她设3关揪App刷量 10分钟识别92%假注册

“原本以为App推广作弊情况占20%，我认了，没想到结果是80%。”

◆ “量江湖”创始人赵晔

文| 铅笔道 记者 赵远

►导语

2015年3月，一家合作的O2O平台找上门来，径直将用户数据摔在桌上。赵晔惊讶地发现，通过某渠道获取的用户，80%为虚假用户。面对O2O平台的责问，她无言以对。

2013年，赵晔创办北京比邻弘科科技有限公司，从事大数据营销，为广告主抓取精准用户。她与新浪微博合作，将该平台的广告转化率由3‰~5‰提升至7%，最高能到18%~19%。

当她准备将这套模式向App推广复制时，却陷入困境。彼时，App推广作弊泛滥，并已陷入“狗咬尾巴”的怪圈。

疯狂的作弊推广摧毁了赵晔原本的产品构想。她调转思路，瞄准“反欺诈”方向，成立“量江湖”项目。

“量江湖”系统通过分析近百项用户数据，如IP地址、SSID（无线网络名称）等，鉴别真假用户，帮助企业了解真实用户的需求。

产品运行过程如下：

截至目前，“量江湖”已与“去哪儿网”等108家企业建立合作，共检测6000多万用户，95%的检测可在10分钟内完成，准确率超过92%。

注: 赵晔已确认文中数据真实无误，铅笔道愿与她一起为内容真实性背书。

跳出作弊怪圈

2013年的大半时间，用户在新浪微博上看到什么样的广告，赵晔说了算。

彼时，她与新浪微博合作，为广告主抓取精准用户，做大数据营销。“花在错误受众身上的广告费用，实在太浪费了。”

她依照社会学特征、消费习惯和兴趣爱好三个指标，建立用户模型，有选择地将广告库中的上百条广告推送给相应用户。“我们与新浪合作后，广告转化率平均达7%，最高能到18%~19%，而它此前的转化率只有3‰~5‰。”

在微博攻城略地后，赵晔准备将这套模式向App推广复制。她与七八十家App建立合作，为它们“抓”用户。

结果，她发现App推广作弊泛滥，并已陷入“狗咬尾巴”的怪圈。“免费软件要盈利，只能依靠流量吸引广告主。某些声称每天有20万独立访客的软件，真实用户可能只有2000人。软件所有者自己给自己造假。”

疯狂的作弊摧毁了赵晔的产品构想。她依靠分析用户数据、提高广告转化率盈利，但如果有一半的用户数据是假的，“我们将毫无价值”。

两条路摆在她面前：同流合污，或者冲破怪圈。

两家国外公司让她看到“反欺诈”的发展方向。2014年底，深受作弊困扰的赵晔召集员工商讨对策。查询资料时，两家反欺诈公司Palantir和Sift Sciences跳入她的视野。“它们依靠机器学习和大数据实现反欺诈，而这样的技术，我们也已掌握。”

调研国内公司后，“反欺诈”的产品方向进一步明确。“去哪儿、乐视和墨迹天气等公司，均为产品推广部门并列设置了运营数据部，专门甄别推广所获用户的真实性。”

2015年3月，一家O2O平台找上门来，径直将用户数据摔在桌子上。赵晔采用某渠道获取的用户，80%是虚假的。面对O2O平台的责问，她无言以对。

作弊泛滥到她不敢想象的地步，“原本以为作弊情况占20%，我们也认了，没想到结果是80%”。

赵晔决定跳出App作弊怪圈，成立“量江湖”项目。

三层体系识别用户

一台电脑前，摆放着100多部手机，它们统一启动、运行、退出App。这是刷量作弊的场景，赵晔完全不陌生。

项目开始运作，她先假装用户，与四五十家刷量公司取得联系，积累作弊方法。

机刷是推广作弊最常用的手法，所占比例超过50%。“以前的机刷使用同一个IP，但现在的机刷变得很复杂，运营人员使用肉眼根本无法识别。”

机刷之外，还有肉刷和积分墙作弊。肉刷因需要人工操作而得名；而积分墙作弊是指App推广人员以金钱等利益引诱用户下载，“这种方式获取的用户并非真实用户”。

而在“量江湖”上，用户数据进入系统后，首先被标记“数字DNA”。“数字DNA是综合IP地址等设备参数，重新生成的设备编码。它构建起反作弊体系的坐标系。”

标记完成，闯关游戏开始。

第一关，用户数据到达“初滤识别层”。初滤识别层过滤明显的虚假用户数据，几秒内即可完成。“如果使用同一个IP地址刷量，那么这种不用心的做法肯定会在这一层被揪出来。”

接着，用户数据被传送至第二关“再滤识别层”，开始进入“量江湖”的核心地带。“初滤识别层只是比对设备信息，谁都做得了。但是现在作弊手段日益复杂，第一层只能检测出5%~20%的虚假用户。”

“量江湖”建立用户行为数据库。赵晔依靠自有渠道、运营商渠道和移动广告渠道获取了5亿以上的用户行为数据。正常用户的群体行为分布，赵晔一清二楚。“检测10万用户，如果发现使用电信的用户比使用移动的还多，那么这批用户就值得怀疑。”

95%的作弊数据会在前两关折戟，而剩余的“疑难杂症”则进入最后一关“终滤识别层”。“量江湖”将调动大数据综合评定各项指标，并与异常行为特征一一对比，这一过程需要耗时三天。

三关过后，用户被分别划分为正常用户、可疑用户或异常用户。

◆ “量江湖”可视化识别结果

产品研发完成，进入试运营。2015年7月，赵晔找到十六七家公司，免费提供试用机会。

“量江湖”将SDK接入合作方的App，“我们的SDK不收集用户敏感信息，并且接入便捷，熟练程序员在一小时内即可完成操作”。用户数据通过SDK传输至“量江湖”的识别系统，识别结果通过SaaS实时显示给合作方。

10分钟识别92%异常用户

试运行一段时间后，赵晔着手优化产品性能。

首先，她缩短检测时间。分层识别系统发挥了优势，“95%的用户数据只需经过两层识别，所以缩短这两层的识别时间最有效果。”3个月后，通过这两层的识别时间由四五个小时缩短至10分钟。

接着，她提高检测准确率。“量江湖”包含IP地址等上百个识别项，并且为每个项设置了不同的权重。加权运算后，生成识别“值”。依照“值”的大小，用户被划分为正常、可疑和异常用户三类。

准确率的提高依赖算法的调整。“设置无规律SSID（无线网络名称）的用户，会被系统怀疑。但如果合作方反馈的数据表明他是正常用户，我们就会降低这个项目的权重，使识别错误率越来越低。”

2015年10月，异常用户的识别准确率增至92%，赵晔有了信心，开始与“去哪儿网”合作。

识别真实用户是赵晔的筹码，“‘去哪儿网’可以了解真实用户的需求”。

这首先有利于“去哪儿网”的业务运营。“我们不仅会指出某部分用户是真实的，并且会指出哪些用户有购票倾向。对于这部分用户，他们可以重点运营。”

产品运营同样获益。“运营者为产品增加某项功能后，也许真实用户在减少，但虚假用户掩盖了这种状况，运营者可能被迷惑。剔除虚假用户后，真实用户的情况才能对产品运营施加正向作用。”

截至目前，“量江湖”已检测6000多万用户，95%的检测可在10分钟内完成，准确率达92%以上。此外，“量江湖”已与近30家大公司、70多家小公司建立合作，面向企业的付费服务费每年由6万到120万不等。

未来，除识别真假用户外，“量江湖”还将进一步细分，做更精细的用户画像，为App运营者提供基于用户价值识别的的运营数据服务。

/The End/

编辑   王  姝      校对   罗正臣

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