移动能查出来流量具体用在哪里吗,移动可以看出流量干嘛了吗?

移动能查出来流量具体用在哪里吗,移动可以看出流量干嘛了吗?

对于一些广告,尤其是品牌类营销广告,因为缺乏短期的、明确的、可量化的结果,因此常常会涌入大量的作弊流量。从流量渠道来看,作弊情况的严重度:展示类广告>信息流类广告>搜索营销类广告。如何甄别和排查这些作弊流量,避免对我们的广告投放带来大量的干扰和浪费?

先来了解了解常见的流量作弊手段。

第一招:伪装

通过自动判断流量是搜索引擎的机器人,还是真实的人。如果是搜索引擎机器人,就展示正常合规的内容;如果是真实的人,就展示不合规、具有欺骗性、诱导性的促进转化的内容。

第二招:虚假

通过在一些页面中添加其他广告的展示代码,让这些广告实际没有展示,却不停地造成流量计数;或者利用某些被操控的“肉鸡”,操纵他们的设备点击广告。

第三招:劫持

进行流量劫持,将A渠道的流量,修改为B渠道,偷窃劫持广告主的广告费。流量劫持主要是通过数据传输上进行修改,或者通过浏览器恶意插件进行劫持操作。

第四招:诱导

利用人性,用色情、中奖等各种方式,诱导大量无效的流量。这些流量的价值非常低。

了解了流量作弊的常见手段,我们再来看看如何识别这些作弊流量。

第一招:技术手段

通过一个黑名单清单,将一些黑历史的IP、设备ID等信息,过滤作弊流量。黑名单库还可以升级为特征库,通过机器不断地学习,让机器通过一些行为特征,自动识别出作弊流量。

第二招:逻辑方法

通过不合理的常识进行作弊流量的识别。

例如

在广告端,点击率、点击频次、曝光频次、设备ID或IP分布异常;

在落地端,跳出率、转化率、Engagement Index与转化率不匹配、访问动作等出现不合常理的情况都可以作为作弊流量的识别指标。

另外观察设备操作系统类型,如果大量不正常的Android分布(Android系统容易通过模拟的手段实现人造流量)。点击热力图的异常集中在一些不正常的点位上。地域分布异常,可能来自国外的大量肉鸡。都可能是作弊流量识别的关键。

道高一尺,魔高一丈。作弊流量与反作弊是个永恒的话题。我们把精力放在揪出作弊流量的同时,更重要的是把精力放在营销和运营策略上,制定对效果正确的衡量策略上。

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