即日起每周更新广告监测科普系列文章，希望通过系统化地梳理知识和提炼内容，帮助大家快速了解行业的基本概念及热门话题。
此为第三篇内容，带来
互联网广告异常流量
的话题分享
。
广告营销行业流传着一个著名的“哥德巴赫猜想”——
“我知道我的广告费有一半被浪费掉了，但我不知道是哪一半”
（ 来自零售领域的营销大师约翰•沃纳梅克）。随着技术的发展，广告费被浪费掉的原因，至少有部分原因是可以被找到的，这就是今天我们要讲的“异常流量”。
近些年，互联网广告异常流量持续增长。2019年中国互联网广告异常流量占比
31.9%
，较2018年增长1.7%；
不同类型、不同行业的媒体都存在异常流量现象，且个别类型和行业涨幅严重；
社交平台、NEW TV等新营销渠道的流量造假也日渐盛行，2019年KOL平均无效粉丝比例高达57.5%；
基于全年监测的互联网广告数据推算，2019年中国品牌广告市场因异常流量造成的
损失高达284亿人民币
。
（以上数据来自秒针系统《2019年度中国异常流量报告》）
异常流量不仅直接损害广告主利益，还影响到了营销策略的制定，更制约了行业良性发展。
来自中国广告协会的定义和分类，异常流量被分为GIVT 和 SIVT两类 ：
GIVT（General Invalid Traffic）
一般异常流量（GIVT）指能够通过应用多种名单或标准化参数等常规方式识别的流量。
包括以下几种：
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机器人和爬虫或其他伪装成合法用户的流量数据
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非浏览器用户代理或其他形式的未知浏览器带来的流量
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超出频次、时间间隔等目标设定的流量数据
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通过隐藏/堆叠/覆盖或其他方式导致用户无机会看到正常广告内容的流量
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已知的来自数据中心的流量（指明显具有非人类访问广告所在的特定网络IP或IP段所产生的流量来源）
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预获取或浏览器预览的广告流量
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已知的来自高危或作弊来源的流量
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基本信息缺失或不一致的流量（基本信息至少应包含事件类型、广告系列ID、时间戳、IP、请求方式、用户代理UA字段）
SIVT（Sophisticated Invalid Traffic）
复杂异常流量（SIVT）指无法直接通过监测字段识别出来的异常流量，需要通过多维度的高级分析才能识别的重大人为干预产生的流量。
包括但不限于以下类别：
需要说明的是，异常流量的分类不是固定不变的，随着识别和过滤技术进步，原本在SIVT的类别可能也会被列入GIVT。
以上是官方从来源的角度对异常流量的分类，为了便于理解，我们
从异常流量的表现来看，可以分为“以伪乱真”、 “无中生有”和“以次充好”三种。
“以伪乱真”
指的是机器作弊，通过脚本刷量、病毒控制访问，甚至偷梁换柱，包括DNS劫持、通过技术方式在页面加载肉眼不可见广告等方式，制造虚假曝光量、点击量等。
“无中生有”
主要表现是曝光异常、点击异常、频次异常，包括重复调用等；还比如群控作弊，用一台电脑控制上百部手机，实现手机群控，甚至覆盖从点击、刷单、接听回访电话、付费购买的真人作弊全流程。
“
以次充好”
主要表现为用劣质资源“代替”优质资源，让广告效果大打折扣。比如某部剧非常火，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这部剧的流量，但它却把广告放在另一部剧里播。
广告投放是按照CPM、CPC等模式进行结算，这一计费模式提供了很大作弊空间。
比如线上广告投放，CPM、CPC可通过刷广告曝光、点击进行获利。
同时，
产业链上下游的利益也驱动了虚假流量的出现。
比如渠道通过虚假广告获得收入，代理商、媒体等关联方为了完成KPI，广告主利用虚假流量获得投资等等。
此外，这些巨大利益倒逼了作假产业链日益成熟，且广告欺诈技术迭代加快，
广告主很难及时鉴别流量的真实性。
关于对抗异常流量，打击造假产业链，中国数字营销市场已经达成共识。从规避甲乙方利益冲突的角度，广告主会通过合格的中立第三方机构来监测、分析和确认流量的真实性和流量数据的准确性。
以下为常见的第三方监测机构应对异常流量的方法：
通过插入代码的方式：
曝光监测按实现方式可以分为JS监测、API监测和SDK监测三种，以SDK监测为例，它是由第三方监测机构提供监测 SDK，集成在广告媒体应用内，加载监测参数，并向第三方的监测服务器发送广告曝光及点击行为并传递监测平台认可的参数，可以使得监测平台以此进行准确的独立曝光报表计算与排查数据异常。
通过数据建模&机器学习技术：
通过设备分布、时间分布、地域分布、IP分布等数十项数据维度进行排查和多源数据分析，并建立正负样本模型，通过复杂的算法模型甄别非正常广告行为，有效过滤和分析无效流量。
通过图像识别验证技术：
通过模拟用户行为回访广告曝光页，触发广告播放，并对广告展示页面进行截图、匹配、验证。采用与监测代码互补的角度验证广告是否正常播放，是否存在主观与客观异常现象，有效弥补广告监测覆盖的盲区；比对广告主对品牌环境的要求设定，判断广告是否在安全环境下展示，提供品牌安全统计结果。
