AdGuard过滤规则项目:metaratings.ru广告拦截技术分析
2025-06-21 05:24:02作者:温玫谨Lighthearted
背景概述
俄罗斯体育资讯平台metaratings.ru近期被用户报告存在多处广告展示问题。作为AdGuard过滤规则项目的典型案例,该网站展示了现代网页广告的多种呈现形式和技术实现方式。本文将深入分析该网站的广告投放机制及对应的过滤解决方案。
广告技术分析
1. 内联内容广告
从用户提供的截图可见,网站文章内容中插入了多个原生广告单元:
- 文章中部插入的游戏推广横幅
- 侧边栏的赞助内容推荐
- 页面底部的相关产品推荐
这些广告采用CSS类名如promo-block
、recommendation-widget
等,通过DOM注入方式与正文内容混合展示,增加了过滤难度。
2. 头部横幅广告
网站头部区域存在大型横幅广告位,特征包括:
- 使用
header-banner
类名 - 动态加载广告内容
- 响应式设计适配不同设备
3. 追踪技术
广告系统采用了多种用户追踪技术:
- 第三方cookie设置
- 行为追踪脚本
- 点击热图分析
过滤解决方案
1. 元素级过滤规则
针对具体广告单元,可采用元素隐藏规则:
metaratings.ru##.promo-block
metaratings.ru##.header-banner
metaratings.ru##.recommendation-widget
2. 网络请求拦截
分析发现广告内容通过特定域名加载,可添加网络过滤规则:
||adservice.metaratings.ru^
||ads.metaratings.ru^
3. 脚本拦截
阻止广告相关JS执行:
metaratings.ru#%#//scriptlet('abort-on-property-read', 'advertising')
技术挑战
- 动态加载:部分广告采用AJAX动态加载,需要监控DOM变化
- 类名混淆:广告容器类名定期更换,需使用更稳定的选择器
- 原生广告:与内容高度融合的推广信息难以准确识别
最佳实践建议
- 结合多种过滤方法(元素隐藏+请求拦截)
- 定期更新过滤规则以应对广告系统变更
- 使用CSS属性选择器等更精确的定位方式
- 考虑用户报告中的实际展示效果调整规则
总结
metaratings.ru案例展示了现代内容网站典型的广告实现方式。通过多层次的过滤策略,AdGuard项目可以有效拦截各类广告展示,同时该案例也为过滤规则开发提供了有价值的参考样本。持续的用户反馈和技术分析是维护高效过滤规则的关键。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0128AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
229
2.3 K

仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
112
76

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291

暂无简介
Dart
531
117

仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
93

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
990
587

Ascend Extension for PyTorch
Python
73
102

仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
34
59

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
401