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程序化出现另一种广告作弊:归因作弊

程序化出现另一种广告作弊:归因作弊

当下,程序化出现了另外一种作弊方式,但还没有引起足够的关注。 这种作弊方式叫做“归因作弊(attribution fraud)”,指的是一种刻意的做法,发布归因模型测量能力之外的广告。

广告平台赌博似的把大量的预算根据最后点击模型分配给重定向广告,其中很多用户已经几近转化。这样做,极大地提高了广告主的信任,认为广告平台对任何转化都有提升,而实际上其中有很多不必要的重定向广告,浪费了预算。

根据他们如何购买、在哪儿购买等因素,归因作弊影响到50%甚至更多的广告费用。而且,你根本不知道作弊正在发生。和其它类型的广告作弊类似,它已经存在一段时间了,除非实时交易、大数据和程序化启动,否则不会爆发。

为了明白其中道理,你必须知道归因如何发展的。网络广告的早些时候,购买目标广告是很简单的流程。你直接购买站点,可能在一两个网站上完成购买。简单的、倒漏斗形的测量方式是衡量广告效果最基础的手段。最后点击/点击归因模型发挥得效果很好,而更复杂的归因算法模型,更多用于多渠道分发。而,广告主通过库存资源,一次性购买1000条广告的模式,已经成为过去。

今天,精准营销工具可以在毫秒之内,交叉分析个体和印象。不幸的是,今天的作弊者,可以轻易躲避最复杂的回归和算法建模。

归因作弊没有像广告作弊那样成为一个热门话题,只因为我们不容易看到它。归因游戏(attribution gaming)正在发生,我们却不确定它在哪儿发生,究竟有多少。

如今,有所谓“分液漏斗归属”的开放源代码计划,让供应商扩大其现有的归因模型,并分享作弊和操纵行为发生的具体指标。它被Ensighten、Abakus和其它供应商使用着,为现有的归因模型添加了一个测量点,即消费者首次登陆广告主站点的地方。

添加此划分点允许归因模型在两个漏斗上单独运行,上部漏斗(勘察阶段,比第一个站点访问更早),和下部漏斗(重定向阶段,在第一个站点访问和最终转化之间)。最终产生一些有用的指标,比如分液漏斗结构,这表明营销人员在重新定向和勘察方面投入了多少费用。

将漏斗切分开来,有助于理解上部和下部漏斗活动的因果关系。让营销人员弄清楚到底有多少对最终的转化起作用。它向这些营销人员显示了,从勘察到重新定向,以及同时暴露的大多数归因作弊单独的增量收入。

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