花费 100 万，流水却仅有 300 元？或许你遭遇了虚假流量！-精准获客

自今年 1 月起始，各类媒体纷纷聚焦于虚假流量，诸如“教您分辨作弊流量的法门”“揭开流量作弊的套路底细”等议题此起彼伏，这令身为投放专员的我忧心忡忡。

手中的资金如流水般哗哗外流，购回的流量究竟是真还是假？

每当瞧见“揭秘虚假流量”这类题目的文章或者视频，我总会情不自禁地点进去瞧瞧，而每次看完后的感受皆是：天哪！居然还能如此作弊！看完之后，除了惊叹与惶恐，依旧不晓得怎样去判别自己所购置的流量是真是假。

实际上，作为一名投放人员，我最为期盼的是能有一些办法来教导我，立足于现有的数据状况，如何辨别手中投放的流量是否为假量。此篇文章便是凭借自身的一些经验归结出了一些针对假流量的剖析手段，期望能够助益于众人。

此前我撰写了一篇有关第三方监控机制的文章《您的信息流推广成效欠佳？或许是广告监控出了问题！》，当时创作那篇文章，实则是为了今日这一篇做好铺垫。在看过那篇文章以后，大家都知晓了我们所见到的监测数据是如何得来的，而假流量所做的手脚，通常也都处于数据监测归因的这个环节之中。

如何判别归因作弊？

1、归因作弊的原理

归因作弊分为两类，其一为传 IP 抢归因，其二是模拟传 idfa 撞库。

A、传 IP 抢归因

自今年春节以来，听到最多的当属传 IP 抢归因这一作弊方式，作弊的媒体通过模拟生成大量虚假的点击，将虚假点击的 IP 传递给广告主或者第三方监测服务器，利用 IP 监控不够精确的漏洞，把其他媒体或者自然量归为该作弊媒体的量。

听起来是不是有些晕头转向？通俗地来讲，就是：媒体方借助某些手段模拟出众多虚假的点击（通常这类媒体是按照转化来结算，所以大量点击并无妨碍），将大量的 IP 传送到监测服务器，而此时或许存在一些自然流量（自然流量指的是自行前往 App Store 下载的，并非通过点击广告而来的那部分流量），或者来自于其他媒体的流量下载并激活了 App。此时监测工具将两边的 IP 进行匹配，一旦有激活转化的 IP 与该媒体传送过来的 IP 相契合，就把这些激活量归因给了作弊的这家媒体。如下图：

再通俗一点说，就好比骗子向所有人群发送短信，声称“妈我被扫黄的抓了，转 3000 块给 XXX 账户救我”，收到短信的人群当中，如果刚好有联系不上子女的父母，说不定就会上钩。总之就是数量足够庞大，总会有一个人会中计。

B、模拟传 IDFA 撞库

模拟传 idfa 与模拟传 IP 的原理相近，只是将 IP 替换成了 IDFA。作弊媒体购置了一批设备的 idfa，模拟传输给广告主或者第三方监控，同样也是遵循“撞上一个算一个”的路线。比如笔者利用第三方监控来监测自家产品，在 A 媒体创建了一条链接，自己用设备点击该链接，激活 App 进行监控测试，结果发现测试的设备被记录到了 B 媒体下面，这个结果表明，B 媒体显然将本应归因到 A 媒体的激活抢到了自己这边。

2、如何判断媒体是否作弊？

今年以来，像热云、Talking Data 这样的监控平台，一直在谈论作弊的问题，实际上是依靠使用他们平台监测的众多广告主的数据来进行判断，有时会听闻他们模糊地宣讲，某些媒体同时将完全相同的 IP+UA 的设备信息发送给五六个广告主；某些媒体一个 IP 一天点击一个广告主的广告上百次等等……那么究竟是哪些媒体呢？我们无从知晓，因为监测平台出于种种原因，都不会公布具体哪些媒体存在作弊行为。而一般的广告主也仅仅拥有自家 App 的监测数据，无法像监测平台那样同时交叉对比多个广告主的数据。

缺失了大数据的支撑，我们只能依据自己所能看到的数据，来进行判断，识别作弊媒体。接下来谈谈笔者的个人经验：

1）首先筛选出采用 IP 监控的媒体，观察一下哪些媒体的点击数一天超过百万，哪些媒体的激活率低于 0.1%，这类媒体需要重点监控；

2）查看所使用的监控，从点击到激活归因的窗口期的时长，尽量是 24 小时或者更短的 12 小时，如果目前所使用的超过 24 小时，需要尽快设置回来；

3）完成以上两步之后，将每个媒体每天的点击 IP 分布列出，基本上「1 个 IP 1 天点击 1 次」占比 80%以上的问题相对较小，如果 1 个 IP「1 个 IP 1 天点击 1 次」的概率低于 60%，则该媒体较为危险；

4）以上 3 个方法均为推测，最为简单直接的方法，有 2 个：

其一，直接将存疑的媒体暂停，查看暂停之后产品的 iOS 总量是否有相应的减少；或者暂停之后重新开启，产品 iOS 的总量是否有对应媒体的增加。例如今天投放有疑问的媒体 B，B 的来量为 500 个时，iOS 的总量是 5000；明天将媒体 B 暂停，B 的来量是 0 时，iOS 的总量会不会相应减少。

其二，当下很多 iOS 的广告主都倾向于开启众多小包进行投放，不妨直接针对有疑问的媒体，投放 1 个 iOS 的小包，iOS 的小包在没有其他推广，没有榜单排名的时候很难有自然量，所以基本上该包体所有的来量可以基本认定是该媒体的来量，对比投放未发生变化时，投放没有自然量的 iOS 小包的来量和投放有自然量的 iOS 主包的来量差异。

以上方法中的第一、二、三点，即点击数、IP 分布、归因窗口期，都是筛选可疑媒体的方式，如果经过第四条暂停投放或者 iOS 小包投放的检验后，投放该媒体与不投放该媒体对 iOS 总新增没有区别，那么无论是否为假量，都可以停止该媒体的投放，因为资金投入了，对总体效果毫无帮助；如果证实该媒体存在真实流量，且真实流量的占比大小明确，就能够做出判断，是否继续该媒体的投放。

归因准确之后，如何辨别所购流量的质量？

假设激活归因不存在问题，接下来就要审视每个媒体的流量质量。有些媒体会为大家安排刷积分墙任务之类的，比如让大家每日登录游戏，然后领取相应的任务奖励。这种流量虽是真人流量，然而对于产品而言，既无法提升活跃度，也不能增加收入，等同于假量。

所以排除激活归因的因素之后，仍然需要查看每个媒体的流量质量，相信每一位投放人员都有属于自己的辨别方法。

就游戏行业而言，无非就是分析多日 LTV、在线时长、等级（关卡）分布、多日留存、留存和等级（关卡）交叉分布的情况。重点在于查看媒体带来的用户是否与正常的游戏玩家行为相符。可以依据自身游戏的特点，设定一些正常用户必然会做的事项，选取几个维度，对比正常流量和认为存在质量问题的流量，通常笔者都是将广点通的流量与其他的流量进行对比，以此来甄别流量（没错，广点通靠谱得很，腾讯爸爸这种求都求不来的渠道，怎么可能做假量[摊手]）。

这里具体的方法就不再详细阐述，总的逻辑思路便是上述所说的方法，由于具体推广的游戏特性有所不同，需要对比的维度也各异，没有标准统一的