什麼是廣告欺詐？ 如何制定戰略並減少風險因素

在線廣告是巨大的。 廣告欺詐也是如此。

事實是——數字廣告的世界充滿了惡意活動的餘地，幾乎每個角落都有詐騙和壓倒性的失敗。 廣告欺詐可能是每個受人尊敬的行業工作者普遍鄙視的一件事。

它並不是憑空冒出來的——廣告欺詐一直存在，但隨著廣告技術的興起和實時競價模型的大規模採用，這個曾經令人討厭的問題變成了一個危險的威脅，能夠嚴重損害企業。

首先，讓我們討論一下基礎知識。

廣告欺詐的類型

有幾種常見的廣告欺詐類型：

• 印象欺詐：這在移動欺詐中比較常見。 用戶本身看不到廣告，但廣告商被迫通過操縱為其付費。
• 點擊欺詐：點擊欺詐涉及通過機器人和幽靈網站膨脹每次點擊成本 (CPC) 統計數據。 公司使用點擊欺詐軟件自動化來收集數據、識別欺詐性點擊活動並警告廣告商。
• 轉換欺詐/行為欺詐：一種更精心設計的機器人程序，旨在模仿轉換的完整週期，但沒有實際結果。
• 像素填充：這涉及對廣告空間的輕微操作（以防像素填充廣告不可見但出現在頁面上）。 從技術上講，它們已加載但仍然看不見。 然而，廣告商支付。
• 廣告堆疊：堆疊是將廣告放置在另一個之上。 訪問後，無論如何都會計算一次展示，儘管廣告仍未顯示。
• 廣告注入：付費廣告被其他廣告取代，同時打擊廣告商和發布商。
• Cookie stuffing：在用戶同意的情況下附加多個cookie。 這主要是碰運氣，但嚴重影響了沒有得到削減的附屬公司。
• 域欺騙：在不相關的網站上銷售廣告庫存，這些網站被虛假地展示為相關。

與其他類型的數字欺詐不同，它們具有明確定義的奢侈-廣告欺詐比其他任何事情都更像是一種騙局。 廣告欺詐並不是直接從廣告商的口袋裡偷錢。 相反，它會操縱廣告商錯誤地花費廣告預算，從而使欺詐者從中受益。

為什麼可能？ 實時出價是一個複雜的過程，有很多變化的部分，而不是來自所有相關方的最透明的指標。

因此，即使沒有廣告欺詐因素，也不清楚到底是誰在為什麼付費——數字總是以這種或那種方式浮動。 這意味著，在某種程度上，廣告技術容易出現廣告欺詐。

廣告欺詐與點擊欺詐

將點擊欺詐作為一種廣告欺詐，他們經常會相互混淆。

廣告欺詐是一種在線廣告形式，犯罪分子使用欺騙手段竊取數字廣告收入。 對於廣告欺詐，廣告商會為從未真正瀏覽過發布商網站的網站訪問者付費，從而導致發布商因虛假印象而收到付款。 廣告欺詐會降低媒體和廣告行業的存貨價值並損害其用戶的信任、安全和隱私，從而毀掉媒體和廣告行業。

點擊欺詐是指一家公司試圖通過非法、欺騙性或欺詐性點擊其廣告來人為地提高其廣告點擊統計數據。 進行點擊欺詐的公司可能會嘗試通過向個人支付多次點擊其廣告的費用，或通過自動執行點擊廣告網頁或輸入信用卡信息等操作的機器人農場來提高其點擊統計數據。

為什麼廣告技術對廣告欺詐有吸引力？

廣告技術對欺詐者俱有吸引力，主要有兩個原因：

1. 支出是巨大的，而且
2. 受到懲罰的風險非常有限。

The APP Solutions的專家認為，這兩個原因都源於行業參與者之間缺乏透明度和信任。 問題是——每個相關方都希望得到污垢。

整個扭曲和混淆的技巧對廣告商的聲譽和他們的預算都造成了難以置信的損害。 因為廣告技術以績效為導向——數字和結果為王！ 活動的有效性取決於指標顯示的內容——流量、印象、轉化等。

然而，指標是容易出錯的。 它們可以通過對信息的某些操作來操縱。 這一嚴重缺陷被欺詐者利用。 當然，有故障安全機制可以防止更明目張膽的嘗試，但總有辦法“繼續前進”和“操縱遊戲”。

廣告欺詐損害賠償

問題是——廣告欺詐是一個似乎永遠不會完全消失的問題。 當一種詐騙手段暴露後，總會有另一種詐騙手段接踵而至。 這是一個無限循環。

每年，廣告欺詐都會造成數十億美元的損失，並且變得越來越複雜，並採用新興技術和非常規方法潛入廣告生態系統並從事骯髒的工作。

但是，重要的是要了解廣告欺詐並不意味著破壞性因素。 它具有破壞性，但其最終目標是寄生於廣告網絡。 更複雜的廣告欺詐案例是長期運行的寄生蟲，它們會逐漸減少。

另一方面，也存在所謂的“企業廣告欺詐”案例，即競爭對手試圖在集中打擊中造成盡可能多的損害。 但是，從技術的角度來看，兩者都是用相同的方法進行戰鬥的。

降低廣告欺詐風險的 10 種策略

下面我為您提供了 10 種策略，可幫助您降低廣告欺詐風險。

1. 了解你的敵人

打擊廣告欺詐的第一步是了解它如何影響您的廣告系列。 有幾個危險信號可能表明您的競選活動中發生了可疑的事情。

讓我們來看看它們：

• 缺乏表現可能是最明顯的跡象表明事情正在惡化。 通過比較不同的渠道（例如，現場廣告和 Facebook 營銷），特別容易發現。
• 糟糕的現場分析是另一個令人不安的電話。 如果跳出率和會話持續時間等指標在會話總量增長的同時急轉直下 - 這幾乎可以保證發生廣告欺詐。
• 異常的點擊率 (CTR)通常會因點擊欺詐而出現峰值。 如果某些廣告在沒有合理解釋的情況下投放超過預期，而其他類似情況下的廣告卻舉步維艱 - 最好調查該活動。
• 可疑的 IP 地址可能是由流量欺詐引起的。 在流量欺詐的情況下，IP 通常來自數據中心而不是真實站點。 通過識別它們，您可以將它們列入黑名單並停止您的活動。

2. 了解你的指標

有效打擊廣告欺詐的下一步是仔細研究您的指標。 數字可以被操縱，這在比較中很容易被發現。

雖然這看起來很明顯，但這樣做是有原因的——指標為您提供了構成廣告活動大局的情境背景。

以下是您需要檢查的內容：

• 典型的點擊率，
• 標準跳出率，
• 典型的會話時間，以及
• 不同渠道的真實對話率。

這些指標作為背景，您可以將活動和轉化率的任何突然飆升與之進行比較。

如果您知道這種尖峰是不尋常的，那麼檢測可疑活動就會容易得多。

3.避免容易偽造的廣告目標

易於偽造的目標是為您帶來直接收益（即展示次數和點擊次數）的目標。 這些是不能保證實際業務收益的代理指標（即銷售、訂閱等形式的轉化）。

巧合的是，這些指標也是對廣告欺詐最敏感的指標之一。 因此，圍繞它們建立競選目標是不合理的。

雖然不能保證完全避免廣告欺詐的影響，但制定更具體的目標有助於將廣告欺詐的影響降至最低。

4. 為廣告效果而不是點擊付費

選擇易於偽造的目標的直接後果是為錯誤的事情付費（即點擊而不是實際表現）。 這是廣告商最常犯的錯誤之一。

問題是——數字很容易操縱。 在機器人的幫助下畫出令人滿意的圖形或對其進行增強，然後因為滿足正式要求而要求付款，這沒什麼大不了的。

如果你的目標是更有形的東西，比如轉化或購買，那麼從欺詐性結果中支付費用要困難得多。

這些東西更難以令人信服的方式偽造。 因此，過濾哪些結果將被付費以及哪些將被丟棄要容易得多。

5.使用多種欺詐檢測方法

由於廣告欺詐是一個龐大且多方面的過程，因此它需要類似的多方面方法來檢測。

廣告欺詐檢測主要使用三種方法：

• 基於簽名的方法使用一組模式來檢測可疑的操作、印象、點擊或流量。 它將模式與受監控的活動進行比較，並確定它是否可疑以及是否值得進一步調查。 因此，可以在欺詐活動開始之前將其關閉。
• Anomaly-based使用統計分析和歷史數據來檢查廣告空間、網站或發布商。 這有助於它檢測可疑事件，例如可疑的流量激增、奇怪的廣告空間放置和其他感興趣的事情。
• 基於憑據是一種研究可疑網站的數字憑據（其註冊數據、排名、標籤、活動類型等）以確定其是否有可能產生欺詐活動的方法。 憑據通過反向爬行、徹底檢查內容和標記的組合方法進行分析。 此方法還包括研究網站在可信排名中的位置。

6.使用通用的白名單和黑名單域名

IP 封鎖是使廣告欺詐操作暫時失效的最有效方法之一。 保持這項工作連續性的方法之一是保留雙重域列表——白名單和黑名單。

白名單包含經驗證可信賴且有效的站點——您專門針對的站點。

黑名單包含被認為因發現各種類型的欺詐而名譽掃地的網站。 黑名單還可以包含已識別機器人的 IP 地址。

但是，使用白名單和黑名單本身並不是真正有效的解決方案。 它主要是一種追趕，可以作為已經識別的威脅的堅實盾牌。

您可以在MxToolBox等網站上檢查可疑域。

7.使用廣告驗證供應商

廣告驗證供應商提供額外的保護層來防止廣告欺詐。 基本上，它有助於識別您的反廣告欺詐裝甲中的裂縫。

供應商提供具有各種指標的性能洞察，例如可見性和無效流量。

在這些工具的幫助下，您可以關閉低質量的發布者和網站，同時執行徹底的活動審核，隨後可用於優化活動。

最值得信賴的廣告驗證供應商包括 DV Pinnacle 、 Moat Analytics和Comscore 。

8. 使用 ads.txt

廣告套利是第三方購買、重新包裝和轉售極易發生欺詐的印象的過程。

Ads.txt 是一種萬無一失的解決方案，可防止您的廣告被用於欺詐活動。

Ads.txt 已授權由 IAB Technology Labs 開發的數字賣家，以幫助防止非法庫存套利和某些形式的域欺騙。 它是一個類似於 robots.txt 的文本文件，旨在使某些廣告技術流程更加透明和可信。

ads.txt 如何減輕影響？ Ads.txt 文件包含有關參與特定廣告技術操作的各方（即 SSP、DSP、Ad Exchange 等）的數據——基本上，它是合作夥伴關係的證明。

通過根域中的 ads.txt 文件——網絡爬蟲可以看到操作的特定參與者之間的關係。 Ads.txt 也可以用作實時出價請求中的 ID 參考。 因此，它可以間接阻止未經驗證的一方與其餘方進行交互。

AppNexus等公司提供方便的 Ads.txt 驗證器工具，可簡化實施過程。

9. 建立信任和透明度

降低廣告欺詐風險的方法之一是與可信賴的廣告服務器網絡合作，這些網絡在交付商品方面享有盛譽。

當然，它限制了該細分市場的大公司（即 Google、Bing、DoubleClick、Facebook 等）的選擇，但至少，它保證您不會陷入成群結隊的欺詐沼澤機器人。

另一方面，與您的合作夥伴保持透明度並要求每個相關方保持透明度非常有用。

更詳細的報告和更開放的運營方式可能是一個解決方案。 不過，由於數字廣告市場缺乏穩定性，這頗具挑戰性。

區塊鏈的實施是一個潛在的遊戲規則改變者，但該技術尚未能夠在廣告技術範圍內運行。

10. 應用人工智能 (AI) 機器學習解決方案

廣告欺詐的常見威脅之一是它在不斷發展，促使您適應其當前狀態，以最大程度地減少其對您的營銷運營的影響。

這是一個充滿嘗試和失敗的令人厭煩的過程，需要付出很多努力。

此外，高效的欺詐活動檢測需要處理大量數據，這需要花費寶貴的時間。

希望機器學習軟件的快速發展能夠讓打擊廣告欺詐變得更加容易和高效。

如何？ Daft Punk 有一首歌名為“Harder, Better, Faster, Stronger” ——這首歌相當準確地描述了人工智能和機器學習帶來的好處。

人工智能軟件不僅能夠更快地篩選數據流，而且機器學習能夠在每一輪中獲得更有效的結果。

Forensiq和AppsFlyer 等解決方案正在將 AI 和機器學習的元素應用到它們的堆棧中，而且這項技術似乎將繼續存在。

然而，應該指出的是，機器學習與廣告欺詐的對抗仍在不斷摸索中。

廣告欺詐是個大問題

目前，廣告欺詐仍然是廣告行業最大的問題之一。 即使採用上述反擊方法——它仍然在整個行業中肆虐，毒化了數以千計的廣告生態系統，並在此過程中造成了數百萬美元的損失。

另一方面，廣告欺詐是廣告商從簡單的廣告活動轉向要求更高且難以偽造的廣告活動的原因之一。 這種必要性使數字廣告變得更好，如果不是大規模的廣告欺詐襲擊，那是不可能的。

希望隨著技術的發展和新立法的實施，情況會有所改變，並且有一天，我們將談論廣告欺詐成為遙遠的過去。

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