虚假流量一直是广告主关注的焦点，其发生机制主要分为两种:机器作弊和人为作弊。机器作弊通常通过自动化程序，如利用僵尸网络、DNS/IP伪造或爬虫技术，模拟用户行为来增加网页浏览量或点击量。而人为作弊则涉及雇佣真实用户进行点击广告、下载注册、链接购买等行为，这些行为与真实流量难以区分。
这种现象往往由利益驱动，导致广告效果出现虚假繁荣，看似实现了品牌曝光、或转化等目标，但实际上并未达到预期的市场效果。错误的归因会扭曲市场推广效果的真实反馈，使得投放数据的闭环分析失去客观性。
加和科技的ReachMax程序化广告投放产品，在维护品牌流量的真实性与可信度方面，始终不懈努力，通过联合应用多源数据标签、广告监测和反作弊技术，从流量的ID、IP、频次等多维度数据进行综合分析，实现对异常流量的监控、优化和有效过滤，并推进各关联方推进广告流量优化。
做到这一点，核心取决于加和“透明”和“直连”两大核心策略。
品牌直连媒体
ReachMax不过品牌预算，专注于提供程序化广告投放服务。
我们的直连策略，即品牌可以直接下单给媒体，ReachMax通过直接对接，品牌下单给媒体的流量，通过把控流量的来源，避免可能带来的虚假流量问题。
这种“透明”策略和中立定位增强了广告投放的可信度，同时赢得了媒体的信任，使得ReachMax可以与国内TOP50APP合作，实现了最多媒体点位的直连合作。
（ReachMax对接的部分媒体展示）
我们的广告交易过程清晰透明，使得也能够与多家流量质量判别服务方进行对接，多渠道的转化效果归因分析，为广告计划提供了真实的优化依据。
ReachMax的专注和专业性赢得了许多注重长期价值的国际品牌的信任。我们在日化、美妆、食品、酒水、饮料、医药和零售等多个行业中，与多家世界500强企业建立了稳固的战略合作伙伴关系。
ReachMax反作弊解决方案
ReachMax的反作弊能力主要通过三重过滤，来减少疑似异常流量。
1.多源数据的联合应用，准确人群触达，减少无效流量和非真人流
ReachMax通过多源数据标签的联合应用，如TalkingData、个推等，实现了对目标受众的准确定位，并有效规避了无效流量和非真人流量对广告预算的浪费。
在技术层面，ReachMax的独特之处在于能够同时查询并应用多家DMP的标签。通过多源数据的交叉验证，能够更准确地识别高质量流量。当多个数据源均无法识别某个流量时，该流量的可疑性自然增加，从而更好的进行流量筛选和优化。
2.智能频次控制，规避人为“刷量”
智能频次控制是DSP投放中的一项关键技术，它通过管理用户在一定时间内接触到广告的次数，来平衡用户体验和广告效果。ReachMax实现跨媒体、跨点位、跨模式、跨端口的多触点联合频次管理，优化用户触达效率，而通过对于用户流量频次的监控和分析，也能帮助甄别异常流量。
3.加和黑名单库和众多反作弊DMP链接，异常流量的拦截
对异常流量的拦截，主要通过加和异常流量黑名单库，和多方反作弊数据方合作。
异常流量黑名单库:利用ReachMax庞大的广告推送量和广泛的在线设备ID覆盖，我们可基于用户ID、IP在网络出现频率、规律，结合广告曝光、点击行为等信息，实时监控、标记、并退回异常流量。
多方反作弊数据合作:作为行业内领先的DSP，我们与众多DMP反作弊数据方进行API对接，通过实时的流量查询和优化，进行 IVT 和 SVIT 的有效过滤，比如腾讯天御、RTBAsia、秒针等。
值得一提的是，在和反作弊DMP合作时，ReachMax会为品牌定制异常流量的"判黑阈值"，实现精细化的流量评估和过滤。
具体来说，ReachMax在媒体推送流量时，会对每个流量进行真实性综合评分。只有当评分超过预设的阈值时，流量才会被接受;否则，将被退回给媒体。
关键在于如何合理设置这个"判黑阈值"。为了找到最合适的设置，ReachMax结合品牌曝光完成进度和电商后效关键数据指标分析，比如阿里的AIPL/京东的4A人群资产、加购率和转化率等数据表现。通过细致对比这些关键指标在不同判黑阈值下的表现，我们可以比较准确地调整反作弊DMP的选择和判黑阈值，以优化广告投放策略。
严格及时的多方校对，确保流量的真实性
在日常投放和数据监控中，联合数据监测方、流量方与ReachMax系统投放数据定期校对，若三方数据校对GAP超过合理范围，则立即启动数据异常排查机制，并推动各方24小时内解决问题。这种严格的数据核对流程不仅提升了广告投放的透明度，也保障了流量的真实性。
流量反作弊不仅是一个技术挑战，更是一个道德和信任的考验。在这个充满挑战和机遇的时代，加和科技将与所有广告主和合作伙伴一起，共同维护一个健康、诚信的广告生态。
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