¶ 如何准确判断流量损失量？
通常，流量损失会被不准确地评估。
¶ 错误方法
通过计算black页面访问总数（在本例中为121）与访问总数（在本例中为505）的比率，得出24%的访客进入了black页面，流量损失达到了76%的结论。
错误在于包含了访问总数（505），其中包括所有类型的机器人（抓取工具、解析器、网络爬虫）以及各种公司和服务的访问，而这些在互联网上数量庞大。机器人可能以不同频率访问你的white页面，有时数量可能非常多。
¶ 正确方法
需要计算black页面访问总数（在本例中为121）与来自所有广告活动的点击总数（来自广告账户）在集成hoax.tech脚本的white页面上的点击量（例如150次点击）的比率。
这样计算后得出80.6%的点击进入了black页面，损失量为19.4%。
在流量量较少的情况下，无法准确估计流量损失的程度。有效分析的可接受流量量是来自一个流的500次点击以上。
¶ 什么因素影响流量损失的程度？
流量损失的程度可能会受到以下因素的影响：
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广告活动的目标与流设置的匹配
例如，如果流设置允许美国（US）、加拿大（CA）和仅桌面设备，但广告活动的目标设置为其他国家和设备，那么来自流设置允许范围之外的访客将停留在white页面，从而增加损失的数量。 -
流中启用的JS指纹识别
当流中启用JavaScript指纹识别时，机器人检测更加准确，但重定向不是在服务器上发生的（如PHP过滤），而是通过访客的浏览器进行JavaScript重定向。这种类型的重定向较慢，外部因素（如设备的网络速度）可能会影响跳转。 -
white页面和black页面的“重量”
当启用JS指纹识别时，只有在访客浏览器中white页面完全加载后（页面会通过特殊的预加载器隐藏）才会执行重定向。因此，使用轻量且优化的white页面非常重要。同样，black页面也应尽量保持轻量。尤其是在网络较慢的情况下，部分访客可能不会等待跳转而关闭标签页。在这种情况下，系统无法获取浏览器指纹，该访问将被视为white页面访问，即使访客符合所有流设置。如果仅使用PHP过滤，white页面的重量影响较小，但优化black页面仍然重要。 -
white页面相对于目标受众的服务器位置及服务器特性
启用JS指纹识别时，建议使用尽可能接近目标受众的服务器，以减少延迟。弱的共享主机也可能对跳转速度造成负面影响。 -
点击欺诈
点击欺诈是一种欺诈行为，涉及对广告链接的虚假点击。在点击欺诈场景中，广告预算会快速耗尽，但没有转化。在仪表盘中，50–100%的点击可能停留在white页面，也可能有部分进入black页面。 -
目标受众特征
一些三线国家的平均网络速度较低，与其他因素叠加后可能会增加流量损失。
¶ 什么是流量损失的正常范围？
当广告活动的目标与流设置一致，并且没有点击欺诈且启用了JS指纹识别时，流量损失达到30%被认为是正常的。然而，这些损失取决于上述因素，可能会略高。
在使用PHP过滤的情况下，10–20%的流量损失是可接受的。
在原生广告网络中，如果广告投放在由机器人驱动的资源上，流量损失可能会很显著
¶ 如何减少流量损失？
- 确保广告活动的定向与流设置保持一致；
- 优化white页面和black页面的加载速度；
- 使用一个更接近目标受众且具有良好特性的服务器来托管white页面；