流量作弊，互联网广告之殇
与传统的电视广告、户外广告采买相比，流量作弊一直以来被看作互联网广告特有的弊病。从1994年，Wired杂志推出了网络版Hotwired，在其主页上投放AT&T等14个客户的Banner广告，第一次实现流量变现，流量便成了互联网参与者永恒的追逐对象。然而，有利益的地方就有纷争，流量作弊也随之迅速发展。
虚假流量和流量劫持作为行业关键词，前者通过人工、机器制造虚假流量，属于无中生有；后者通过技术手段，窃取他人流量，实现流量转移，属于偷梁换柱。随着网络数据技术的发展进步，流量作弊也呈现出规模化、机器化、产业化的趋势，甚至成了众人皆知的潜规则。
反作弊与作弊相生相克，反作弊在作弊产生之初便受到重视并同步发展，一旦发现新的流量作弊问题，反作弊的方法和技术总会在第一时间被研发，但其始终难以取得实质性的突破，更多的是扮演被动跟随、围追堵截的角色。
程序化购买DSP，反作弊的新篇章？
2010年，依托大数据和算法技术的程序化购买开始引起市场的关注，通过计算机程序自动完成广告采买开始大行其道，广告投放首次实现了机器化、智能化。一方面，提高了媒体流量填充率，实现目标人群的定向广告投放；另一方面，以技术为驱动的竞价机制提供了透明的广告环境，提高了广告投放效率。同时，程序化购买深化到产业链的各个环节，明确各自的分工与责任，通过发挥各参与者的专业特长，协同实现广告投放的最优化。
通过考量判断流量作弊所在环节的即时数据表现，实现即时排查，程序化购买凭借自身数据透明、技术主导和专业分工的特质一举改变了之前反流量作弊相对被动的局面，掀开了新的历史篇章，而其中的DSP更是扮演了先锋角色。
DSP作为需求方平台，主要代表广告主进行流量采买和广告投放，需要以单次曝光为单位对每一个流量进行甄别，去伪存真，保证投放的效用，其对真实流量的强烈要求使得反作弊成为了DSP的基本使命。
然而随着程序化的进程加快，广告行业不少新企业跟风入市淘金，行业规范和标准的缺失造成市场上DSP素质良莠不齐，鱼龙混杂，部分DSP甚至出现作弊行为；加之反作弊对技术、算法的高要求，导致一些经验不足、不够成熟的DSP平台无法进行有效的防作弊。
那么程序化购买行业的参与者，包括广告主如何练就火眼金睛，识别出真正具有反作弊实力的DSP，提高自己的“免疫力”，降低作弊流量带来的伤害呢？
DSP防作弊，高门槛的装备竞赛
1、技术门槛
首先，流量作弊在没有发生之前无法定性及防范，只能在投放中经过技术筛选、验证才能被发现和解决。作弊形式多样化、特例众多，比如掺量作弊，跳cookie跳IP频繁请求，不同应有场景下导致的异常流量等等。反作弊系统在前期需要对长期积累的标准数据以及特殊算法进行学习，建模并在即时条件下不断训练。
其次，实时竞价模式下的程序化购买对反流量作弊的时效性要求极高，由于数据是从后端获取，新作弊模式的发现是相对滞后，而实时过滤作弊流量，需要不断提高时效性；并且，不同维度的数据，比如网站维度，人群维度对时效性的要求也不尽相同。
同时，反流量作弊需要监测全局的用户行为，对集群的计算能力和稳定性要求高，需要在获取数据的同时注入新数据，这些都要求DSP在进行反作弊时保证大量、长期的技术投入。
2、数据门槛
反流量作弊需要强大的数据支撑，一方面是横向的数据源，另一方面是纵向的数据链条。前者要求DSP本身具有强大的数据库、丰富的项目经验和对接流量实力雄厚的交易平台。后者要求获取程序化投放中的各方数据，打通产业数据链条，其中包括常年累计的互联网用户行为数据，历史流量作弊模型数据，投放过程中诸如点击、购买等一系列反馈数据和广告主留存的消费者数据。
品友互动的防作弊专家曾在某次行业分享会中谈到，DSP引以为傲的算法是建立在对数据认识和学习的基础之上，如果积累的数据源和数据量级有限，甚至包含作弊流量带来的虚假数据，那么算法最终生成的错误和模型反而会降低广告投放效率，违背了DSP的初衷。
3、硬件门槛
多元化的海量数据和算法技术需要强大的存储、处理和计算能力做支撑，需要搭建多维度大数据平台，如Spark、Storm、Hadoop、Hbase等进行流量监测和过滤。而大数据平台的搭建就需要有大量的硬件投入，通过购买大量的集群服务器，实现平台的可用性、稳定性、高效性和可扩展性。
总体来说，反作弊对技术、资源有着极高的要求，目前，只有极少数DSP领军企业有实力进行大规模的反作弊投入，反作弊实力之于数字广告行业恰如风险控制之于金融行业，是其核心竞争力的重要体现，我们可以通过谨慎评估DSP的技术、数据能力，将其作为选择合作伙伴的一个重要参考，提升自身“免疫力”，最大程度的降低流量作弊带来的伤害。
反流量作弊，众人拾柴火焰高
（图片来自wikipedia）
回顾程序化购买的生态链条，每一个参与者既是利益竞争者，更是利益共享者，反作弊共识的达成，标准的建立，产业的完善，不仅需要DSP坚持反作弊投入，Ad Exchange和SSP也应该主动进行反作弊，媒体更需要从长远的利益考虑，洁身自好，对流量作弊Say NO，而广告主作为流量作弊最大的受害者，除了制定科学合理、有层次的KPI指标；在选择程序化购买合作伙伴时，应就其算法技术、大数据处理能力、硬件团队进行综合考量，把程序化购买和企业营销战略相结合，实现技术对媒介的延展。
除了积极、主动的打击流量作弊现象，我们也需要时刻警惕，重视互联网广告长期存在的流量作弊问题在程序化购买中的演化。程序化购买的每一个参与方都可能因各自的利益诉求存在纵容作弊，甚至主动参与流量作弊的行为。
总体来说，到底谁能敲响流量作弊的丧钟？坚持以技术和算法为核心的DSP是反作弊的主要参与者，但反流量作弊也需要行业其他参与者杜绝作弊，积极反作弊；选择合适的上下游企业，相互监督，相互促进，共同构建良性循环的生态环境。
我们都应深刻的意识到以大数据为支撑，技术和算法为手段的程序化购买只有攻克了流量作弊的难题，才能真正拿下数字广告在大数据营销时代的接力棒，实现广告与消费者的无缝对接，将市场蛋糕越做越大，达成共赢。
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