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点击欺诈是如何被检测出来的？

clickadsfraud-prevention
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谷歌（和其他PPC公司）使用哪些方法来防止点击欺诈？

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@David：但是关于可编程机床中的软件的问题应该是相关的，对吧？无论如何，在meta上开了一个主题：http://meta.stackexchange.com/questions/62827/questions-regarding-software-engineering - PaulG
3个回答
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Google的做法: http://googleblog.blogspot.com/2008/03/using-data-to-help-prevent-fraud.html

Google AdWords官方回答: https://adwords.google.com/support/aw/bin/answer.py?hl=en-uk&topic=10625&answer=6114

Google 3 part system for invalid click detection

其他方法: 其中许多方法如下:

1) 如果有来自同一IP地址的多个请求。

2) 对广告商网站日志文件进行取证分析:
这种分析需要深入研究流量来源和行为。由于标准行业日志文件用于分析，因此广告网络可以验证数据。这种方法的问题在于它依赖于中间人识别欺诈的诚实性。

3) 第三方协作:
第三方提供基于Web的解决方案，可能涉及将单像素图像或Javascript放置在广告商的网页上，并适当标记广告。访问者可能会收到Cookie。然后在第三方数据存储中收集访问者信息，并可以下载。更好的方案易于突出显示可疑的点击，并显示此类结论的原因。由于广告商的日志文件可能会被篡改，所以在第三方协作数据的陪同下形成更有说服力的证据体系，以呈现给广告网络。但是，第三方解决方案的问题在于这些解决方案仅看到整个网络流量的一部分。因此，它们可能不太可能识别跨越多个广告商的模式。此外，由于它们接收的流量数量有限，与中间人相比，它们可能过于或不够激进地判断流量是否为欺诈。

4) 然后，还有众多的付费每点击欺诈检测软件: 以下是一些例子:

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IP记录 - 来自您地址的相同点击

Cookie - 来自链接或您的PPC公司登录

阈值记录 - 比正常数量多10倍的点击数或与页面加载比例异常高

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他们肯定运用了一些智能算法来分析点击流。

例如，如果点击分布随时间的变化不符合泊松分布，这可能是有自动点击或人为有意点击的迹象。

这既是科学，也是一门艺术和心理学，有助于解决问题。

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