资源描述
2017-2018年度国内互联网广告无效流量研究报告,无效流量标准,中国广告协会对于无效流量的完整分类，具体如下：,数据来源：2016年1月1日至2017年12月31日之间，XX广告数据,40.0%35.0%30.0%,25.0%20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%,33.9%,23.2%,无效曝光,无效点击,21.7%,38.8%,无效流量数据分析通过对20162017年的数据进行全面地监测和分析后，我们发现：2017年全年无效曝光占比达到了33.9%，较2016年有小幅下降；而2017年的无效点击比例却较2016年提升了1.5个百分点。2016-2017年无效流量对比分析45.0%,数据来源：2016年1月1日至2017年12月31日之间，XX广告数据,35.0%30.0%,25.0%20.0%,24.4%,第一季度,第二季度,第三季度,第四季度,24.1%,19.1%,21.3%,32.3%,28.1%,无效流量数据分析2017年分季度趋势分析：我们发现无效曝光在第三季度出现了一个较为明显的上升，拉升了全年的无效曝光比例。而点击方面，全年高峰出现在第二季度，达到了24.4%。2017年分季度无效曝光/点击趋势分析,17.2%15.0%10.0%5.0%0.0%,25.7%,数据来源：2016年1月1日至2017年12月31日之间，XX广告数据,40.0%35.0%30.0%,25.0%20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%,垂直,门户,视频,网盟/DSP,36.9%,33.5%,40.3%,35.9%,28.4%,36.1%,30.2%,40.5%,无效流量数据分析分媒体类型无效曝光：我们发现垂直类和网盟/DSP类的媒体，无效曝光占比较高，均接近40%。另外，全部四类主要媒体类型无效曝光都呈现出下降的趋势。2016-2017年分媒体类型无效曝光对比45.0%,数据来源：2016年1月1日至2017年12月31日之间，XX广告数据,40.0%,35.0%,30.0%,25.0%20.0%,15.0%10.0%5.0%0.0%,垂直,门户,视频,网盟/DSP,32.6%,30.4%,37.7%,22.9%,19.8%,24.5%,20.7%,无效流量数据分析分媒体类型无效点击：相较于2016年，2017年主要的4个行业类型在无效点击方面都有小幅下降；其中，垂直行业的下降幅度甚至超过了5个百分点。2016-2017年分媒体类型无效点击对比,33.2%,数据来源：2016年1月1日至2017年12月31日之间，XX广告数据,45.0%40.0%35.0%,30.0%,25.0%20.0%,15.0%10.0%5.0%0.0%,汽车,互联网科技,消费电子,快速消费品,24.5%,35.4%,29.5%,37.6%,19.4%,36.8%,23.7%,43.1%,无效流量数据分析细分行业无效曝光：通过对多个行业进行对比后，我们发现，不同行业的无效曝光差异比较明显，消费电子行业的占比去年曾超过40%；而汽车和互联网科技行业的无效曝光占比均维持在30%以内。2016-2017年分行业无效曝光对比50.0%,数据来源：2016年1月1日至2017年12月31日之间，XX广告数据,35.0%30.0%25.0%,20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%,汽车,互联网科技,消费电子,快速消费品,28.9%,31.2%,34.0%,32.7%,24.1%,24.2%,23.0%,28.5%,无效流量数据分析细分行业无效点击：2016-2017年无效点击情况整体呈下降趋势，但是互联网科技行业却反其道而行，无效点击情况较上年度增加了1.1个百分点。2016-2017年分行业无效点击对比40.0%,数据来源：2016年1月1日至2017年12月31日之间，XX广告数据,35.0%30.0%25.0%,20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%,PC,Mobile,32.1%,22.1%,19.8%,34.4%,无效流量数据分析分设备无效曝光：随着流量在不断向移动端迁移，移动端广告的问题也日益凸显，通过对2016-2017年的分设备流量进行分析后，我们发现，虽然目前移动端的无效曝光占比较低，但是却呈现出了上升的趋势。2016-2017年分设备无效曝光对比40.0%,数据来源：2016年1月1日至2017年12月31日之间，XX广告数据,30.0%25.0%,20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%,PC,Mobile,29.3%,20.7%,19.6%,32.6%,无效流量数据分析分设备无效点击：与无效曝光类似，无效点击也呈现出了类似的趋势，PC端占比虽高，但较上一年有小幅下降。而移动端却有了微幅增长。2016-2017年分设备无效点击对比35.0%,国双的无效流量监测体系国双的无效流量监测体系架构图：,【来源分析】【地域分析】【频次分析】【.】,【热力图分析】【用户行为分析】【多维度指标】【.】,【AI 自动建模分析】,前端数据【曝光点击分析】,后端数据【转化分析】,可疑流量（热力图颜色的深浅代表着点击的聚集程度，颜色越深，点击量越大，点击也越聚集）,正常流量,国双特色监测能力热力图作为国双的特色监测能力，网站热力图在检验实际项目后端异常方面发挥了重要的作用。原理：通过热力图工具绘制出的鼠标点击分布，并与正常的分布做对比，即可发现常规手段无法发现的异常。案例分析：下方左图的点击区域与正常的点击情况，有着明显的区别，甚至一些没有任何按钮或链接的区域，却产生了大量的点击。,上图流量中很大比例发生在凌晨，不符合正常网民的作息规律，在没有特意加大此时段投放量的前提下，该渠道流量就可算作异常了。,国双特色监测能力多维度自动监测国双的另一项特色武器是机器学习算法，它可以从不同维度（如24小时分布、城市、IP分布、页面停留时间、屏幕分辨率、操作系统版本、设备品牌、浏览器、设备名称等）实现异常流量的自动甄别，不放过每个流量。,上图流量出现的很多如六安市、抚州市等城市，与正常基准不一致，所以这部分流量就很可疑了。,Thanks,
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