明确的定义- - - - - -广告欺诈更像是一种骗局。广告欺诈并不是直接从广告商的口袋里偷钱。相反，它操纵广告商错误地花费广告预算，从而使欺诈者从中受益。

为什么这是可能的?实时竞价是一个复杂的过程，有很多移动的部分，并不是所有相关方最透明的指标。

正因为如此，即使没有广告欺诈因素，也不清楚到底是谁在为什么买单——数字总是以这样或那样的方式浮动。这意味着，在某种程度上，广告技术很容易出现广告欺诈。

广告欺诈vs.点击欺诈

点击欺诈作为一种类型的广告欺诈，他们可以经常混淆彼此。

广告欺诈是一种网络广告形式，犯罪分子利用欺骗手段窃取数字广告收入。在广告欺诈中，广告商为从未真正看过出版商网站的网站访问者付费，导致出版商因虚假印象而获得报酬。广告欺诈可以摧毁媒体和广告行业，使其库存贬值，损害用户的信任、安全和隐私。

点击欺诈是指一家公司试图通过非法、欺骗性或欺诈性的广告点击来人为地提高其广告点击统计数据。点击欺诈的公司可能会通过付费让个人多次点击他们的广告，或通过自动点击广告网页或输入信用卡信息等行为来提高其点击统计数据。

为什么广告技术对广告欺诈有吸引力?

广告技术对诈骗犯有吸引力主要有两个原因:

1. 报酬是巨大的
2. 惩罚的风险有限得可怕。

据来自APP解决方案b其他原因源于行业参与者之间缺乏透明度和信任。问题是- - - - - -每一个参与的人都希望有污点。

整个扭曲和混淆视听的把戏对广告商的声誉和他们的预算都造成了难以置信的损害。因为广告技术是以表现为导向的- - - - - -数字和结果决定一切!营销活动的有效性取决于衡量指标——流量、印象、转化率等等。

然而，度量是容易出错的。他们可以通过对信息的某些操纵来操纵。骗子利用了这一关键缺陷。当然了，游戏中也存在一些防故障机制去阻止更明显的尝试，但总有一种方法能够让玩家“顺利通关”并“操纵游戏”。

广告欺诈损害赔偿

问题是- - - - - -广告欺诈是一个似乎永远不会完全消失的问题。当一种欺诈方法被揭露时，总会有另一种方法出现。这是一个无休止的循环。

每年，广告欺诈都会带来数十亿美元的损失，而且越来越复杂，还会采用新兴技术和非常规方法潜入广告生态系统，干一些肮脏的勾当。

然而，重要的是要明白，广告欺诈并不意味着是一个破坏性因素。它具有破坏性，但其最终目标是寄生在广告网络上。更复杂的广告欺诈案件是长期存在的寄生虫，它们一点一点地从中获利。

另一方面，也有所谓的“企业广告欺诈”案例，即竞争对手试图在集中攻击中造成尽可能大的损害。然而，从技术角度来看，两者都是用相同的方法进行战斗。

降低广告欺诈风险的10种策略

下面我为您提供了10种策略，可以帮助您降低广告欺诈风险。

1.了解你的敌人

打击广告欺诈的第一步是了解它如何影响你的活动。有几个危险信号可以表明你的活动中发生了一些可疑的事情。

让我们一起来看看:

• 缺乏的表现可能是事态恶化的最明显迹象。通过比较不同的渠道(例如，现场广告和Facebook营销)，它特别容易被发现。
• 现场分析能力差又是一个令人不安的电话。如果跳出率和会话持续时间等指标急剧下降，而会话总量却在增长——这几乎是广告欺诈发生的保证。
• 异常点击率(CTR)通常通过点击欺诈出现峰值。如果某些广告在没有合理解释的情况下超出了预期，而其他在类似情况下的广告则表现不佳——最好调查一下这种活动。
• 可疑IP地址可造成流量欺诈。在流量欺诈案件中，IP通常来自数据中心，而不是真实的站点。通过识别这些人，你可以将他们列入黑名单，并切断你的活动。

2.了解你的指标

有效打击广告欺诈的下一步是仔细研究你的指标。数字是可以被操纵的，这在比较中很容易发现。

虽然这似乎是显而易见的，但这样做是有原因的- - - - - -参数为你提供了构成广告活动大局的情境。

以下是你需要检查的内容:

• 典型的点击率,
• 标准弹跳率，
• 典型会话时间和
• 不同渠道的真实对话率。

这些指标可以作为背景，你可以对比任何突然的活动和转换高峰。

如果您知道这种峰值是不寻常的，那么检测可疑活动就容易得多。

3.避免容易作假的广告目标

容易伪造的目标会给你带来直接的好处(比如印象和点击量)。这些是代理指标，不能保证实际的业务收益(即销售、订阅等形式的转换)。

巧合的是，这些指标对广告欺诈也是最敏感的。正因为如此，围绕着他们去构建你的活动目标是不合理的。

虽然这并不能保证完全避免广告欺诈的影响- - - - - -制定更切实的目标有助于将广告欺诈的影响降至最低。

4.按广告效果付费，而不是按点击量付费

选择容易作假的目标的直接后果是为错误的东西付出代价(即点击量而不是实际表现)。这是广告商最常犯的错误之一。

问题是- - - - - -数字很容易被操纵。画出一个令人满意的数字或在机器人的帮助下扩大它，然后因为满足正式要求而要求报酬，这不是什么大不了的事情。

如果你的目标是更有形的东西，比如转化或购买，那么从欺诈结果中付费就困难得多。

这些东西很难以令人信服的方式伪装。因此，过滤哪些结果将被付费，哪些将被丢弃要容易得多。

5.使用不同的欺诈检测方法

因为广告欺诈是一个庞大而多方面的过程，它需要一个类似的多方面的方法来检测它。

广告欺诈检测主要有三种方法:

• 基于签名的方法使用一组模式来检测可疑的操作、印象、点击或流量。它将模式与所监视的活动进行比较，并确定它是否可疑，是否值得进一步调查。因此，欺诈活动可以在它形成之前就被阻止。
• Anomaly-based使用统计分析和历史数据检查广告空间、网站或发布者。这有助于它检测可疑的事件，如可疑的峰值流量，奇怪的广告空间放置，以及其他感兴趣的事情。
• 基于证书是一个研究可疑网站的数字凭证(其注册数据、排名、标记、活动类型等)，以确定其是否有可能产生欺诈活动的方法。通过反向爬行、彻底检查内容和标记的组合方法分析凭证。该方法还包括研究网站在可信赖排名中的位置。

6.使用通用白名单和黑名单域

IP屏蔽是使广告欺诈行为暂时失效的最有效方法之一。保持此工作的连续性的方法之一是保持双重域列表- - - - - -白名单和黑名单。

白名单中包含的站点是经过认证的可信和有效站点- - - - - -你的目标人群。

黑名单包含了被认为有各种欺诈行为的网站。黑名单还可以包含已识别的机器人的IP地址。

然而，使用白名单和黑名单本身并不是一个真正有效的解决方案。这主要是一种追赶，可以为已经识别出的威胁提供坚实的保护。

你可以在网站上查看可疑域名，比如MxToolBox．

7.使用广告验证供应商

广告验证供应商提供了防止广告欺诈的额外保护层。基本上，它有助于识别反广告欺诈盔甲的裂缝。

供应商通过各种指标(如可见性和无效流量)提供性能洞察。

在这些工具的帮助下，你可以关闭低质量的出版商和网站，同时执行彻底的活动审计，随后可以用于优化活动。

其中最值得信赖的广告验证供应商是DV顶峰，护城河分析，而且Comscore．

8.使用ads.txt

广告套利是一个第三方购买、重新包装和转售印象的过程，这是非常容易欺诈的。

ads .txt是一个万无一失的解决方案，防止您的广告被用于欺诈活动。

Ads.txt已授权IAB技术实验室开发的数字卖家，有助于防止非法库存套利和某些形式的域名欺骗。这是一个文本文件，类似于robots.txt，旨在使某些广告技术流程更加透明和可信。

ads.txt做了什么来减轻影响?Ads.txt文件包含有关特定广告技术操作(即SSP，DSP、广告交换等)- - - - - -基本上，它是合伙关系的证明。

用根域中的ads.txt文件- - - - - -Web爬虫程序可以看到操作的特定参与者之间的关系。Ads.txt还可以在实时竞价请求中用作ID引用。因此，它可以间接地阻止未经验证的一方与其他方交互。

公司，例如公司AppNexus，提供方便的Ads.txt验证工具，简化实现过程。

9.建立信任和透明度

减少遭受广告欺诈的风险的方法之一是与可靠的广告服务器网络合作，这些网络在交付产品方面享有声誉。

当然，它将选择限制在该领域的大公司(即谷歌，Bing, DoubleClick, Facebook等)，但至少，它保证你不会陷入欺诈的沼泽与成群的机器人。

另一方面，与你的合作伙伴保持透明度，并要求每一个相关方都保持透明度，这是非常有用的。

更详细的报告和更开放的操作方法可能是一个解决方案。然而，由于数字广告市场缺乏稳定性，这是相当具有挑战性的。

的实现区块链是一个潜在的游戏规则改变者，但该技术尚未能够在广告技术范围内运行。

10.应用人工智能机器学习解决方案

广告欺诈的一个常见威胁是，它在不断发展，促使你适应它的当前状态，以最大限度地减少它对营销运营的影响。

这是一个令人厌烦的过程，充满了尝试和失败，需要大量的努力。

此外，有效的欺诈活动检测需要处理大量的数据，这需要宝贵的时间。

希望，快速发展机器学习软件使打击广告欺诈更容易和更有效。

怎么做?蠢朋克有首歌叫“更难，更好，更快，更强”- - - - - -这是对人工智能和机器学习带来的东西的相当准确的描述。

不仅是人工智能软件能够更快地筛选数据流，但机器学习可以在每一轮中获得更有效的结果。

解决方案等Forensiq而且AppsFlyer正在将人工智能和机器学习的元素应用到他们的堆栈中，而且似乎这项技术会一直存在下去。

然而，应该指出的是，机器学习与广告欺诈之间的对比仍处于摸索阶段。

广告欺诈是个大问题

目前，广告欺诈仍然是广告业最大的问题之一。即使有前面提到的反击方法- - - - - -它仍然在一个行业中肆虐，毒害了数千个广告生态系统，并在此过程中造成了数百万美元的损失。

另一方面，广告欺诈是广告商从简单的广告活动转向要求更高、难以伪造的广告活动的原因之一。这种必要性使数字广告变得更好，如果没有大规模的广告欺诈攻击，这是不可能的。

希望随着技术的发展和新立法的实施- - - - - -事情会改变的，总有一天，我们会把广告欺诈当作遥远的过去来谈论。

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