广告流量太烧钱?谨防“虚假流量”!

2021-06-07 0 402

虚假流量是如何产生的?

三方角色构成了整个广告生态:广告主(金主)、媒体(流量主也叫卖广告的)、用户(看广告的)。

媒体永远是不会承诺效果的,但是如果你反馈曝光量和点击量不够,大部分情况是可以协商媒体补量。给你的补量多,其它家量必然少,间接造成竞争加剧,流量价格也自然越来越高。

对于广告主来说,只有曝光点击没有转化成交等于零,于是更多的广告主则倾向于用户转化成交作为考核指标,而忽略了其它如 CPC、CPM考核指标,导致恶性竞争,有利益驱使的地方jiu有人性丑陋的一面,虚假流量jiu产生了。

用户一般会在三次或三次以上访问后才能决定转化,某些渠道虽不擅长转化,助攻作用不可否认。广告流量太烧钱?谨防“虚假流量”!

如何甄别虚假流量?

在真实流量和虚假流量之间,还存在一异常流量。这种流量参杂在二者之间扰乱广告主的判断。

如果出现下面情况,八九不离十可以判断是异常流量:

投放的媒体发生问题,投放的页面宕机(当机/死机);
打开的链接参数缺失或抑或丢失导致代码失效;
埋点采集异常;
数据通路被无故屏蔽;
指标配置异常。

流量异常的背后jiu是虚假流量

刷量!

排查虚假流量的方法

流量全流程数据监控

将流量数据、行为数据和转化数据打通进行系统全面分析。下图是流量转化的完整过程:

这个过程广告主面临两个难点:
展示和点击数据都在第三方广告投放平台,广告主不能获得用户的详细信息(日志);
前后端数据存在割裂,只能统计到前端的点击转化,续业务转化一片空白。

这jiu滋生了作弊的可能性,第三方可以在这两点钻空子找漏洞,通过程序人为操作产生流量。点击你的广告也、落地页的。

这种流量根本不会带来任何转化成交,即便是数据在好看,转化的业务数据不能获取,抓不到证据广告主只能呵呵一笑。

作弊流量是广告主不可避免的,靠人性?你jiu别想了。能靠的jiu是增加技术壁垒,增加作弊成本,从一定程度上减少作弊的现象。

数据预处理

在流量正式到达落地页之前,在展示点击阶段和到达产品落地页之间构建一层屏障,通过一定的反作弊规则先把某些可疑行为或者不需要的流量过滤掉:
过滤已知 IP 段,如内网 IP、测试 IP;
设备号异常:如频繁重置 IDFA;
IP 异常:定位的 IP 来自莫名其妙的地方;
行为异常:如频繁刷新页面;
数据包不完整,信息不全:只有启动信息,无页面、无事件、无其他行为。

这样获取的流量相对干净,扔不能排除虚假流量是否彻底扫清。

案例剖析虚假流量

看一组数据:

日均访问次数:10w+

跳出率:45% 平均每次访问页数:3.2

平均每次访问停留时长:1分50秒

订单转化率:0.12%

这是某电商网站新上线的数据,从访问量、跳出率等这些数据指标来看表现都OK,单单jiu是订单转化率低?这里要开始打问号?了

先从数据上细分拆解。细分对虚假流量的打击是zui有效的,通过细分能甄别出虚假流量的模式和规律。
广告流量太烧钱?谨防“虚假流量”!

从上图判断出,9 月 3 号 PV 较平时较低;访问量和唯,一身份访问用户数几乎相等,即人均访问次数接近与 1,每个用户只访问了一次,月回访率非常低。
广告流量太烧钱?谨防“虚假流量”!

从上图我们可以得出这些信息:

  1. 新用户占比接近于 80%,说明新用户居多;
  2. 跳出率在 45% 左右,跳出率很低,说明流量质量还可以。

结合上面两张图是否发现如下问题:

  1. 正常情况下,新用户占比和跳出率指标成正比关系,新用户占比高的话,跳出率也高;
  2. 跳出率低,为什么转化率也那么低呢?

广告流量太烧钱?谨防“虚假流量”!
继续细分数据,流量排名 Top8 的城市的对比数据,这 Top8 的城市数据对流量贡献较大,且上海的销售额占总销售额的 1/3 左右,河南订单转化率较高。

城市为“未知”的流量贡献也较大,跳出率低,但是订单转化率远小于 0.01%。

显示为未知,意味着抓不到该流量来自于哪个 IP 段,但是访问量足够大,所以需要引起注意,有极大的作弊嫌疑。
广告流量太烧钱?谨防“虚假流量”!

上图这些流量中 72% 的流量来自于广告系列,转化率较低,不知道具体哪个广告系列来源拉了后腿。
<p style=”text-align: center;”>夜间流量广告系列来源占比分析</p>
<img src=”https://www.sensorsdata.cn/blog/content/images/2018/03/———1.png” alt=”” />

发现广告系列流量中大部分都来自于 sm 这个渠道,此时可以把分析范围缩小到 sm 渠道。
广告流量太烧钱?谨防“虚假流量”!

广告流量太烧钱?谨防“虚假流量”!sm 渠道的访问量很大,新用户占比 90.31%,而跳出率为 20.32%,转化率 0.08%。基本可以断定是 sm 渠道出问题了。

案例总结

上面的案例通过层层细分,层层递进的方法zui终找到了虚假流量,广告主要想找出虚假流量,需要关注如下几个方面:

给渠道打好标记,目的是方便分割流量

为每一个渠道打好 UTM 标记,即便渠道贯穿于用户的整个访问过程,也不影响广告主按渠道分组查看每个渠道的具体表现,分而治之。

流量产生的时间

找到异常流量发生的时间点,然后将时间细化到每小时的访问数据,如果流量过于集中在某个时段,或者在不恰当的时间点出现了流量激增的情况,这时要高度重视。

流量的地理来源

访客会来自四面八方不同的地理位置,如果流量过于集中在某个地区,或者【未知】地点等,也要高度重视。

流量的用户终端

不同的渠道覆盖不同的用户群体,每个群体都会有一定的差异化。

可通过查看行业报告或者查询数据指数产品来了解数据,把这些数据作为行业基准值,进行对比。

流量的跳出率和新访用户占比

跳出率和新访用户占比成正比,如果流量在某个时段跳出率突然增高,可以结合上述案例进行细分拆解查看,哪个细分维度的跳出率增高。

流量转化如何

很多虚假流量可以模仿人的行为点击,绕过跳出率、平均访问深度和停留时长这些宏观指标,但是要模仿一个业务转化几乎是不可能,如果数据指标表现很好,业务转化很差的话,一,定要注意。

流量留存如何

留存指标有次日留存、7 日留存、30 日留存,作弊渠道会专门围绕这三个指标做手脚。建议将指标拓宽,关注每天的留存变化。

新流量过来的用户路径

新用户来到推广落地页后,正常情况下会从落地页开始进行分流,会点击不同的链接页面,访问不同的页面,而作弊流量很难完成 2-3 次点击,即便完成了,点击的链接或内容的规律也基本固定。

流量的功能访问分布分析

适当拉大时间维度,看某个渠道某个基本功能如浏览页面的访问频次分布,真实的访客是有再次回访行为的,而虚假流量一般是本次任务完成后,不会管后续收尾动作的,回访频率几乎没有。

流量的单页面人均访问次数

某个落地页面的人均访问次数很高比如 4 次以上的话,jiu很可疑了,因为在一次访问中用户一般是不会多次浏览同一个落地页的。同时结合该页面在网站整体的人均访问次数进行对比分析,结果会更加准确。

流量的落地页点击热图分析

借助热图工具,从热图工具中,作弊流量的痕迹更易发现。

解决虚假流量,是一个斗智斗勇斗技术的过程,任“奥斯卡影帝们”黑科技傍身,只要广告主用足够的维度拆解指标,jiu必然能识破刷量的蛛丝马迹。

以上是关于广告流量太烧钱?谨防“虚假流量”的内容 ,仅供朋友们互动交流学习,网络创业圈感谢大家的阅读。

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