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[發明專利]網頁訪問量作弊的檢測方法和裝置有效

專利信息
申請號: 201310523151.0 申請日: 2013-10-29
公開(公告)號: CN103593415B 公開(公告)日: 2017-08-01
發明(設計)人: 祁國晟;吳充;馬燕龍;楊韜;戴飛;余德樂 申請(專利權)人: 北京國雙科技有限公司
主分類號: G06F17/30 分類號: G06F17/30;G06F11/00
代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司11240 代理人: 李志剛,吳貴明
地址: 100086 北京市海淀區*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 網頁 訪問量 作弊 檢測 方法 裝置
【說明書】:

技術領域

發明涉及互聯網領域,具體而言,涉及一種網頁訪問量作弊的檢測方法和裝置。

背景技術

隨著越來越多的廣告主選擇互聯網進行廣告投放,網絡廣告費用支出逐年遞增,對互聯網廣告投放效果的定量評估和第三方權威檢測已經成為廣告主的剛性需求。但是,與傳統媒體行業不同,互聯網廣告行業的技術門檻更高、數據結構更為復雜、評估指標維度更多、投放技術要求更高。而這些都為互聯網廣告作弊提供了可操作的空間,損害了廣告主的利益。

下面對上述中一些術語進行介紹:

互聯網廣告作弊:媒體為了刷廣告流量而進行的作弊。

廣告主:是廣告活動的發布者,是在網上銷售或宣傳自己產品和服務的商家,是聯盟營銷廣告的提供者。任何推廣、銷售其產品或服務的商家都可以作為廣告主。廣告主發布廣告活動,并按照網站主完成的廣告活動中規定的營銷效果的總數量及單位效果價格向網站主支付費用。

目前,網絡搜索服務商所經營的競價廣告業務以及搜索排名服務中很多都有點擊量作弊的行為。根據業內人士估計,搜索引擎廣告的總點擊量中兩成以上是子虛烏有的。一般地,點擊量作弊的方法分“自動”和“手工”兩類。前者往往是通過“機器人”(能夠自動執行一系列循環點擊、頁面刷新操作的腳本程序)來不斷點擊出現在網站和搜索結果頁面上的網幅圖像廣告Banner。后者則是采取“人海戰術”,以較低的成本雇用廉價勞動力來進行人工點擊各類廣告鏈接——這種難以通過技術手段偵測的作弊方式如今正呈上升趨勢,而一些鬧得沸沸揚揚的網絡評選作弊事件其實也都與這種作弊方式有關。

在網頁中嵌入內聯框架iframe是互聯網廣告作弊最常用的技巧。該方法一般是在自己的網頁上嵌入大小為0×0或1×1的iframe,也就是用戶不可見的iframe。通過iframe打開其他頁面,使得用戶打開了并非自己想要進入的網頁,在用戶看不見的情況下刷流量。傳統的反作弊方法難以有效識別這種采用“人海戰術”和嵌入iframe的作弊方式,導致點擊量作弊情況難以有效抑制。

互聯網廣告作弊歸根結底都是網站主為了刷訪問量而實施的作弊行為,因此第三方權威檢測機構對廣告網頁刷訪問量的作弊行為進行檢測,能有效地保護廣告主的利益。但是現有技術中,很少有能夠識別網頁訪問量作弊的方案。

針對現有技術中對網頁訪問量作弊識別不準確的問題,目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種網頁訪問量作弊的檢測方法和裝置,以解決現有技術中對網頁訪問量作弊識別不準確的問題。

為了實現上述目的,根據本發明的一個方面,提供了一種網頁訪問量作弊的檢測方法。根據本發明的網頁訪問量作弊的檢測方法包括:獲取目標網頁的訪問量;判斷訪問量是否滿足預定條件;如果訪問量滿足預定條件,獲取目標網頁的訪問來源信息;以及根據訪問來源信息判斷目標網頁的訪問量是否作弊。

進一步地,獲取目標網頁的訪問量包括獲取目標網頁的歷史訪問量和當前訪問量,判斷訪問量是否滿足預定條件包括:獲取歷史訪問量和當前訪問量的比值;判斷比值是否超出第一設定閾值;如果比值超出第一設定閾值,則確定訪問量滿足預定條件;如果比值未超出第一設定閾值,則確定訪問量不滿足預定條件。

進一步地,獲取目標網頁的訪問量包括獲取目標網頁的歷史訪問量和當前訪問量,判斷訪問量是否滿足預定條件包括:獲取歷史訪問量和當前訪問量的差值;判斷差值是否超出第二設定閾值;如果差值超出第二設定閾值,則確定訪問量滿足預定條件;如果差值未超出第二設定閾值,則確定訪問量不滿足預定條件。

進一步地,獲取目標網頁的訪問來源信息包括:獲取目標網頁的源代碼;在源代碼中加入檢測代碼以獲取目標網頁的訪問IP地址;將訪問IP地址作為訪問來源信息。根據訪問來源信息判斷目標網頁的訪問量是否作弊包括:獲取訪問IP地址中的第一訪問IP地址的第一訪問量,第一訪問IP地址為訪問IP地址中訪問目標網頁最多的一個訪問IP地址;計算第一訪問量與訪問量的比值;判斷第一訪問量與訪問量的比值是否超出第三設定閾值;如果第一訪問量與訪問量的比值超出第三設定閾值,則確定目標網頁的訪問量作弊,如果第一訪問量與訪問量的比值未超出第三設定閾值,則確定目標網頁的訪問量未作弊。

進一步地,確定目標網頁的訪問量作弊包括:獲取第一訪問IP的訪問停留時間;判斷訪問停留時間是否超出第四設定閾值;如果訪問停留時間未超出第四設定閾值,則確定目標網頁的訪問量作弊;如果訪問停留時間超出第四設定閾值,則確定目標網頁的訪問量未作弊。

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