在实际的在线广告中，还有一项对广告效果影响巨大的技术，那就是创意优化。如何在基本的宣传诉求可比的前提下，结合受众定向对创意做调整，这是广告系统不能不考虑的重要问题。

    广告系统运营中另一个必须考虑的问题是建立一个灵活的实验框架（experimentation framework）。由于各种策略、算法、架构的调整，通过线下评测和模拟都很难完全反映线上的变化，因此，需要有一个线上的实验系统来确定其有效性。线上实验系统的原理很简单，无非是从实际流量中分出一定比例用于实验方案。不过，由于同时测试的方案个数可能比较多，如何在一个框架中进行更多的测试是工程中提高广告系统进化效率的关键。

    还有两个与广告效果的度量相关的问题需要介绍，

一是如何在流量中去除那些恶意的和非主动的流量，这部分我们称为流量保护（Traffi c Protection,TP）。

二是需求方站在自己的利益角度对广告效果的核实性度量，这称为广告监测。

    受众定向和程序交易广告的另一个重要影响，是用户的行为数据存在在不同的广告产品之间泄露的可能。因此，隐私保护技术与其对立面，即去匿名化技术，从正面或者负面的角度，都与在线广告有着密切的联系。

一、创意优化

    创意对于广告效果的影响无疑是巨大的，然而我们不能把调整创意带来的效果等同于受众定向产生的效果。随着创意的改变，广告表达的诉求已经发生了变化，其点击行为也就不再与其他创意完全可比。

1、程序化创意

    为了提高用户的关注程度，需要将向用户推送此广告的关键原因在创意中明确表达出来。

（1）地域型创意。地域定向是根据用户的地域信息投送相应的广告，如果能将明确地域指示性的内容体现在创意上，往往会对效果有非常直接的帮助。

（2）搜索重定向创意。根据用户的搜索行为提供的重定向图片广告，如果能明确标示搜索词，往往更容易唤起用户的注意力和兴趣。

（3）个性化重定向创意。展示的单品都是在线动态决定的，而创意也是在线合成的，这也是一种程序化的创意。

2、点击热力图

    在找出创意设计的问题、优化效果等方面，点击热力图是一个非常重要的工具。

3、创意的发展趋势

    总体而言，创意正向着视频化、交互化的方向发展，其目的是为了在创意中承载更多的有效信息，以提升转化率。

    激励视频形式异军突起，是最近几年被广泛接受的创意形式。由于激励的存在，视频创意基本上总是可以被完整地播放，这提高了广告内容的传播效率，当然也就提升了广告效果。不过，视频的创意比较难以根据线上数据进行实时优化。于是，最近又出现了交互式创意广告（playable ad）又称试玩广告的概念，它是将游戏或应用中的某些片段直接搬到创意上来，让用户不用下载就可以直接交互试玩，可以更加真实地体验实际使用场景。

二、实验框架

    无论是广告系统调整算法和架构，还是投放时调整创意和定向策略，都需要依赖线上的实际流量测试来确定其真实效果如何。切分部分流量用于测试并非难事，但是一个实用的实验框架需要尽可能多地同时容纳多组实验，以提高流量利用效率和产品进化速度。

    一般来说，实验框架并不是一项深奥的技术，但因为与投放引擎、数据处理等环节耦合较短，所以实现起来工程量不小，又加上并没有直接的收益产生，往往容易被忽视。实际上，任何一个产品研发在启动时有最重要的两点，一是定义好可衡量的目标函数，二是建立灵活高效的实验框架以评测各种方案的优劣。有了这两项准备，产品的迭代过程会大大加速。

三、广告监测与归因

1、广告监测

    效果监测主要的服务对象是那些品牌广告主，效果检测一般会占有在线品牌广告投放1%左右的预算。

    当广告在客户端产生了曝光时，监测代码就会记录此次曝光，并采集用户信息。由于广告监测是代表需求方利益的服务，一般来说其反作弊规则比媒体方或广告平台更加有动力。

2、广告安全

    与广告安全相关的关键技术是广告投放验证（ad verification）和可视性验证（viewability verification）。

广告投放验证

    广告投放验证的作用是确认品牌的安全性，并保证展示的质量。其工作模式，是当广告投放到页面以后，如果发现页面的内容不符合品牌安全的诉求，则停止展示广告主的创意，转而展示一个与品牌无关的创意。与广告监测不同，这里的重点不在于计量效果，而在于阻止不恰当展示的发生。

可视性验证

    品牌广告主的另一个常见诉求是广告展示的曝光程度。可视性验证的技术方案一般是判断浏览器是否对广告创意发生了渲染过程，如果没有，那么这次展示实际上不是可视的。解决可视性验证问题，需要对各种浏览器做充分的针对性测试，目前的技术水平已经可以做到对95%以上的浏览器内广告流量进行可视性验证，但是在移动应用内广告中，目前还没有很好的检测办法。

3、广告效果归因

    按照CPA/CPS/ROI方式结算的广告，由于转化行为并不发生在媒体上，往往需要第三方机构对这些效果数据进行公正的跟踪，并且将其与广告的展示和点击数据对应起来，以确定某次转化来自哪个渠道。这称为广告效果的归因（attribution）。

直接访问归因

    直接访问归因的原理比较简单：为每一个渠道分配一个独有的渠道ID，放在落地页的URL参数中，当用户在到达落地页以后的同一个会话中完成转化行为，就记到该渠道上。

    直接访问归因虽然原理上简单明确，却不见得合理：用户点击了广告以后，如果被别的任务打断，没有在当前立即发生转化，后续直接访问广告主页面时产生的转化就无法归因给该渠道，这对于电商这样转化决策周期可能比较长的场景，明显是有失公允的。因此，目前更加通行的归因方法是用户ID碰撞归因。

用户ID碰撞归因

    当点击产生时，除了跳转到落地页，同时向归因的监测方（一般情况下为第三方产品）发送一个点击链接，同时将用户的ID作为参数一并发送过去；当转化发生时，嵌入在广告主应用里的监测方SDK会发送一个带用户ID的转化链接；将两个过程中的用户ID进行匹配，就可以知道某个转化是哪个渠道带来的了。

    关于归因周期的设置，在不同行业的广告主中有不同的合理范围，需要具体讨论。

四、作弊与反作弊

1、作弊的方法分类

    广告中的作弊行为主要来自3种主体。

（1）媒体作弊。由于大多数广告网络与媒体之间是按照点击的价格来结算的，因此点击作弊是最为常见的，当然也存在为了满足CPM订单量的需求而对展示进行作弊的情形。

（2）广告平台作弊。广告网络或广告交易市场这样的广告平台也有制造虚假点击以获取更多分成的目的。而DSP这样的需求方广告产品，除了混入劣质流量的广告展示、制造虚假点击以外，还会通过一些作弊手段为广告主带来虚假转化，以满足效果考核的要求。

（3）广告主竞争对手作弊。某些广告主的竞争对手会通过技术手段大量消耗该广告主的预算，达到降低其广告效果的非正常竞争目的。

    从作弊的原理来看，可以将作弊分成以下两种类型。

（1）虚假流量作弊，也称为NHT（Non-Human Traffi c），指的是广告的展示、点击或转化本身就是伪造出来的。CPM/CPC结算的广告中，虚假流量是作弊的主流方法。

（2）归因作弊，则是将其他渠道的流量或者自然流量记在自己名下。一般来说，CPA/CPS的广告由于伪造转化的成本较高，多采用归因作弊的思路。

    从作弊的手段来看，又可以进行以下划分。

（1）机器作弊，即作弊的过程是由机器自动完成的。这种作弊手段比较易于规模化，但是往往容易在统计上留下比较明显的反作弊特征。随着人工智能和深度学习技术的发展，机器作弊有可能在模拟真人的行为方面获得重大突破，这会使反作弊的难度大大增加。

（2）人工作弊，对于CPA/CPS类型的广告，由于转化总量可控，为了追求效果的真实性，真人作弊的方法比较流行。

2、常见的作弊方法

服务器刷监测代码

    写一个爬虫程序，自动装填各种参数，可以自动发起HTTP请求，刷监测代码。要实现服务器刷代码作弊，还需要弄到大量IP做代理以对抗反作弊。

客户端刷监测代码

    服务器刷监测代码虽然简单直接，却在IP和cookie等用户身份统计上很难做到自然。于是，就产生了直接在客户端刷监测代码的作弊方法。用户访问了一个网页，网页上的JavaScript又重复访问了好几次监测代码，这样一来，从用户分布上就很难找出什么漏洞了。

    不论是服务器刷还是客户端刷，在点击位置分布上都会有破绽，上面提到的点击热力图是一个很有用的反作弊工具：正常的用户点击在创意上的位置分布往往呈现与创意关键区域相关的比较自然的分布，而机器产生的用户点击，其分布要么过于均匀，要么过于集中，很容易与自然点击分布相区别。

    一般来说，在收集到比较充足的特征以后，可以建立一个反作弊的判断模型，用以过滤作弊行为。这样的模型需要有一个在线的实时计算版本，为在线计费和其他实时反馈模块做过滤；也需要有一个更加精细的离线版本，用于每天处理广告日志，得到最终确认的财务结算数据。

频繁换用户身份

    单一IP或cookie在大量展示或点击的作弊方式是最容易去除的，只需要给一定时间段内的展示或点击设定合理的上限，进而发现那些显著超过上限的IP或cookie并加入黑名单即可。因此，无论采用哪种刷量的手段，一般来说都要比较频繁地变更用户身份，如经常变换IP、cookie等。

“肉鸡”和手机root

    “肉鸡”是指那些被木马感染、可以被黑客远程控制的机器和设备。透过“肉鸡”控制用户后，可以自动发起浏览和点击行为，这样的虚假流量在统计上比较难以分辨。root是指操作系统中超级管理员权限，当拿到root权限后，就可以在后台执行各种访问、点击和下载操作，这些数据也都与真实数据无异。

流量劫持

    所谓流量劫持，就是在无权投放广告的地方强行投放，或者改变广告创意甚至落地页的内容。一般来说，只有一些网络底层服务的提供商，如DNS、CDN等，才有能力进行这种劫持。

cookie填充

    这是针对CPS联盟广告的一种常见作弊方式。在CPS联盟的机制下，只要给用户打上标识媒体来源的cookie，如果该用户后面自己去淘宝上产生了购买行为，由于cookie的存在，这次自然购买结果就变成了媒体带来的效果。

    cookie填充在实现方法上，主要有图片+.htaccess跳转、1×1iframe和Flash等，根本原理都是在用户浏览器上静悄悄地对淘宝的推广链接发起HTTP请求，在用户不点击广告的情况下打上站长的cookie。cookie填充的作弊手段类似于后面要介绍的下载归因，都是将自然结果转变成自己的推广效果，骗取更多的转化付费。

IP遮盖

    在广告投放的过程中，屏蔽掉一些IP地址，不对其进行广告展示，相当于是作弊者维护的“黑名单”。一般来说，黑名单上主要是广告市场的监管人员IP，如搜索引擎或者主要广告平台的公司IP。

点击滥用与点击注入

    点击滥用（click spam）和点击注入（click injection）是移动应用下载广告中较为泛滥的两种作弊手段。

    在移动应用下载广告中，采用用户ID碰撞归因时，用户点击广告后一段时间内，产生的下载行为算作广告效果。显然这个规则是有漏洞的：如果对每个用户向监测方发送模拟的点击行为，那么这些用户后续产生的下载就被归因到了渠道头上。显然，这种作弊可以大量劫持广告主的自然下载，而且正因为是自然下载，后续效果一般都相当不错，甚至要优于普通的广告渠道。点击滥用适用于iOS系统和有Google Play的Android系统，但对于非Google Play的Android应用市场，由于多采用分包的直接归因方法，这种作弊方法不适用。

    如果将所有用户都提前标记点击，那么数量就会太庞大，这必然带来转化率的明显下降，会比正常广告的转化率低一到两个数量级。另外，由于点击滥用是等待用户自然下载，因此点击到转化的时间分布会在整个归因周期内呈现出相对均匀的分布，这与正常转化随时间拉长快速下降的分布截然不同。把握住了以上两个关键特征，识别点击滥用的作弊模式并不困难。

    点击注入是一种适用于Google Play市场应用下载广告的作弊方式，其基本原理是这样的：假设有一款应用A在Android手机上被安装时，系统会向所有的应用发送一条广播消息，这样一来，某应用B内嵌的SDK就可以马上发起一条针对应用A的点击请求，而由于应用A的激活往往还要发生在几秒甚至几十秒之后，同样可以起到将此次应用A的激活归因在自己渠道的作用。

    点击注入在统计上同样有迹可循：首先是这样先收到安装消息再发点击的方式，转化率会异常高，不过这一点可以比较容易地通过产生一些无效点击或者与点击滥用相结合来伪装；另外一个特征是，这种方式下点击到激活的时间差会相当短，不过由于目前第三方归因监测商只能得到激活时间，得不到下载时间，用这一特征发现点击注入并不太容易。当然，如果GooglePlay与第三方归因监测商配合，这种作弊方式就非常容易被发现了。

五、产品技术选型实战

    在互联网市场上主要有3种资产能够变成钱，这3种资产分别是数据、流量和品牌属性。

（1）媒体如何利用合适的广告产品更好地变现？媒体利用广告手段来变现，要兼顾短期收益和长期品牌价值提升的双重目的，如何合理地利用自有销售渠道以及各种供给方的广告产品以平衡这两方面的目的，是此问题的主要关注点。同时，媒体往往也拥有一定量的数据，将数据变流量与流量变现结合在一起，也是媒体需要考虑的。

（2）广告主应选择何种广告平台、结合什么样的数据来完成高效的营销？广告主对于广告市场的可参与程度比媒体要深入，根据营销活动阶段与目的不同，需要谨慎选择合适的需求方产品，并通过第一方数据与第三方数据的帮助来优化营销效果。

（3）拥有数据的第三方组织如何利用广告市场将自己的数据变成钱？数据变现的问题在广告交易中得到了相当程度的发展，不过仍然处在比较初级的阶段。高价值数据的所有者如果想在广告市场变现，也有深入参与和简单参与两种方案，而且特别需要根据数据和广告主行业的特点来加工数据。

1、媒体实战

变现方式和产品决策

    建议媒体首先要考虑的变现方式是原生广告。如果你的内容中有内容流、列表等适合做原生广告的形式，或者其他一些可以商业化的内容段落，那么就可以考虑用原生的方式加入付费内容。

    当媒体同时通过销售品牌广告、多个广告网络、程序化交易市场等产品形式进行变现时，可以使用一个统一的SSP来分配流量。不过，因为市场上广告网络数量的减少和程序化交易快速发展，所以SSP正在变得与ADX越来越同质化。

数据支持方案决策

    获得这些人口属性或兴趣标签，需要一个数据管理和受众定向的平台。

2、广告主实战

    影响广告主在线营销推广方案的第一要素是推广的目的。根据品牌和效果这两大类不同的推广目的，应该选择的推广产品和策略也大相径庭

3、数据提供方实战

    如果确认拥有的数据具有商业价值，那么就可以考虑如何变现了。一般来说，对于那些数据量有限、不太值得自行加工的数据拥有者来说，可以委托其他DMP加工数据，并将得到的标签通过数据交易平台在广告交易的过程中售卖，对于大量的中小互联网服务提供商来说，这是一个简单易行的数据变现方案。不过，选择通用的DMP往往很难发掘出独特的价值，因此，如果拥有大量高价值的数据，那么还需要考虑其他的变现方案。