Adjust|檢測(cè)、預(yù)防與有效過(guò)濾作弊的關(guān)鍵：CTO 談移動(dòng)作弊理論 II

我們?cè)诶碚撓盗蠭探討了不同的作弊類型，現(xiàn)在讓我們?cè)偕钊肓私夥雷鞅捉鉀Q方案之間的細(xì)微差別，以及該如何善用這項(xiàng)方法來(lái)打造更加強(qiáng)大的系統(tǒng)。

防作弊這個(gè)主題與作弊本身同樣混沌不明，人們對(duì)于預(yù)防、檢測(cè)和拒絕這些行動(dòng)也時(shí)常感到混淆，反而使得廣告商無(wú)法順利運(yùn)行推廣活動(dòng)。作弊檢測(cè)和預(yù)防是我們防作弊套件中的兩大基本要素，我們將對(duì)二者進(jìn)行定義。如果您錯(cuò)過(guò)了此系列的第1部分，請(qǐng)點(diǎn)擊此處了解。

什么是預(yù)防作弊？

既然我們?cè)谔接懽鞅讜r(shí)已經(jīng)建立了一套作弊的共同詞匯，現(xiàn)在可以開始探討如何預(yù)防作弊。首先，當(dāng)我們?cè)谡劇邦A(yù)防”時(shí)，究竟指的是什么？

Adjust將預(yù)防作弊定義為：拒絕對(duì)已知的作弊方法進(jìn)行歸因。在這一點(diǎn)上，我們與移動(dòng)廣告生態(tài)系統(tǒng)中的其他參與者有著本質(zhì)上的不同。

正如前文所述，我們認(rèn)為預(yù)防作弊應(yīng)該遵循以下流程：先檢測(cè)作弊類型，接著研究作弊所使用的方法，最后根據(jù)其獨(dú)有的特征創(chuàng)建邏輯過(guò)濾器。

與我們的作法不同，業(yè)內(nèi)傾向在相同的情境下，交替使用檢測(cè)、預(yù)防和拒絕這些行動(dòng)。這樣缺乏專業(yè)的作法容易造成不確定性，進(jìn)而被不肖者惡意利用，使市場(chǎng)處于持續(xù)的混亂狀態(tài)。

值得留意的是，在我們的“預(yù)防”定義之下，事實(shí)上只有歸因公司能夠有效地利用過(guò)濾器。第三方工具只能在這之后顯示檢測(cè)指標(biāo)，除非歸因公司允許他們介入歸因過(guò)程。

這可能造成他們對(duì)術(shù)語(yǔ)的使用產(chǎn)生混淆。

然而，其他歸因公司并不接納我們對(duì)于預(yù)防的定義。

起初，其他歸因公司都不愿意執(zhí)行歸因過(guò)濾，因?yàn)閼峙陆档推淝篮献骰锇榈氖杖?，?huì)破壞合作關(guān)系，甚至可能影響重要客戶的引薦。只有在Adjust引領(lǐng)實(shí)踐并建立出一套用于與合作伙伴溝通拒絕的標(biāo)準(zhǔn)之后，才陸續(xù)有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手開始效法。

盡管部分競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手已經(jīng)在他們的“預(yù)防作弊”套件中添加過(guò)濾器，但是雙方技術(shù)之間仍存在重要差異，核心差別主要在于兩方面：

我們樂(lè)于持續(xù)研究新方法，并找出不同作弊手段的特征。

我們勇于承擔(dān)拒絕歸因的責(zé)任，讓客戶免于參與和渠道的討論。

要理解Adjust與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的差異，首先要了解我們作弊檢測(cè)和防作弊過(guò)濾器的獨(dú)到之處。

我們的作弊檢測(cè)為何與眾不同

我們剛才已經(jīng)了解到，作弊檢測(cè)是實(shí)行預(yù)防作弊的首要步驟，畢竟我們無(wú)法打擊看不到的問(wèn)題。因此我們認(rèn)為，把“檢測(cè)”定義為廣告參與和應(yīng)用活動(dòng)的統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程，對(duì)我們接下來(lái)的分析很有幫助。請(qǐng)注意，統(tǒng)計(jì)分析相異于邏輯分析，我們將在下文的過(guò)濾器部分中進(jìn)行說(shuō)明。

作弊檢測(cè)的分類方式與作弊相同，可以區(qū)分為兩種截然不同的類型，然而兩者檢測(cè)目的都是要探測(cè)出不存在的交互或是偽造用戶。

對(duì)于偽造歸因，檢測(cè)通常重點(diǎn)關(guān)注流量質(zhì)量的標(biāo)記，例如點(diǎn)擊的原始IP、轉(zhuǎn)化率和總體的點(diǎn)擊安裝時(shí)間(CTIT)分布。在進(jìn)行偽造用戶檢測(cè)時(shí)，我們會(huì)查看用戶行為：用戶最終購(gòu)買或留存？他們的交互是否符合普通（人類）用戶的規(guī)律？

檢測(cè)可以有效地辨識(shí)是否存在特定類型的作弊，方便我們?nèi)蘸箝_展對(duì)使用方法的研究。這之所以是個(gè)好方法，是因?yàn)闄z測(cè)在第一時(shí)間并不關(guān)注作弊數(shù)據(jù)“如何”進(jìn)入數(shù)據(jù)集。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，當(dāng)客戶在查看控制面板時(shí)，發(fā)現(xiàn)渠道A的轉(zhuǎn)化率是0.05%。他不知道哪些交互是不真實(shí)的，但是他知道這很有可能是作弊造成的。

再舉一個(gè)例子，內(nèi)部BI團(tuán)隊(duì)查看來(lái)自不同廣告發(fā)行商的用戶購(gòu)買率。他們并不知道哪些具體的用戶不真實(shí)，但是他們可以明確地找出生命周期價(jià)值(LTV)異常低的廣告發(fā)行商。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法為設(shè)備作排名也是作弊檢測(cè)的一種形式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)大量屬性為用戶分組，使其得以檢測(cè)到人類通常不會(huì)輕易采用的模式。為用戶評(píng)分則能讓我們明白，來(lái)自特定合作伙伴的用戶是否表現(xiàn)出異常行為，也幫助我們了解，為何它們先前被視為真實(shí)流量。

這些示例表明了Adjust為何將檢測(cè)看作預(yù)防作弊過(guò)程中的首要步驟，而非解決方案的萬(wàn)靈丹。實(shí)際上，我們認(rèn)為推廣單一獨(dú)立的檢測(cè)，有可能為整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)帶來(lái)嚴(yán)重的負(fù)面影響。

視預(yù)防為唯一對(duì)策會(huì)產(chǎn)生什么問(wèn)題？

試想一下，您的信用卡公司通知您，您的帳戶出現(xiàn)了一筆來(lái)自世界另一端的偽造提現(xiàn)交易。但是他們并沒(méi)有嘗試阻止，而只是向您發(fā)送最新消息，告訴您他們歸類為欺詐的每一筆進(jìn)一步交易。是否凍結(jié)這張卡需要由您來(lái)決定。

使用作弊檢測(cè)工具的廣告主會(huì)有與上述情況相似的感受。提供事發(fā)后的“事后”警告，使生態(tài)系統(tǒng)形成了這樣的本能反應(yīng)傾向，并很無(wú)奈地養(yǎng)成了對(duì)“基礎(chǔ)級(jí)別作弊”的容忍。

在每個(gè)月末，廣告主不得不深入研究每個(gè)渠道合作伙伴及其次級(jí)廣告發(fā)行商的報(bào)告，標(biāo)記出超越已檢測(cè)到作弊任意臨界值的部分。之后他們嘗試說(shuō)服產(chǎn)生這類數(shù)據(jù)的渠道，并就退款或未來(lái)營(yíng)銷活動(dòng)的折扣達(dá)成協(xié)議。這個(gè)過(guò)程十分麻煩，牽涉其中的雙方也都不樂(lè)見。對(duì)于此類信息，廣告主唯一能選擇的其他應(yīng)對(duì)方式就是將特定次級(jí)廣告發(fā)行商列入黑名單，或是完全停止與某個(gè)合作伙伴合作。最終，在廣告主自行采取任一對(duì)策之前，往往開始接受“較低”的作弊發(fā)生可能性。

我們都知道，唯一“可接受”的作弊量應(yīng)該是0%。然而如果在活動(dòng)中提出這個(gè)觀點(diǎn)，有些人可能嗤之以鼻，這是因?yàn)樵谖覀兊男袠I(yè)內(nèi)，充斥著低于標(biāo)準(zhǔn)的防作弊措施。

對(duì)于渠道來(lái)說(shuō)，這個(gè)過(guò)程也同樣令人沮喪，因?yàn)樵缭趶V告主嘗試收回作弊流量之前，廣告發(fā)行商通常已經(jīng)收到付款。礙于匯總報(bào)告難以使用，又缺乏可操作的數(shù)據(jù)，間接使得渠道無(wú)法依計(jì)劃移除惡意發(fā)行商。

唯一能夠防止付費(fèi)給作弊廣告發(fā)行商的對(duì)策，就是使用活躍的過(guò)濾器，通過(guò)這些過(guò)濾器，渠道和廣告主能夠?qū)崟r(shí)了解被拒絕的流量。讓我們來(lái)進(jìn)一步了解過(guò)濾器是什么。

有效的防作弊過(guò)濾器該具備哪些要素？

如果不過(guò)濾作弊數(shù)據(jù)，合法的流量來(lái)源恐怕會(huì)失去歸因，進(jìn)而扭曲客戶的數(shù)據(jù)集，降低下游指標(biāo)。因此，所有防作弊系統(tǒng)欲達(dá)成的唯一結(jié)果，應(yīng)該是過(guò)濾歸因以拒絕作弊。

然而，并非所有過(guò)濾器都以相同的條件創(chuàng)建。許多解決方案采用的過(guò)濾條件并不完善，同時(shí)間也暴露了他們對(duì)于作弊方法知識(shí)的不足。要突破畫地自限的黑箱(black box)思維，我們需要革新大多數(shù)防作弊過(guò)濾器的基本功能。

以下是為奠定Adjust過(guò)濾系統(tǒng)的四大核心支柱：

低假陽(yáng)性率

低假陰性率

符合邏輯

透明清晰

我們將防作弊過(guò)濾定義為一組邏輯條件，它們不會(huì)產(chǎn)生假陽(yáng)性或假陰性數(shù)據(jù)，或是（至少）產(chǎn)生非常低的假陽(yáng)性率或假陰性率。邏輯條件需要是解釋性并且透明的，這意味著對(duì)于回應(yīng)“到底為何拒絕此項(xiàng)歸因？”這一問(wèn)題，需要有明確、易懂并能被認(rèn)同的答案。此外，有效的過(guò)濾器應(yīng)基于邏輯的事實(shí)以及作弊者無(wú)法控制的機(jī)制上創(chuàng)建，方能使作弊無(wú)所遁形。

Adjust對(duì)于過(guò)濾作弊的看法

正因?yàn)槲覀兙芙^廣告作弊，我們應(yīng)該樂(lè)于為我們系統(tǒng)所阻擋的任何歸因承擔(dān)責(zé)任，并勇于向合作伙伴捍衛(wèi)每項(xiàng)被阻擋之歸因的正當(dāng)性。

我們不見得要在每回自動(dòng)杜絕作弊發(fā)生后和渠道討論，但是我們承擔(dān)每一次防止作弊發(fā)生的重責(zé)大任。

預(yù)防作弊不應(yīng)只是一種營(yíng)銷策略，或是一種混淆視聽的方式，它應(yīng)是嚴(yán)肅的責(zé)任。如果處理得當(dāng)，反作弊解決方案將有助于優(yōu)化整個(gè)移動(dòng)廣告生態(tài)系統(tǒng)。倘若應(yīng)對(duì)過(guò)程中，我們忽略了相關(guān)的重要細(xì)節(jié)或必要研究，那么它最終只會(huì)成為行業(yè)內(nèi)蒙混大眾的萬(wàn)靈油。