AdguardFilters项目：Wallapop网站广告过滤问题分析与解决方案

问题背景

在AdguardFilters开源项目中，用户报告了西班牙知名二手交易平台Wallapop存在广告展示问题。具体表现为在商品搜索页面中，平台原生广告未被有效过滤。该问题出现在使用uBlock Origin扩展的Firefox浏览器环境中，用户启用了AdGuard基础过滤规则和干扰过滤规则集。

技术分析

从用户提供的截图可以看出，Wallapop网站在商品列表页面中插入了平台自身的推广内容。这些广告具有以下特征：

1. 广告单元与正常商品展示样式高度相似
2. 广告元素可能采用动态加载方式注入DOM
3. 广告容器未使用明显的广告类名标识
4. 广告内容与用户搜索关键词高度相关

这类原生广告的过滤难点在于它们往往采用与正常内容相同的HTML结构和CSS类名，使得传统基于CSS选择器的过滤规则难以精确识别。

解决方案设计

针对Wallapop网站的原生广告问题，可以采取多层次的过滤策略：

1. DOM结构分析：通过审查广告单元与正常商品单元的DOM结构差异，寻找可区分的特征属性
2. 网络请求拦截：分析广告内容加载的API端点，在请求层面进行阻断
3. 视觉特征识别：利用广告单元中特有的视觉标记（如"Promoted"标签）创建过滤规则
4. 行为模式检测：监控动态内容加载行为，识别广告特有的加载模式

规则实现

基于上述分析，建议添加以下类型的过滤规则：

1. 元素隐藏规则：针对广告容器特有的父级元素或相邻元素
2. 脚本阻断规则：阻止广告内容加载的关键JavaScript
3. 样式覆盖规则：通过CSS隐藏广告单元同时保留正常内容
4. 请求过滤规则：拦截广告API的特定请求路径

验证与测试

规则部署后需要进行多维度验证：

1. 跨浏览器兼容性测试（Chrome、Firefox、Edge等）
2. 不同搜索条件下的广告展示测试
3. 移动端与桌面端的响应式布局测试
4. 规则对正常商品展示的影响评估

后续优化建议

对于类似Wallapop这类动态内容网站，建议建立长效监测机制：

1. 定期检查规则有效性，应对网站前端更新
2. 收集用户反馈，识别漏过滤的新广告形式
3. 建立广告特征库，提高规则自适应能力
4. 考虑机器学习方法辅助识别动态广告内容

通过这种系统化的解决方案，不仅能有效解决当前Wallapop的广告过滤问题，也为处理同类网站的原生广告提供了可复用的技术思路。