“我知道我的广告费用有一半被浪费了，但不幸的是，我不知道哪一半被浪费了。”。目前，在广告界，很多广告商都有这样的烦恼和疑虑，“浪费的广告费”不仅无法准确找到并达到目标TA，而且很多都是源于“流量”。因为一旦遇到“流量”，只要广告被显示出来，无论它是否被真正的用户看到，广告客户都必须为此付费。特别是面对层出不穷的黑色产品，如果没有监控工具的帮助，广告商很难区分流量中用户的真实性和真实来源，假冒数量比老虎还。实际数量在哪里
由腾讯安全天宇、腾讯防水墙和inmobi联合制作的《2020移动广告反欺诈白皮书》显示，2020年，移动广告欺诈给广告商造成的损失约180亿美元。可以想象它包含了多少“虚假流量”，因此，当许多广告商在分析发布数据时发现量异常数据时，他们往往会想：他们是否遇到过流量？当谈到流量时，其手段也在不断迭代，可分为三个阶段：
最初的手段是模拟刷。这是早期“交通黑生产商”常用的方法。它主要采用模拟真人算法程序的方式来控制机器，并用不同的IP地址生成不同的访问，从而产生量的浏览痕迹和点击，从而提高品牌广告的曝光率。这种技术手段水平相对较低，运营成本相对较低，容易被广告商和第三方监控机构监控，然后点击“农场”刷量。通常，“交通黑产品”会购买一堆旧的移动设备，然后把它们放在一个房子里。然后黑客通过特殊软件控制这些设备。正常操作是刷读量或播放量，增加点击率，增加关注者数量，或刷评论和喜欢的内容。因为这是一个真实的机器操作，所以数据似乎非常真实。事实上，如果你仔细监视它，你会发现某个区域报告的信息非常密集，最后一个是“劫持真正的机器”。这种方式就是用“易赚钱、高佣金、多刷、多回报”的字眼吸引毛或社会兼职人员，使他们能够按照要求完成任务目标，如反复点击、观看甚至分享品牌广告，以满足广告商的流量需求。因为它是由真人操作的，所以监控和识别很复杂。目前，互联网移动广告中的复杂无效流量（sivt）主要来源于这一手段，太多的假货创造了品牌广告的表面繁荣，但真实流量未知。虽然这些欺骗行为会给品牌广告带来巨的曝光，但事实上，它们与广告商想要的流量不一样，为什么会发生这种情况？首先，广告平台旨在帮助广告商和客户完成超额KPI；其次，在利益的驱动下，刷量的成本终究会远远低于获取真实用户的成本；第三，从监管角度来看，交通黑制作专业性强，取证难度，主动防御和避免被动获取的交通，欺骗会让广告商高兴一段时间，但一旦事实被打破，就会对他们造成严重伤害。特别是在后流行时代，在广告不断增加的同时，许多广告商对流量平台的选择变得更加谨慎。他们开始拒绝为“虚假流量”付费。那么，广告商如何在广告营销过程中防止广告成本的损失呢？如果遇到一般无效流量（givt），可以使用传统的过滤方法来识别它。如果遇到难以检测的复杂无效流量（sivt），我们应该怎么办？talkingdata给出的解决方案是主动防御和避免被动，talkingdata AI shield多维模型特征库，通过模拟人或设备的完整形式，建立不同维度的多维特征，并使用机器学模式形成成人行为特征。根据这种行为，人们可以在线、离线或在正常情况下在设备上描述模型的性能，以帮助广告商判断哪些是无效流量
ai屏蔽多维特征主要包括设备特征、广告行为特征、在线使用行为特征、离线特征和家庭特征。广告中一旦出现异常行为，广告商就可以通过这些维度的特征表现来直接判断。AI shield可以在不知道具体欺骗方法的情况下，主动防御。此外，AI shield可以通过talkingdata设备评级服务直接标记低级设备带来的广告流量，并将智能算法模型应用于复杂无效流量的故障排除，进一步提高复杂无效流量（sivt）的监控效果。此外，AI shield还可以输出与流量相关的异常数据报告，帮助广告商在发布品牌广告时识别流量，分析异常媒体渠道，控制推广成本。除AI shield外，talkingdata brand growth（以下简称“BG”）还可以在营销过程中为广告商提供客观透明的数据，为了不隐藏异常流量，全面监控媒体质量，从talkingdata品牌成长产品演示截图中可以看出，在异常识别层面，BG可以为广告商提供异常数据监控指标，包括givt、sivt、异常曝光率和异常点击率。此外，欺骗保护是对异常数据的实时监控。广告商可以及时调整其交付策略，以获得更接近真实的数据，从而完成talkingdata品牌增长产品演示的营销指标截图。此外，BG将为广告商提供多种营销评估方法，包括营销报告、客户群肖像和数据资本化。多维整合品牌营销效果相关数据，定量评估营销价值，talkingdata品牌成长产品演示截图，如果有流量，就有流量反方法。面对不断迭代的流量手段，talkingdata作为第三方技术公司，未来将继续探索，为广告商提供更好的异常流量监控产品和解决方案
