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实战:如何认知与识别虚假流量(下篇)
来源:本站原创更新日期:2018/10/20浏览:

  在虚假流量的认知与识别(上篇)中介绍,虚假流量的识别可从基本属性、产品参与度、转化情况三方面来识别。

  首先,基本属性。具体包括:时间 & 地域维度、终端类型、操作系统、联网方式、运营商、IP 集中等

  其次,产品参与度。具体包括:跳出率、平均访问深度、平均访问时长、用户行为路径、页面点击情况、流量留存情况、单页面人均访问次数等。

  第三,转化情况。因为很多作弊流量可以模仿人类行为,成功绕过跳出率、平均访问深度和停留时长这些宏观指标,但是要模仿一个业务转化就 比较难了,如果宏观指标表现很好,业务转化很少的话,就需要提高警觉。

  下面通过一个案例从用户行为数据多维诊断虚假流量。这个案例围绕上述三种A 企业是电商企业,日常会在社会化媒体进行广告投放,在1月8日线上数据投放的常规检查中发现,近期一家媒体(下 称“M 渠道”)所带来的流量数据异常大。为查明该媒体渠道所带来的流量是否为虚假流量,A企业将M渠道下的用户行为进行多维度细分,进行流量排查。

  一. 基本属性初步排查

  流量访问通常会分布在一天中的各个时段,伴随平滑的曲线形成访问高峰与低峰。显然虚假流量不具备这一特点,因为人 为 / 机器操作为节省成本不会在意流量的时间分布,难免会在时间曲线上会有流量突增的情况。因此,要找到异常流量发 生的时间点,将时间细化到每小时的访问数据,如果流量过于集中在某个时段,或者在不恰当的时间点出现了流量激增的 情况,这时候就要引起注意了。

  1. 时间维度

  

  图1 M 渠道与百度渠道流量对比

  通过图 1 看到,百度流量来源呈现平缓变化,从流量时间分布上看,基本符合正常访问情况。与之形成鲜明对比的是, M 渠道全天流量高峰期分别在 2:00、5:00、14:00、15:00。这几个时段内的流量过于集中,而在其他正常时段内,流量几乎为零。 经过内部确认,该阶段并未有活动发生,产生突增的访问高峰十分可疑。

  2. 用户访问设备

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