只为源头清水来,AdMaster以技术过滤行业虚假数据

造假与监测是个敏感的话题,但不要草木皆兵地认为媒体一定有作弊动机。

如何运用技术监测“异常流量”,评估营销效果?7月22日,在第一财经周刊“周围”线下沙龙第2期——“数字投放的虚与实:寻找声量和效果的平衡点”上,AdMaster集团业务总监余雪静与听众分享了如何用技术过滤广告数据的经验。

中国的媒体流量存在什么问题?

“监测”这个话题有一定的必要性——只为源头“清水来”,我们怎么以技术过滤行业虚假数据。AdMaster成立11年了,主要是做第三方监测,看广告投放效果,做社会化舆情监听,看这些指标有没有达到预设KPI,也会把一些行业数据给到品牌方。 

我们首先谈谈中国市场的媒体流量问题。我们发现中国市场有些特殊,目前数字广告投放在中国面临着几个挑战:第一是迷雾重重。AdMaster做的事情就是帮助大家摆脱广告投放的迷雾状态;第二是作弊屡见不鲜。要注意的是,流量异常跟作弊其实是两回事。作弊是道德也是技术问题。而AdMaster要看的是流量异常和作弊中间的度,这个度决定了是否是作弊。第三是流量排查的普及度不够。互联网广告排查就像体检,有非常多指标,某些指标看来是正常的,但某些指标可能疑似异常,这就需要去解释为什么异常。造假与监测是个敏感的话题,但我认为,大家不要草木皆兵地认为媒体一定有作弊动机。 

2016年,AdMaster监测了将近1000个广告主,监测结果有3个特点:第一,中国目前的异常流量比例达到30%,跟美国去年发布的一些数据比较接近;第二,移动端流量和PC流量相比,PC流量更值得大家关注,它的无效流量比例高于30%;第三,我们从媒体类型看,那些垂直类型、精准类型的媒体,无效流量的情况更严重一些。另外一点是,在社交媒体上,网红的很多粉丝是假的,很多业内人士都知道。打假已经走到社会媒体这一步,我们在社会化舆情里也可以打假。

什么是流量异常?

流量异常可以分两大类:第一个是无中生有。没有的说有,就是刷量,微信上还有这个生态链;它的主要呈现是曝光异常、点击异常、频次异常,包括重复调用等。另一类是以次充好。在以次充好这部分,我们会分两种:内容和画面。从内容上来说,比如《我的前半生》这部剧非常火,它也会把互联网视频的流量卖给很多广告主,假设广告主购买的是《我的前半生》的流量,但它却把广告放在另一部剧里播,这个就是以次充好。 

那为什么会产生流量异常?我有两个观点。第一个是,有时候媒体的流量异常并非是它情愿的,我们要考虑广告主的KPI设定是不是高于常理?如果是这样,流量中可能会增加一些东西。第二个观点是,对流量异常的判断有一个度——流量异常到什么程度,才可以称之为“作弊”,媒体才需要站出来解释原因?AdMaster有拉出特定行业的参照值,如果比这个标准值高,可能就需要沟通了。

如何应用技术来实现反作弊?

我们会用定投识别技术。定投识别技术包括识别广告播放内容,看广告的定向投放是否准确。定向精准其实跟品牌安全有关系。比如在NBA总决赛期间,某车企品牌购买了某热门体育资源,但通过AdMaster的定投识别技术,我们发现,超过70%的曝光投偏,投到了不相关的视频资源上,并且不少广告发生在偏血腥暴力的体育视频内容上,影响了该公司的品牌形象。所以这个是品牌安全问题。 

第二个是自动识别视频广告定剧投放的表现,主要是提高定剧投放的ROI。这与广告购买相关,如果最终识别显示某一渠道投中率较低,那品牌方就要与媒体交涉做“补量”。 

第三个是视频监播实录。在互联网里,我们在不同的地方布点,实时录像或截图并储存数据,看你投放的广告是否真实发生,画面是否真实播出,是否播在第一位,是否播了3次。 

在这7层过滤之后,我们也会建立黑名单和白名单机制。如果一个Cookie在AdMaster的监测库里犯过错,那就好像它在警署里备过案了。当这个IP、Cookie或者设备有可能是异常的,我们就需要看它产生了多少流量,然后在系统中还原一个真实的流量。

有人问我,监测都是广告投放后,那能不能在广告投放前就杜绝作弊?其实是可以的,某大型快消品公司在投放前就把这个过滤系统用上了,告诉我们直接把黑名单设备/用户排除在外。 

接下来,我们也会跟MRC、IAB这样的组织一起建立整个行业的标准,把这些标准在中国推行下去,让媒体知道哪些流量异常是它们要接受,哪些是它们可以argue的。这也是我们在广告圈中,能尽的一份绵薄之力。

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全部评论1
尼古拉
8月11日
请问“周围”线下沙龙如何参与
到底啦