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作弊问题一直是广告行业和网赚行业中存在的严重挑战，这个时候，企业和平台方就需要建立一定的反作弊策略了。这篇文章里，作者就探讨了常见的反作弊策略，及其相应的原理、优劣势等方面。一起来看看吧。
一、引言
在广告和网赚行业中，作弊问题一直是一个严重而普遍存在的挑战。随着互联网的快速发展，越来越多企业将营销活动转向数字渠道，使得虚假点击、刷流量等作弊手段层出不穷。
为了维护市场竞争的公平性和保证广告主与媒体合作伙伴的利益，广告和网赚行业采取了各种防作弊措施。本文将深入探讨国内广告和网赚领域常见的反作弊策略，并分析其原理、优劣以及应对挑战所面临的困境。
二、重要共识
防作弊是一项长期对抗的博弈过程，既不是对黑产设备、团队的放任不管，任由虚假流量的产生；也不是对他们“赶尽杀绝”，从而把一些潜在“合理”的收益造成误杀，而是寻找一种动态的价值平衡点，寻求拟合广告主/广告平台的评判标准，达到收益最大化。
防作弊没有标准策略，不同业务不同产品需要针对不同的情况不断完善和跟踪。
三、基本名词说明
四、现状分析
广告平台对于虚假流量的识别是黑盒状态我们无法准确匹配，但是通过业务不断地进行也能总结到一些方法，且现在第三方的防作弊平台也是层出不穷。
但部分产品、业务依然还会受到广告主、广告平台的核减。其实业内各广告平台一般除了做设备改机、作弊工具风险、行为等风险黑产特征识别外，另外还会看下游广告点击后的效果相关数据，比如广告的N天后激活、留存、转化等信息，偏app广告点击后流量质量的判定，对质量低效果差的情况进行核减。
1. 虚假流量的识别
需要加大对风险的行为做出监测与规避，不仅仅是通过设备层面，更通过广告数据方面。
2. 虚假流量的获益形式
每种广告都有对应的付费形式，也都有虚假流量获益的诉求点，这些组成了虚假流量获益的形式。通常存在的特征为点击变得很频繁但有无效交互，一段时间内同一个人频繁访问投放的广告等。
3. 虚假流量的常用维度
设备维度：
IP地址维度：
用户行为维度：
广告相关维度：
数据统计维度：
五、解决思路
根据不同的业务场景配置不同程度的防作弊策略。
1）设备层面：黑产用户或异常用户可能会使用大量量产的低价手机或假冒品牌的设备，可以通过筛选设备机型进行排除或重点关注：
高风险设备标签：
中风险设备标签：
低风险设备标签：
VPN、多开工具、积分墙、自定义rom工具等。
2）变现数据：黑产用户或异常用户通常会在短时间内产生大量的点击或消费行为，因此他们的ARPU、IPU和eCPM数据可能会远高于正常用户。可以通过设置阈值，在超过一定数值的用户中进行筛选和分析。
3）微信安装时长：黑产用户或异常用户通常会通过快速安装大量微信账号来实现欺诈行为，因此可以通过结合微信安装时长进行比对，找出安装时间短但消费行为异常的用户。
六、风控类型 1. 安装风控
数据收集与分析：
设备指纹识别：
IP地址验证：
用户行为分析：
机器学习和模型建立：
实时监测和反作弊措施：
安装验证和结算处理：
2. 实时风控
数据采集：
数据预处理：
特征提取与计算：
实时监测算法：
阈值设置和规则引擎：
风险评估与报警：
实时反作弊措施：
七、解决方案
1）置前拦截：更加细颗粒度的对各项指标进行拦截，提升有效拦截：可加强对自然量用户的拦截力度，一旦发现规律即可进行特征匹配拦截，将不同维度的信息做组合：
优化拦截效率，根据不同场景的利益相关程度分场景提升配置拦截强度。
2）置后处理：通过IP、用户名批量处理。
3）封禁维度：账号维度、IP、设备维度。
八、后记
在广告行业中，防作弊分析变得越来越重要。随着技术的不断发展和作弊手法的不断变化，广告主和广告平台都面临着日益复杂的作弊威胁。因此，建立一个强大的广告防作弊分析系统是至关重要的。
然而，广告防作弊分析并非一劳永逸的解决方案。作弊手法不断演变，新的作弊手段可能会绕过现有的防护措施。因此，持续的监测、分析和优化是必要的。广告平台和广告主应该与技术团队和数据科学家紧密合作，不断改进防作弊分析系统，提高作弊检测的准确性和效率。 |
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发表于 2025-9-1 22:01:48
