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虚假流量已经是互联网市场众所周知的问题,广告主投放广告过度关注流量数值,就已经踏入了流量的坑。短视频又引发了一场“血案”。曾经一篇名为《一场新媒体巨头导演的“僵尸舞台剧”,真实还原现场,导火线:一条一夜爆红的视频,我们流量却为0!》的爆文刷屏,并迅速升温。

该文讲述了某公司找大V投放短视频广告没能取得“品效合一”的常见“悲惨故事”。文章作者(甲方)为推广新品,找了新浪微博MCN机构蜂群传媒(乙方),蜂群传媒为其安排了300多万粉丝的美女博主发布短视频Vlog,数据显示效果非常不错,在其发布两小时内便产生几十万观看量,一夜之间获得三百万观看量,包含近千条转发和上1000条评论,评论中众多粉丝表示已经“安排”(下单)。数据很漂亮,但甲方很不满意。

一、短视频带货不容忽视的假象

1. 要带货不能光盯着头部成熟平台,性价比才是标尺

在短视频带货领域,微博、抖音、小红书等头部平台内容生产链条相对成熟,从生产内容到数据维护(刷量)等都已经产业化,平台内容鱼龙混杂。对中小广告主而言,监测筛选成本高,稍不留心就会掉进坑里。此外由于MCN机构扎堆,导致各种中间商“赚差价”,博主要价大涨,对中小广告主并不友好。相反如好看视频、微视等次成熟平台,由于重心尚在内容上,MCN机构相对较少,反而容易筛选,差价少,性价比也更高。

2. 要带货不能看表面数据,筛选指标往往成黑洞

文章作者选择微博大V @张雨晗YuHan 错误的根源不在于广告主没有做前期的数据筛选,而是只看重表面的数据指标:播放量、转发数、评论数等,但很明显这只是曝光量,只能评估品牌宣传效果。如果甲方一开始就考虑带货效果,那么他其实更应该关注带货的数据指标,比如往期成交量、转化比、进店率、好评数以及往期推荐的产品类型、博主与自身产品的相符度等等。

3. 要带货并不一定要和头部MCN机构合作,长尾可能更有惊喜

根据认知闭合需求理论可知,大多数用户只想不需要思考就获得答案。很多广告主就是这样,而选择头部MCN机构就是其常见的偷懒方式之一,因为他不需要去比较。事实上MCN机构存在的重要意义之一,就是让博主的数据更漂亮;而所谓头部MCN机构,也就是各项数据最漂亮的机构,广告主如果唯数据来偷懒很容易入坑,毕竟头部MCN是最懂得做数据的。

4. 品宣还是卖货?两者难兼得,广告主事前想清楚

B站CEO陈睿说过,互联网产品最重要的就是效率,在一个领域效率特别高的时候,在其它领域就会特别低。以短视频推广为例,广告主一般想获得品牌宣传和电商转化两种效果,但两者兼得很难。因为每个博主人设都不一样,不是所有的博主都能两者皆备,更多的是只擅长其中一种,广告主在做广告投放时就要先想清楚,写进合同,而别事后后悔。这次“光子治痛经”虽然没卖货,但品牌曝光是做到了(只可惜这次品牌美誉度并不高),而合同里也没提到带货有关的协定,因此即使后期想起诉也不行。

二、泥沙俱下的短视频,广告主如何练就一副火眼金睛

1、5个信号,发觉更具潜力的投放平台

1)用户、内容等数据还在高速上涨的平台

这时平台生态还未固化,内容流量池还未稳定,马太效应也不明显,广告主挑选有潜力的主播进行长期合作,不仅性价比高,还有可能有意外的惊喜,毕竟谁也不知道他会不会是下一个散打哥,李佳琦或者薇娅。现在去抖音、微博、小红书上面找知名博主报价特别高,但若像好看视频、微视这种平台很多优质潜力主播性价比要高很多。

2)商业化体系还未成熟的平台

比如刚恢复上架的小红书就是随着体量增大,商业化加深,各种黑产也就随之而来,代写笔记的、刷量的、售假涉黄的层出不穷,最终让其被下架整改。抖音快手等平台也被监管和整改,相反微视、好看视频、全民小视频等相对更“干净”。

3)刷量工具还没有“特别照顾”的平台

如今网络上流行各类刷量软件,如果主流刷量软件都没有照顾这些平台,这些平台目前生态比较健康;而像微博、小红书、抖音这种头部平台早就受到刷量们的重点照顾。

百家号的内容监管严格,同样的标题、相似的内容就会被百家号以“已有相似内容发布”拒稿,好看视频的播放量、粉丝数绝对真实,百度自身的AI技术还是能过关,建立了相对严格的反作弊机制杜绝刷量。今日头条也是,相似的内容基本没有流量,甚至被拒绝收录;抖音也是,类似内容流量大打折扣;再就是网易系,监管也算严格。

4)还在持续补贴内容方的平台

说白了,平台方还在做内容积累,看看现在哪家平台还在持续给内容创作者补贴就知道了。

5)超级大V还没有出现的平台

原因很简单,超级大V没有出现,那就是内容系统还在建设完善,造富神话还没有出现,一切刚刚开始,还很健康。

2、4个动作,可以让投放更有价值

1)别人推荐,不如自己挑选

广告主最好找自己熟悉的大V,时间是最好的验证工具,不要太相信MCN推荐的机构网红,长期了解必然比别人推荐的要好。

2)相信MCN第三方,不如相信平台

毕竟MCN第三方是以盈利为目的的推荐,赚钱是第一要义;平台方是以共赢的平台生态为原则做推荐,必然会找真正合适的博主给广告主。比如昨日爆文事件发生后,微博 @来去之间 称,广告主应该在站方进行投放,有数据监测和报告,而不能按存量粉丝数付钱。微博CEO @王云飞 也表示该广告主通过微博官方投放,价格只要3000元,结果广告主花了4万多。

3)广告预算有限的情况下,与其投放一个大V,不如分散投几个中小V

都说不要把鸡蛋放在一个篮子里,既然投大V有风险,那多投几个小V,做成爆款的机会总大一点吧。

4)自己看,不如自己买

广告投出去后没有效果,不一定是大V的问题,也有可能是商品转化路径的问题,比如链条太长,导致下单转化不高;比如价格太高、店铺评分低、没有好评数;或者就是一个死链,根本没法购买;广告主得自己下单试试,体验下流程。

3、 别嫌流量太贵,要想想流量怎么变留量

比如淘宝主播薇娅一早就开始扎根淘宝直播,在淘宝直播初期,其实她肯定没想到自己有一天能够成为带货数亿元的大主播,成为人人羡慕的淘宝直播一姐;再比如快手上辛巴、娃娃等,她们本身也是品牌主和店铺主,也就是广告主,但他们在快手平台上成功将自己打造成网红,从而拥有源源不断的流量。小孩才看对错,成人只看利益,广告主要想短视频带货不被坑,还得自己炼就火眼金睛。

发现效果类作弊方法

发现效果类作弊只要牢记几点,其实避免并不困难。

1、对流量的细分标记一定要做好你不做细分流量,怎么发现什么流量有问题呢?

2、查看各个细分流量的用户行为这些行为已经不能只是透过简单的跳出率来查看了。

3、查看流量的行为演进过程作弊流量和低质量流量的共同特征,就是:它们不会往交易的更深处“演进”。对于转化需要多个步骤完成的业态,这个方法尤为有用。比如,这些流量集中在落地页,但是停留在这里,不再继续发展。一般这些流量背后不是机器,但垃圾无效流量较多。

发现品牌类作弊方法

1、查看Click和Impression的频次Click的点击频次应不高于1.1,而1.2以上基本上存在很大问题了。Impression的频次作为指针相对比较弱,但如果发现有局部IP普遍频次超过10,那么虚假的可能性也很大。

2、与效果类类似,如果流量有落地(网站、app、小程序之类),那么查看流量的行为。这一块,我经历了有很多有意思的故事。比如,早些年,某些垂直媒体贡献的流量极为巨大,但是跳出率极高。若干年后,有一些不明渠道的“运营商弹窗”流量,也是每天海量流量,但是却几乎没有任何在页面上的行为。还有很多app的下载推广,app确实也下载了,可是从来没有见过激活。或者激活了,从来没有见过使用。这些都是典型的机器流量。

3、利用第三方黑名单比如,AdMaster有这样的黑名单,在对广告进行监播的同时,会查看浏览广告或者点击广告的IP、device ID、cookie等。这种方式目前也是主流的发现品牌端作弊的方式。至于怎么知道这些IP、device ID或者cookie后面的流量是作弊的,主要的原因在于,这些监测第三方收集的数据比广告主要多很多,因此,更容易察觉出异常的行为。

图:上图是AdMaster的一个案例,关于作弊流量的cookie与IMEI号的特征

4、借助具有公信力的第二方DMP如果能够拿到广告投放之后的覆盖人群的device ID或者其他ID,那么你也可以将这些数据上传给阿里品牌数据银行或者腾讯DMP之类的第二方DMP(请注意,很多人认为他们是第三方DMP,但实际上中国基本上没有严格定义上的第三方DMP)。之后,你能看到这些人群的ID与第二方DMP的ID匹配率往往很低,而且就算有匹配,人群的数据也完全驴头不对马嘴。

5、爬虫这个方法主要用来检查那些定向投放的视频广告是否“作弊”。简单讲,视频广告尽管一般不会提供固定的广告位保证,比如我要投放某个节目前面的前贴片,这种媒体是不会承诺的,但是媒体还是会承诺节目类型,比如投放在美剧,或者投放在社会新闻之类。

不过,媒体不会提供具体的投放位置的URL。解决这个问题的方法很简单,第三方追踪广告投放环境(页面)的URL,并且分析这个URL页面具体的内容是否与承诺的节目类型的内容符合。上图:通过爬虫爬取投放广告的页面的内容,与实际承诺的投放定向内容相比较(来自AdMaster的案例)这种方法其实对于程序化广告的投放基本上都是比较适用的,本质上程序化投放的品牌安全性也是来自于这种方法。

6、移动端:利用其他硬件识别信息这个方法也需要第三方帮助,但是道理很简单:作弊设备不会随着人到处跑,因此它们的硬件识别信息,尤其是网络环境相关信息、LBS相关信息等,基本上处于永远不变化的状态。这样能够帮助发现可疑设备。

7、反模拟器与反肉鸡流量另外一些作弊用的模拟器或者肉鸡之类。模拟器和肉鸡仍然是机器,因此,它们的行为与人的行为实在有太大的差别。但由于品牌广告的投放,有时候并不看受众的行为——只是为了获取曝光,那么这种情况下,仍然需要依赖于第三方帮助识别。

第三方识别这些肉鸡的方法有几种,包括利用特征库做相似性学习(有点类似于机器学习,用现有的肉鸡库或者模拟器库里面的机器行为比对被测流量的行为),做这些流量的行为特征分析(第三方能够有一定的跨域追踪这些流量的能力)等。