2020-2021國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)異常流量白皮書

1、國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)異常流量白皮書2020-2021摘要基于互聯(lián)網(wǎng)廣告數(shù)據(jù)，2020年全年異常流量均值為29.4%，GIVT占比均值為2.7%，較前幾年異常流量總體呈現(xiàn)明顯下降趨勢。國內(nèi)外廣告市場現(xiàn)狀根據(jù)WARCGload Ad Trends: State of The Industy 2020/21 顯示，2020年全球廣告支出預(yù)計下降10.2%至5573億美元，下降約 634億美元，網(wǎng)絡(luò)廣告也在2020年首次停止增長，2020年網(wǎng)絡(luò)廣告 市場支出約占全球廣告支出的54.4%，略微下降0.3%，總額為3033 億美元。 2020年全球廣告業(yè)支出與2019年相比減少11% （約為680 億美元）。202

2、0年在全球經(jīng)濟(jì)衰退的大背景下，國內(nèi)媒體的廣告收入下降6%，這是MAGNA廣告支出記錄以來的首次下降，國內(nèi)廣告支出總 額將回落至5180億人民幣。國內(nèi)的數(shù)字廣告銷售收入同比仍保持 平穩(wěn)，并推動廣告收入的增長。其中，數(shù)字廣告支出達(dá)3570億人民 幣，占廣告總支出的69%。01背景介紹DIF中廣協(xié)異常流量工作組動態(tài)Distributed Invalid Traffic Filter（分布式異常流量過濾器），簡稱DIF聯(lián)盟鏈， 是由中國廣告協(xié)會統(tǒng)籌指導(dǎo)，中國無線營銷聯(lián)盟（MMA中國）發(fā)起，由各廣告科 技企業(yè)進(jìn)行技術(shù)落地研發(fā)的開放源代碼項(xiàng)目，為解決互聯(lián)網(wǎng)廣告流量痛點(diǎn)開辟了 全新的道路。成員可提交廣告活動

3、中，依據(jù)中華人民共和國互動廣告：投放監(jiān) 測及驗(yàn)證要求國標(biāo)中一般異常流量標(biāo)準(zhǔn)，識別出來的IP和移動裝置等數(shù)據(jù)。成員亦可對自認(rèn)為被誤判的數(shù)據(jù)提出申訴，申訴結(jié)果通過鏈上投票的方式進(jìn) 行處理。具有媒體屬性的成員，也可認(rèn)領(lǐng)被誤報的媒體服務(wù)器iP。統(tǒng)一的數(shù)據(jù)考察 和應(yīng)用期，成員可利用自己的客戶端從DIF區(qū)塊鏈上下載最新版GIVT數(shù)據(jù)，應(yīng)用在 廣告系統(tǒng)的生產(chǎn)功能中。DIF將按照聯(lián)盟規(guī)章制度，透明、公正、自動地合并處理 各成員提交的數(shù)據(jù)。代碼即法律，利用區(qū)塊鏈的技術(shù)特性實(shí)現(xiàn)共識。通過真實(shí)廣告投放環(huán)境異常 流量監(jiān)測，洞察IP和移動裝置等黑產(chǎn)鏈數(shù)據(jù)，并在每月積極上傳DIF，為行業(yè)提供 有效反作弊保護(hù)。02異常流量

4、行業(yè)動態(tài)2021年，互聯(lián)網(wǎng)廣告技術(shù)實(shí)驗(yàn)室將加大移動互聯(lián)網(wǎng)廣告標(biāo)準(zhǔn)體系研究，梳理國際 互聯(lián)網(wǎng)廣告組織、標(biāo)準(zhǔn)化情況，提出國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)廣告標(biāo)準(zhǔn)化體系規(guī)劃，并推出互聯(lián)網(wǎng) 廣告異常流量審計技術(shù)要求，全面凈化國內(nèi)廣告環(huán)境。國雙作為中國廣告協(xié)會核心成員，信通院標(biāo)準(zhǔn)小組成員，積極參與互聯(lián)網(wǎng)廣告技 術(shù)實(shí)驗(yàn)室相關(guān)工作，積極推動中國異常流量識別，打擊行業(yè)廣告流量數(shù)據(jù)造假活動。互聯(lián)網(wǎng)廣告技術(shù)實(shí)驗(yàn)室動態(tài)02異常流量行業(yè)動態(tài)中國信通院與中國廣告協(xié)會聯(lián)合創(chuàng)建 互聯(lián)網(wǎng)廣告技術(shù)實(shí)驗(yàn)室，致力于打擊互聯(lián) 網(wǎng)廣告數(shù)據(jù)造假和作弊行為，營造透明真 實(shí)的廣告經(jīng)營環(huán)境，建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)廣告綠色 生態(tài)環(huán)境，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的科學(xué)發(fā)展。TAG異常流量審計

5、動態(tài)TAG（The Trustworthy Accountability Group）作為一家自律組織，于2014年由美國廣告業(yè)組織、互動廣告局（IAB）、美國全國廣告主 協(xié)會（ANA）和美國廣告代理協(xié)會(4As)共同創(chuàng)辦。參與企業(yè)共同創(chuàng)建消除流量作弊、反廣告惡意軟件等四項(xiàng)自律標(biāo)準(zhǔn)，每項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)都有一個市 場交易印章，企業(yè)可以向合作伙伴、客戶和競爭對手展示，以證明其堅持使用高標(biāo)準(zhǔn)來應(yīng)對市場挑戰(zhàn)。CAF，即消除流量作弊項(xiàng)目，致力于提 供一種有效打擊數(shù)字廣告供應(yīng)鏈中異常流量的方法來幫助企業(yè)打擊異常流量犯罪。在積極準(zhǔn)備MRC審計認(rèn)證之余，已正式開展TAG消除流量作 弊CAF項(xiàng)目認(rèn)證，嚴(yán)格按照國內(nèi)外行業(yè)審

6、計標(biāo)準(zhǔn)，幫助廣告行業(yè)減少因異常流量帶來的損失。02異常流量行業(yè)動態(tài)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備標(biāo)識動態(tài)及影響02異常流量行業(yè)動態(tài)隨著全球用戶隱私安全問題的不斷發(fā)酵，2018年4月，谷歌發(fā)布DCM（DoubleClick Campaign Manager）不再提供日志級別帶有用 戶ID的數(shù)據(jù)回傳，僅提供廣告曝光與點(diǎn)擊數(shù)據(jù)報告。2020年6月，蘋果官方宣布IOS14隱私新規(guī)，未來將不再回傳IDFA用戶標(biāo)識?；ヂ?lián)網(wǎng) 設(shè)備標(biāo)識已呈現(xiàn)緊縮趨勢，未來是否更多的設(shè)備標(biāo)識不再回傳，則需看情況而定。設(shè)備標(biāo)識的回傳問題，將極大影響整個廣告產(chǎn)業(yè)，尤 其對于移動營銷市場而言，這無疑是一個巨大的變化。 鑒于當(dāng)今的移動再營銷，排除定位，受

7、眾群體細(xì)分，同齡受眾和其他功能在很大 程度上依賴于設(shè)備標(biāo)識，因此設(shè)備標(biāo)識的開放與否將對通過移動廣告獲利和用戶獲取帶來巨大的負(fù)面影響。2021年，中廣協(xié)&信通院旗下 的CDA互聯(lián)網(wǎng)廣告技術(shù)實(shí)驗(yàn)室工作規(guī)劃中提到，推出CAID技術(shù)開發(fā)與產(chǎn)業(yè)對接等工作，CAID將作為行業(yè)通用的互聯(lián)網(wǎng)廣告設(shè)備標(biāo)識，用 于解決未來設(shè)備標(biāo)識不回傳等問題。國雙積極參與CAID的推廣與應(yīng)用，且與各頭部媒體協(xié)定統(tǒng)一的用戶設(shè)備標(biāo)識，并與頭部媒體共建 Datahub來積極應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備標(biāo)識不回傳所帶來的影響。一般異常流量GIVT是General Invalid Traffic的縮寫，即常規(guī)異常流量，是指能夠通過應(yīng)用多種名單或標(biāo)準(zhǔn)化參

8、數(shù)等常規(guī)方式進(jìn)行過濾的流量。復(fù)雜異常流量SIVT是Sophisticated Invalid Traffic的縮寫，即復(fù)雜異常流量，該類型的流量無法通過簡單的規(guī)則進(jìn)行識別，需要通過一系列高 級分析，甚至人工參與，經(jīng)過多方合作與協(xié)調(diào)等方式，才能進(jìn)行分析與識別。異常流量標(biāo)準(zhǔn)總體標(biāo)準(zhǔn)本報告中涉及的異常流量，參考了MRC、IAB、TAG等國際標(biāo)準(zhǔn)，國內(nèi)權(quán)威組織（中國廣告協(xié)會組織、MMA中國等）制定的國家 標(biāo)準(zhǔn)和團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)，以及中國無線營銷聯(lián)盟對異常流量的定義和分類。根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)異常流量被分為兩大類，即GIVT和SIVT。032020年異常流量分析032020年異常流量分析33.9%30.9%32.2%2

9、9.4%23.2%22.6%33.8%25.7%2017201820192020異常曝光異常點(diǎn)擊2020年全年整體分析2020年互聯(lián)網(wǎng)廣告異常曝光占比29.4%，較2019年降低了2.8%。異常點(diǎn)擊占比降低明顯，從33.8%降低至25.7%。這源于廣告行 業(yè)愈加規(guī)范，各利益方對于無效流量給予高度重視。分析認(rèn)為，異常流量豐富的甄別規(guī)則，有效規(guī)范了廣告行業(yè)，促進(jìn)了行業(yè)健康發(fā)展。2017-2020年異常流量對比分析2020年分季度趨勢分析異常曝光在第二季度、第四季度相對較高，而異常點(diǎn)擊則呈現(xiàn)緩慢上升趨勢，第四季度出現(xiàn)峰值。032020年異常流量分析26.2%30.5%29.3%33.1%23.6%2

10、5.2%26.4%28.1%第一季度第二季度第三季度第四季度異常曝光異常點(diǎn)擊2020年分季度曝光/點(diǎn)擊異常占比趨勢032020年異常流量分析27.8%25.3%26.6%27.6%30.4%32.8%28.5%31.1%29.9%31.5%30.3%33.2%22.6%24.3%25.5%25.2%26.4%27.4%23.7%26.1%25.8%27.9%29.3%31.8%1月份2月份3月份4月份5月份6月份7月份8月份9月份10月份11月份12月份異常曝光異常點(diǎn)擊2020年分月度趨勢分析2020年異常報告與異常點(diǎn)擊波動較為平穩(wěn)，整體趨勢上，呈現(xiàn)遞增，且在10月、11月和12月上升較為明顯

11、。分析認(rèn)為，雙11、雙12的流量增多與這一趨勢有較大的相關(guān)性。2020年分月度趨勢分析異常流量數(shù)據(jù)分析 - 分媒體類型-異常曝光四大媒體類型的異常曝光，整體均有降低，其中視頻媒體波動較大。032020年異常流量分析36.9%33.5%28.4%36.1%36.3%29.7%22.8%33.2%38.8%32.6%29.4%32.5%35.1%28.6%24.5%31.8%垂直門戶視頻網(wǎng)盟/DSP20172018201920202017-2020年分媒體類型異常曝光占比異常流量數(shù)據(jù)分析 - 分媒體類型-異常點(diǎn)擊在異常點(diǎn)擊上，2020年整體較前年均有所下降，且幅度不小，媒體呈現(xiàn)愈加規(guī)范的趨勢。03

12、2020年異常流量分析32.6%19.8%22.9%30.4%29.2%18.7%20.1%26.1%35.2%33.8%33.3%34.4%28.7%21.8%23.5%27.2%垂直門戶視頻網(wǎng)盟/DSP20172018201920202017-2020年分媒體類型異常點(diǎn)擊占比032020年異常流量分析201720182019202024.5%35.4%19.4%36.8%24.2%34.7%20.9%36.4%28.4%39.5%30.6%37.5%23.6%36.8%28.4%36.6%汽車快消互聯(lián)網(wǎng)科技消費(fèi)電子異常流量數(shù)據(jù)分析 - 細(xì)分行業(yè)-異常曝光在監(jiān)測的行業(yè)數(shù)據(jù)中，以消費(fèi)電子、汽車

13、、快消、互聯(lián)網(wǎng)科技為例，2020年各個行業(yè)的異常曝光數(shù)據(jù)均有所下降，其中汽車和快消下降 幅度最大，這得益于行業(yè)組織以及在異常流量甄別上作出的努力，嚴(yán)格的異常流量排查能有效約束行業(yè)異常流量，規(guī)范行業(yè)各方行為， 有效提升行業(yè)環(huán)境。2017-2020年分行業(yè)異常曝光占比032020年異常流量分析201720182019202028.9%31.2%24.1%24.2%23.2%25.3%19.9%21.0%30.7%34.2%29.0%32.1%27.5%28.4%31.2%26.7%汽車快消互聯(lián)網(wǎng)科技消費(fèi)電子異常流量數(shù)據(jù)分析 - 細(xì)分行業(yè)-異常點(diǎn)擊2020年汽車、快消與消費(fèi)電子行業(yè)的異常點(diǎn)擊占比明顯

14、下降，但互聯(lián)網(wǎng)科技仍保持上升，參考行業(yè)統(tǒng)一規(guī)范，豐富異常流量 識別規(guī)則，未來將針對性地來加強(qiáng)行業(yè)異常點(diǎn)擊識別。2017-2020年分行業(yè)異常點(diǎn)擊占比032020年異常流量分析32.1%31.7%33.5%31.9%22.1%23.4%28.0%26.2%2017201820192020PCMobile異常流量數(shù)據(jù)分析 - 分設(shè)備-異常曝光PC端異常曝光占比高于移動端，趨勢較為平穩(wěn)，整體上呈現(xiàn)下降趨勢。但是移動端異常曝光占比在持續(xù)三年增長后，首次出現(xiàn) 下降趨勢，這與持續(xù)加強(qiáng)異常識別能力有重要關(guān)系。2017-2020年分設(shè)備異常曝光占比異常流量數(shù)據(jù)分析 - 分設(shè)備-異常點(diǎn)擊異常點(diǎn)擊上，PC端與移動

15、端占比均有所減少，其中移動端為30.4%。032020年異常流量分析29.3%27.5%31.4%20.7%21.8%32.4%30.4%2017201820192020PCMobile2017-2020年分設(shè)備異常點(diǎn)擊占比35.0%032020年異常流量分析4.3%4.5%3.2%2.8%2.9%2.2%2.2%2.7%1.9%1.8%2.1%1.6%1月份2月份3月份4月份5月份6月份7月份8月份9月份10月份11月份12月份GIVT（常規(guī)無效流量）數(shù)據(jù)分析 - GIVT整體分析2020年國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)廣告 GIVT（常規(guī)無效流量）月平均占比為2.7%；與全年整體異常流量上升趨勢不同，GIVT

16、全年整體呈現(xiàn)下 降趨勢。2020年GIVT占比分月趨勢032020年異常流量分析0.0%0.0%0.2%0.2%4.9%6.4%13.6%15.6%18.9%40.1%重復(fù)曝光曝光過快黑名單ip曝光 黑名單設(shè)備id曝光特定媒體搜索協(xié)議異常曝光參數(shù)沖突曝光 請求協(xié)議異常曝光 黑名單域名曝光內(nèi)部曝光 預(yù)渲染預(yù)加載曝光GIVT（常規(guī)無效流量）數(shù)據(jù)分析 - GIVT-分細(xì)項(xiàng)2020年GIVT流量中，各細(xì)項(xiàng)之間占比最高的是重復(fù)曝光，占比達(dá)到40.1% 。2020年GIVT分細(xì)項(xiàng)占比032020年異常流量分析2.6%3.5%1.7%PC移動端智能電視GIVT（常規(guī)無效流量）數(shù)據(jù)分析 - GIVT-分設(shè)備分

17、析2020年，監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)設(shè)備占比分別為PC端17%，移動端77%，OTT端6%；其中 國內(nèi)數(shù)字廣告GIVT（常規(guī)無效流量）分設(shè)備占比PC端最高3.5%。2020年GIVT分設(shè)備占比小結(jié)通過對異常流量數(shù)據(jù)的洞察，在2020年疫情的籠罩下，國內(nèi)外廣 告市場受到嚴(yán)重打擊；同時，2020年異常流量總體有所下降，總體上 廣告行業(yè)異常流量較前兩年有所好轉(zhuǎn)；2020年，行業(yè)均值在29.4%， 其中包含GIVT與SIVT兩部分，GIVT的占比均值為2.7%；對于難以甄 別出來的異常流量，需要通過更有效的技術(shù)手段來判定。疫情的大環(huán) 境下，全球廣告預(yù)算緊縮，廣告主對于廣告投放的ROI以及流量有效 性提出了更高的

18、要求。同時，行業(yè)組織在異常流量領(lǐng)域的不斷深耕， 有效地凈化了互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)環(huán)境。當(dāng)然，隨著黑灰產(chǎn)各類作弊手法會越來越隱蔽，常規(guī)或簡單的甄 別規(guī)則將愈加難以識別異常流量。在國內(nèi)外行業(yè)組織的指導(dǎo)下，結(jié)合 大數(shù)據(jù)、人工智能的基因，不斷升級異常流量識別方案，用更有效的 技術(shù)手段，來判定復(fù)雜異常流量；把保護(hù)客戶流量作為自己的使命， 持續(xù)為客戶提供全方位的作弊防護(hù)。032020年異常流量分析04軟廣行業(yè)洞察與監(jiān)測內(nèi)容營銷是靠文字、圖片、視頻等不同形式，以讓人易于接受的方式來宣傳品牌, 并結(jié)合當(dāng) 下熱點(diǎn)，通過講故事等方式植入品牌，潛移默化地將受眾轉(zhuǎn)化為粉絲，形成受眾范圍內(nèi)的口碑傳 播，最終占據(jù)用戶心智。隨著

19、內(nèi)容營銷對社會和公眾的影響不斷增大，出現(xiàn)以網(wǎng)絡(luò)炒作為業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)公關(guān)公司、推手、 水軍等。網(wǎng)絡(luò)公關(guān)公司以營利為目的，為炒作某個話題、人物或產(chǎn)品，雇用大量的網(wǎng)絡(luò)水軍；在網(wǎng) 絡(luò)推手的組織下，短時期內(nèi)在互聯(lián)網(wǎng)的各大網(wǎng)絡(luò)論壇上大量發(fā)布煽動性帖子，并通過跟帖、轉(zhuǎn)帖及 編輯評論等方式炮制熱點(diǎn)事件，營造虛假民意，從而形成虛假網(wǎng)絡(luò)輿情。網(wǎng)絡(luò)公關(guān)公司、推手、水 軍等形成了灰色利益鏈。針對此類現(xiàn)狀，廣告主很難甄別內(nèi)容營銷活動的真實(shí)效果。為解決該問題，在合法范圍內(nèi)，通過多種技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)對內(nèi)容營銷的效果跟 蹤，通過對來源網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和采集，利用自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘、計算語言學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)

20、行解析與 處理，有效識別虛假熱帖、網(wǎng)絡(luò)水軍，為廣告主提供內(nèi)容營銷活動真實(shí)效果的數(shù)據(jù)支持。無效流量2020年內(nèi)容營銷監(jiān)測-無效流量整體分析2020年社交平臺無效流量為44.1%，監(jiān)測的社交平臺已涵蓋了當(dāng)下絕大部分社交媒體。2020年社交平臺無效流量占比04軟廣行業(yè)洞察與監(jiān)測無效粉絲2020年內(nèi)容營銷監(jiān)測-KOL無效粉絲流量整體分析2020年社交平臺KOL無效粉絲數(shù)高達(dá)48.7%，分析認(rèn)為無效粉絲將對品牌植入策略帶來極大影響。2020年社交平臺無效粉絲占比04軟廣行業(yè)洞察與監(jiān)測37.3%5.2%評論無效流量轉(zhuǎn)發(fā)無效流量2020年內(nèi)容營銷監(jiān)測-評論無效流量與轉(zhuǎn)發(fā)無效流量分析2020年水軍評論占比明顯

21、比水軍轉(zhuǎn)發(fā)的占比要高，高達(dá)37.3%，拉升了全年內(nèi)容營銷網(wǎng)絡(luò)水軍的流量占比。2020年評論無效流量與轉(zhuǎn)發(fā)無效流量占比04軟廣行業(yè)洞察與監(jiān)測04軟廣行業(yè)洞察與監(jiān)測28.4%一線城市二線城市34.9%63.3%三線城市四線城市五線城市18.0%10.5%8.2%2020年內(nèi)容營銷監(jiān)測-無效流量地域來源分析2020年無效流量地域來源分析發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)水軍主要來自于一、二線城市，占比超過總體的一半，高達(dá)63.3%2020年軟廣監(jiān)測分地域來源分析多年以來，深耕廣告監(jiān)測領(lǐng)域，解決了客戶各種廣告監(jiān)測與驗(yàn)證問題，累積了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。在服務(wù)客戶的過程中逐漸發(fā)現(xiàn)，客戶 越來越注重廣告的效果與質(zhì)量，對第三方監(jiān)測公司的異常流量識別與過濾提出了更高的要求。為了能夠更好地服務(wù)客戶，進(jìn)一步升級了已有的異常流量甄別技術(shù)，參考國內(nèi)外行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，研究出了更多的異常流量識別方法，幫助 廣告主守護(hù)好每一次廣告的展示。作弊手段層出不窮，不斷迭代，監(jiān)測方案也并非一成不變，而是會根據(jù)市場的變化，不斷進(jìn)行自我升級，通過更加先進(jìn)的識別技術(shù)， 在保證識別準(zhǔn)確的前提下，更