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随着数字广告生态系统的持续发展，谷歌近日宣布了一项突破性技术升级。2025年第二季度，其广告团队联合谷歌研究院与旗下DeepMind公司，正式将大语言模型（LLMs）技术整合广告流量质量监测系统。新媒网跨境获悉，这项技术可在毫秒级识别非真实用户行为，目前已实现无效流量（即来自机器人或非目标用户的广告互动）减少40%的显著成效。

技术架构的革新突破
传统防御机制依赖规则式过滤与人工抽查，而新系统通过多模态分析实现质变：实时解析网页/应用内容、广告位展示特征及用户交互模式的三重数据流。根据外媒披露的技术白皮书，大语言模型可捕捉传统算法难以识别的语义关联，例如将"诱导点击"的伪装文案与异常流量模式进行交叉验证。

广告主与发布商的直接受益
无效流量导致的年损耗曾是行业痼疾。2023年美国互动广告局（IAB）报告显示，全球 advertisers因虚假点击损失的预算高达420亿美元。谷歌此次升级后，广告主后台数据已显示三个关键变化：异常展示频次下降27%、CPC（每次点击成本）误差率缩减至1.2%以内、高价值用户转化路径识别准确率提升19个百分点。

系统运行机制的透明度建设
针对可能存在的误判争议，谷歌在2025年5月更新的《无效流量过滤技术说明》中披露了双重核查流程：先由LLMs生成嫌疑流量画像，再通过卷积神经网络进行行为轨迹验证。该公司强调，所有被拦截的流量均保留60天申诉期， publishers可通过API接口调取详细判定依据。

行业标准化的新参照
值得关注的是，谷歌此次技术部署恰逢美国数字广告标准委员会（DASB）2025年度合规审查期。该机构技术顾问在接受外媒采访时透露，正在评估是否将LLMs检测纳入MTA（媒体流量审计）认证体系。与此同时，欧洲数字服务法案（DSA）执法机构已要求谷歌提供技术原理说明文件。

新媒网跨境了解到，此次技术迭代已覆盖搜索广告、展示广告和YouTube广告三大核心业务线。分析其2025年第一季度财报可发现，广告业务毛利率同比提升3.8%，其中23%的增长归因于无效流量成本节约。不过业内人士指出，该技术对独立DSP（需求方平台）的兼容性仍需进一步测试。

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