先讲一个我们收到的真实案例：

小Q在某信息流平台投放教育产品的招商加盟广告，短短几天拿到不少线索，他还很开心，觉得平台效果真不错。但是随后客服电话跟进线索后的反馈，让他觉得有点沮丧，因为：

超过50%的线索，在电话里回应了“有意向，没时间，可以加微信聊”后就没了下文，加微信不通过，再打电话也没人接。

“难道这些线索都是假的？都是刷出来的？如果是，该怎么办？”他忍不住往最坏的地方想，“我该怎么判断这些平台上的流量是否有效？如果发现了无效流量……又该怎么办呢？”

这位同行的感受不是个案。

很多投手在分析投放数据时会有类似的感受：点击量、咨询量都不少，但是成功转化的很少，然后大家会不约而同的想到：是不是遇到了流量作弊？

就着大家的困惑，我们先来说说，流量作弊是怎么回事。

业界对流量作弊定义不一，这里我们为了方便大家理解，暂把流量作弊分为三种：

第一种是以机器模拟真人访客的访问行为，主要用模拟真人算法的程序来控制机器作弊，用不同的IP地址、产生不同的访问、延迟情况，甚至能够模拟实时的点击行为；

第二种是通过木马程序或者其他手段劫持真人访问，比如你上网的时候电脑被植入了木马，你不小心或者被诱导点击了一些广告，这个广告确实你这个真人点的，但其实和广告主想要的流量不是一回事；

第三种是通过组织真人刷量来实现流量作弊。这种往往会有专门的个人或公司组织社群，发放刷单任务，给详细的操作要求，比如搜索哪个关键词，点击哪个广告入口，进去看多少页面，停留多少时间，和客服聊什么等等都有要求——光从描述大家也能感受到，这种流量的仿真度最高，不仅访问是真的，连交互都是真的，识别难度比较大。

但不管哪种，作弊的实质都是在模仿真实访客的行为，所以，我们识别假流量的思路也是可以归一的，就是：

以真实访客的行为特征为标准，通过对比发现某些流量的行为差异来识别和验证假流量。

比如在同一平台内，我们可以通过细分时间维度、对比真实访客和“疑似”访客的行为差别，像页面停留时间、平均访问深度、点击热区图、访客每天访问的时间分布、转化漏斗等环节，来判断是否存在假流量。

其他平台投放的数据指标也可以用来参考。因为平台的背后都是人，虽然媒介属性不一，但人的属性是一致的，访问行为是相似的，他们之间是可以相互参考的。

比如原来在B平台投放的，现在到A平台投放了，如果两个平台投放时用的是同一条广告创意的，那我们可以通过点击该创意的用户在两个平台上的停留时间、平均访问深度、点击热区图等指标的差别来做辅助判断，看看是否存在假流量。

有些大公司会开发专门的反作弊识别模型，把所有相关的维度纳入到一个数据模型里来做综合判断，从本质上看，也是依据了上述原理，以真实访客的行为特征作为标准。

至于如何监测访客整个行为路径的过程，我们需要广告监测工具来帮助完成，比如付费工具有Ptengine(铂金分析) ，doubleclick 等；免费的工具，如google旗下的GA，对大多数广告主来说也足够用了，但是对使用者的技术要求会比较高。

无法识别真假的情况下该怎么办？

从上面的分析我们可以理解，想对流量做监测分析是需要资金成本的，最起码也需要迈过一些技术门槛，但对于广大中小广告主来说，出于投放预算和其他一些现实因素的考虑（比如平台方不一定会开放用户的访问数据给广告主），专门去购买监测工具可能也不太划得来。那么这种情况下，广告主该如何应对可能存在的假流量呢？

我们的建议是，不去和大环境辩雌雄，

从自身项目的投放目的出发，以终为始。

假设你投放信息流广告的目的是获取用户，那么需要你真正在意的其实只有实际的获客成本而已。也就是说，当你发现广告带来的用户质量、获客成本有问题的时候，你要做的是在各种投放方式、各个平台之间做一个更好的选择，而不是花大量时间去纠结流量有没有作弊。

比如，在没有条件识别流量真伪的情况下，我们可以从结算方式和平台性能两个方面去判断是否要继续目前的投放。

拿本文开头的案例来看：

我们先判断一下当下的结算方式是否合适。具体操作时我们可以先建立一个参照系：

情况1：假设现在投的是CPA，每个线索的成本是90元，那么比对一下在用CPA之前，你获取一个有效用户的总成本（注意是总成本！即，把拿到线索但无效的成本摊平到了每一个有效成本上）是多少，比如是220元/个，投了CPA之后（有没有作弊行为先不去考虑），获取一个有效用户的总成本降到了190元/个，那就继续投CPA，哪怕你怀疑有部分流量有问题，但只要总成本降低了，就已经实现你的投放目的了。

情况2也是一样考虑：比如原来的总成本只要150元/个，现在却要190元/个，那么换回以前的结算方式就可以了。

（注：做此分析时需排除获客成本本身是否存在递增趋势及其他相关因素影响）

所以基本可以得出这样一个公式：

情况1：获取客户的总平均成本低于之前投放获取客户总平均成本，则继续投放；

情况2：获取客户的总平均成本高于之前投放获取客户总平均成本，则换回过去方式。

也就是说：获取单个客户总平均成本=某投放时段的总投入÷该时段有效线索数量

然后再来看下平台方有无问题。你可以根据投放结果反问自己，同样是信息流平台：

1）当下这个平台的获客成本是不是相对理想；

2）获取客户的质量是不是相对较高；

3）获取客户的效率是不是相对较快；

4）当下平台和其他平台之间有没有配合关系？如果有，对其他平台的获客贡献有多大？

如果以上的问题回答都是肯定的，那就继续投，并持续关注投放数据的变化趋势，及时调整优化。

至于投放渠道的流量本身有多少水分，我们暂且可以把它当成投放过程中的不可控因素。毕竟，你投广告的目的不是和平台方死磕假数据，而是要完成我们自己的营销任务，即：

在合适的平台找到匹配的用户，说促使他们行动的话，通过不断优化将获客成本降到最低。