浅谈虚假流量识别的几个方法

本篇节选自《互联网营销与产品优化》中的第四章第5节中的“防范策略”。

上面我们介绍了垃圾流量的发展历史和分类特征，如何快速简单识别作弊，根据作弊的级别可以分为三个类型。

浅层次作弊，用技术分析可以搞定，这个一般第三方工具会内置有的，如Google Analytics的垃圾和机器过滤的规则是遵循IAB/ABC internationalspiders &bot list上的，只要勾选就可以开启自动过滤。

中层次作弊，看用户行为的异常；流量分布；以及一些数据指标异常等，下面会详细介绍一些角度去判别。

高层次作弊，这个很难排除，通常是掺杂部分流量而已，不会大规模出现。

首先是内部机制，Google Analytics里面已经有一个垃圾流量过滤机制了，开启这个功能可以过滤掉很多的垃圾流量，设置的位置在管理>数据视图设置>漫游过滤器：

只要勾选就可以了，虽然这个能去部分垃圾流量，但是你的报告里面一定还会有垃圾流量的，因为不断有新的形式的垃圾流量出现，而第三方工具还没有纳入到过滤规则或根本过滤不了，这时候就要通过一些数据的角度来分析了。

查看主机名

在所有流量>渠道报告里面，点击“其他”输入“主机名”后回车，操作演示如下：

这样就可以看到主机名维度的报告：

在这个地方原则上只应该出现一个主机名，也就是你自己的，如果有做跨站就出现多个。可以看到只有第一个是自身的流量，其他的几个都是垃圾流量，至于出现其他主机名，是因为我们的Tracking ID让别人知道，别人模拟用户行为往这个媒体视图发送数据。

解决的方案是将自身的主机名的流量过滤出来，设置是在过滤器里面，作如下设置，这样视图里面就只有本主机名的流量：

新用户数=会话数=用户数

从不同的广告维度、用户属性等角度去找上述等式，如果某种类型的流量符合上述的等式，那很大可能就是垃圾流量，因为在等式相等的时候，也就是访客进来后直接跳出的，完全没有访客回访，通常跳出率会有100%。

举个例子，下面是某站在语言角度的：

可以看到新用户数等于会话数，跳出率为100%，再细看语言c，语言列表是没有这种语言的，这部分流量就肯定是垃圾流量了。

继续在二级维度添加“来源/媒介”，可以知道这些流量都来自某搜索平台的ppc流量，所以不要觉得大的搜索平台就不会有垃圾流量，你的SEM里面很有可能也有上述的情况正在浪费你的广告费的。

通常遇到这种情况是及时停掉对应的广告组或广告系列，然后去申诉，Adwords的是有比较完善的申诉机制，国内的平台我就不太了解，不知道能不能拿回你被骗的广告费。

某些流量站内表现异常好，就是没转化

这种类型通常会是AFF或DSP的流量，跳出率很低，页面停留时间很长，看上去这个部分用户的页面表现很好，但就是没转化，那么这部分流量很可能就是垃圾流量了，需要注意：用户不会无缘无辜一直停留在你站点，真相只有一个，为了然这个渠道的质量看起来不错，让你多投广告。

比如在DSP投放，带来的流量在页面变现很好，跳出率只有20%，要知道其他一些渠道都是在40%~60%，但这个DSP渠道就是完全没有转化的，你知道了为什么了吗？

下面看一个实际的案例，如果只看新用户和跳出率：

第七个跳出率的只有9%，页面表现是非常好的，如果再告诉你，这个渠道完全么有转化，而且消耗了不少广告费用，你会怎么看呢？

时段和设备的角度

如果是机器模拟流量，可能会在部分时段上高度集中某种设备的点击和访问，可以通过这角度去定位流量是否有问题。

如上图，我的站点的目标用户群访问时间是白天才合理的，但是某渠道的很多付费的流量确是在凌晨的时候访问，这时根本就没有客服在，怎么会有转化的呢，可以在二次维度上添加一些维度去判断这些流量是具有什么特征，辅助判断。（这只一种比较极端的例子，仅作为举例使用，通常成熟的平台不会犯这么明显的错误，比如上面提到的第二种情况，它就是在每天都有，但是不明显，就需要将这个渠道的流量从细分剥离出来，查看站内表现情况和访客属性特征方面去分析）

另一个就是设备，目前在国内的移动端很多流量都会出现OPPO和Vivo这两个品牌的设备，多到让我怀疑人生，我一直认为这部分用户应该是三四线城市的，我一直觉得这些流量的可疑，有人用这些机子去开发批量模拟用户访问的设备。