在广告联盟与电商平台的合作中，虚假流量（俗称“流量蛀虫”）通过机器作弊或人工作弊手段，骗取广告费用，严重损害广告主利益，破坏生态平衡。识别并踢出这些“流量蛀虫”，需从技术、数据、行为模式等多维度构建反作弊体系。以下是具体指南：

一、识别虚假流量的核心维度

虚假流量通常表现出目的性（为骗取费用而生成）和规律性（作弊手段重复），与真实流量的自然性（用户行为多样）和多样性（需求各异）形成鲜明对比。识别时可聚焦以下特征：

1. 流量来源异常

• IP地址集中：大量点击来自相同IP段（如C段IP重复出现），或IP与用户地理位置不匹配（如VPN/代理IP）。
• 设备指纹雷同：同一设备伪装成不同用户（如模拟器、虚拟机、无真实IMEI的手机）。
• 来源页面缺失：广告点击无来路（如直接访问或弹窗流量），或来源页面存在引导性不良语句。

2. 行为模式异常

• 高频点击：同一IP/设备在短时间内多次点击（如1秒内点击多次），或点击时间间隔固定（如每10秒一次）。
• 无效交互：点击后无页面浏览、无停留时间、无后续行为（如直接关闭页面）。
• 转化率异常：点击量高但转化率极低（如无注册、无下载、无购买），或转化行为集中在特定时间段。

3. 数据断层与集中

• 前后端数据割裂：广告投放数据（如曝光、点击）与转化数据（如注册、购买）不匹配，无法追踪后续效果。
• 数据表现集中：流量集中在特定设备、地域、时间段（如凌晨大量点击），或用户行为高度一致（如同一路径操作）。

二、反作弊技术手段

通过技术工具和算法模型，实时或近实时识别虚假流量，核心方法包括：

1. 基础规则过滤

• IP排重：24小时内同一IP仅计费一次，通过C段IP辨别动态IP作弊。
• Cookie排重：记录用户访问痕迹，重复Cookie不计费（但需防范清空Cookie作弊）。
• 时间顺差检测：设置点击与页面打开的时间阈值（如3秒内点击视为作弊），或检测点击时间间隔是否固定。
• 来源统计：记录广告放置页面的来路，非搜索引擎或直接访问的流量需重点审核。

2. 高级行为分析

• 设备指纹技术：收集浏览器类型、操作系统、屏幕分辨率等生成唯一设备码，识别同一设备伪装。
• 鼠标轨迹分析：机器人点击通常为同一坐标值，且缺乏KEYUP/KEYDOWN事件。
• 行为模式聚类：通过无监督学习（如孤立森林、LOF算法）识别异常行为集群。

3. 机器学习模型

• 有监督学习：用历史数据训练模型，标注正常/作弊点击，自动识别作弊模式。
• 图关系分析：构建用户-IP-设备关系图，识别作弊网络（如大量设备关联同一IP池）。
• 动态对抗：持续更新模型以应对作弊手段进化（如4G代理IP、真机农场）。

三、反作弊实施策略

构建“事前预防-事中监控-事后完善”的全流程风控体系，平衡广告主ROI与用户体验。

1. 事前预防

• 联盟协议约束：明确禁止域名词投放、隐藏广告、流量劫持等行为，违规可封号或拒付佣金。
• 渠道准入审核：筛选高质量联盟客，重点检查推广网站流量、相关性、历史表现，拒绝马甲网站或低质量渠道。
• 追踪Cookie有效期：设置较短有效期（如1-3天），防止概率性归因作弊。

2. 事中监控

• 实时数据看板：监控点击量、转化率、销售额等指标，对异常数据（如突然飙升）立即预警。
• 订单维度分析：通过归因路径（首次点击到成交时间、渠道交叉）识别作弊订单（如大量订单在支付前X分钟完成）。
• 用户行为追踪：分析用户从浏览到购买的完整路径，剔除无站内行为、跳出率高的流量。

3. 事后完善

• 黑名单与白名单：屏蔽已知作弊IP、设备ID，允许可信渠道（如搜索引擎流量）。
• 规则库更新：定期复盘作弊案例，优化规则引擎和机器学习模型。
• 跨平台数据共享：与媒体平台、第三方反作弊工具（如DoubleVerify、IAS）共享数据，形成行业联防。

四、实战案例：CPS广告反作弊

以某电商平台的CPS（按销售付费）广告为例，反作弊流程如下：

1. 事前：在联盟协议中明确禁止刷单、劫持流量，要求联盟客提交推广网站和合作邮箱。
2. 事中：监控订单归因路径，发现某渠道大量订单在支付前5分钟完成，且用户无站内浏览行为，标记为可疑。
3. 事后：通过设备指纹和IP分析，确认该渠道使用真机农场作弊，封禁账号并追回佣金。

五、反作弊的难点与应对

• 误杀率控制：避免误判真实用户（如企业内网共享IP），需结合业务规则调整阈值。
• 实时性要求：高并发场景下需低延迟检测（如DSP实时竞价），采用“实时层-近实时层-离线层”分层处理。
• 作弊手段进化：持续更新模型和规则，结合人工审核应对新型作弊（如激励点击农场、深度伪装流量）。