整个广告生态系统包括三个角色:广告主、媒体(销售广告)和用户(观看广告)。媒体不承诺结果，但如果你没有报道足够的曝光率和点击量，媒体可以给你更多。给你填的数量很多,肯定会引起其他家庭数量少,间接导致竞争加剧,交通越来越高的价格,但只有暴露在单击no转化也是没用的,所以更多的广告商倾向于用户作为评价指标,忽略了其他评价指标如CPM,共产党,只会使竞争更加加剧,导致一个恶性循环,导致错误的交通。

　　知道用户通常在三次以上的访问后进行最终的转换，他的整个生命周期决定了最终的转换，一些渠道不擅长转换，但它对其他渠道有辅助作用，所以不能一蹴而就。另外，如果目标和渠道结算为CPS, CPA一切都好吗?哪里有利润，哪里就有魔鬼。因此，我们需要一套完整的护航策略。

　　屏蔽虚假流量

　　在研究虚假交通之前，还有一种交通需要我们注意，那就是异常交通。不正常的流量经常与虚假流量混杂在一起，干扰我们的判断。所以首先要区分什么是虚假流量，什么是异常流量?

　　如果出现以下情况，可以认为是流量异常，当然需要与多方沟通，然后判断:

　　监控整个流程的流程数据

　　我们需要通过一定的交通数据、行为数据和转换数据的数据收集方法来获取完整、全面、准确的数据，从而获得整个流程的数据。只有获得完整的数据，才能找到虚假流量的踪迹。

　　这个过程有两个问题。对吧?1.显示和点击数据放在第三方广告平台上，无法获取用户详细信息;2.前端和后端数据有一个分割，只能统计前端的点击变换。我不知道接下来的业务转换是怎样的!作弊,所以很多渠道在这两个方面,利用漏洞的通道,通过程序或雇佣人肉人工操作流程,如人工操作可能会点击你的广告,访问,着陆页,或完成一个简单的任务,如单击CalltoAction按钮,这个流不会带来实际的转换,通常上面还说因为转换的业务数据无法获取,保存证据也不好,所以我只能呵呵。

　　作弊交通是不可避免的，只能增加技术壁垒，增加作弊的成本，作弊的成本很高，在一定程度上会减少作弊的现象。数据预处理在流量正式到达登陆页面之前，我们可以在显示点击阶段和产品登陆页面之间建立一个屏障。换句话说，通过数据预处理和一定的反作弊规则，可以先过滤掉一些可疑或不必要的流量:

　　过滤一些已知的IP段，如内网IP、测试IP设备号异常:如频繁复位idfaIP异常:IP的位置从一个令人困惑的地方。

　　异常行为:如频繁刷新页面是不完整的:只有启动信息，没有其他用户行为信息，如页面、事件等。

　　这样一来，我们可以保证登陆页面的流量相对比较干净，但是仍然会有鱼被抓，我们需要通过进一步的数据分析来发现虚假流量。

　　因此，数据预处理和反作弊规则是虚假流量识别的重要手段，可以有效过滤掉一些可疑流量，提高数据的质量和可靠性。

　　在数据预处理阶段，我们还可以通过一些技术手段来识别虚假流量。例如，可以使用机器学习和人工智能技术，通过数据挖掘和分析，发现一些异常流量的模式和规律，从而进行过滤和处理。另外，我们还可以结合一些行业经验和数据，制定更加精准的反作弊规则，提高虚假流量的识别准确率。

　　总之，虚假流量的识别是一个复杂的过程，需要综合考虑多个方面的因素。我们需要通过数据预处理和反作弊规则等手段，建立完善的虚假流量识别体系，提高数据的质量和可靠性，从而为后续的营销和推广提供更加精准和有效的支持。同时，我们还需要不断更新和完善虚假流量识别的方法和手段，以应对不断变化的虚假流量形式和手段。只有这样，我们才能更好地保护自己的利益，提高营销效果和用户体验。