对于大多数广告主来说，广告投放的目的无非就是吸引更多的用户，最终实现营销转化。但众多周知，广告数据造假已经成为行业的潜规则了。他们最怕出现这些问题：投放结果不理想，转化率低；所投入的财力与投放结果不成正比；广告费浪费严重等等。这已经严重侵害了广告主的权益。
广告异常数据多样性
我们都知道影响广告投放效果的数据指标很多，如曝光量、点击量、到达量、二跳量、到达率、二跳率、转化量等等，其中任何一个数据都异常（造假），都会影响整个投放效果。其中任何一条有异常（造假），都会影响整个投放效果。
以点击量为例：（如图）
通过这张图我们可以看到曲线曲折最大的时候出现在4、6、8这三个月，但这并不能直接下结论正常或是异常，应该看与实际的投放计划是否匹配，包括地域维度、客户端的维度。比如广告主正好是在这三个时间段加大了广告投放力度，那么出现这种情况自然是正常的，反之就是异常。
投放是因，异常是果，所谓因果相连，因为投放异常，所以才会出现异常数据这种结果，我们根据异常数据进行分析，从而得知是哪个投放环节出现的问题，进而及时优化投放，避免异常数据。
解决屏蔽异常数据三步走：
如何屏蔽这些异常数据，该如何解决呢？这也是本文的重点内容。通常来说，发现解决异常问题分三步。
第一步：IP屏蔽，对广告数据，可以通过IP屏蔽一部分。
第二步：进行人工分析，目前这是比较有效的方法，可以从三个方面进行。每个方面我们结合一个案例进行分析。
1.通过基础指标初步判断
1.1用户平均点击量、IP平均点击量、用户平均到达量是否正常：一般来说，大于2次，可能存在异常
1.2广告到达率是否正常：如果小于活动整体比例，可能存在异常
分析案例示意图：
从图中可以看到“文字链_原创频道9字”这个广告的点击量与到达量相差甚远，从数据表中可知，到达量仅为点击量的39％，很明显点击量存在异常，这时我们就可以对点击量进行分析，查找异常的原因，及时调整优化广告投放的渠道。
2.结合细节数据进行确认
2.1地域分布是否存在大部分数据集中在某一个或者个别地域
2.2 24小时分布是否存在大部分数据集中在某一个时段或者凌晨
2.3 地域分布或者24小时分布数据不区域定向、时段定向差异较大
分析案例示意图：
如这张图所示，对细节数据的监测分析，发现当点击量数据集中在21-22时，到达量却没明显变化，这就出现了异常数据。
3.通过深度数据进行验证
3.1是否存在同一时间同一IP点击多次，或者产生多个转化明细的情况
3.2是否存在同一天，同一IP点击量、转化明细量比例较大的情况
3.3分析广告点击来源，看是否有大量点击来源和媒体页面不一致
分析案例示意图：
从图中可以发现两个广告的到达量超过千次却未产生任何二跳，同时用户平均到达量大于2次，不难看出这是异常数据。
第三步：选择专业、公证的第三方网络广告监测工具（比如99click的SitemFlow数据分析系统），一款好的数据分析工具将大大提升数据分析的效率。借助工具分析检测各项数据的真实性。
如：监测媒体流量是否有异常？投放排期是否符合当初的规定，有没有漏投？定投区域是否正确？投放效果是否与媒体投放前的承诺一致？……
最后，对监测到的网络广告数据进行分析和效果评估。如：哪个媒体渠道流量多？哪个媒体渠道转化多？哪个搜索引擎效果好？用户是通过搜索哪些关键词进入网站？用户主要来自哪些区域、省份？……通过这些数据调整优化广告渠道，分析广告效果，进而提升广告投放roi。
通过上述的分析，我们了解了广告投放中常见的异常数据，正是因为这些具有欺诈性的数据蒙蔽了很多广告主的双眼，看不到广告投放的实际效果，所以你的广告费也在无形中被浪费了。
也许有人会问，是否解决屏蔽了这些异常，就能保证广告投放的效果呢，减少不必要的费用支出呢？针对这个问题只能说这仅仅是影响广告投放效果的一小部分因素，影响广告投放效果的因素很多，需要我们具体问题具体分析。
总之，专业的数据分析方法加上公平的第三方数据监测工具，必定能将广告主的损失减少到最小化！
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