小红书避免损害平台利益 小红书平台的作弊与反作弊的区别

互联网 | 2022-08-18 03:05:47| 85
小红书避免损害平台利益  小红书平台的作弊与反作弊的区别

当一个平台的商业价值凸显出来,就会出现一个灰色产业,与用户质量、社会结构这些复杂的问题无关。只是关于人性对利益的追求

举个简单的例子,微博没有百万粉丝出门都不好意思打招呼,但是百万粉丝怎么可能这么容易?简单,刷一下就行。最低的时候微博粉丝低至几毛钱,成本很低。

刷数据既满足了博主的虚荣心,又让他们觉得脸上有光,同时也承载了商业价值。品牌一看,几百万粉丝绝对是大V,还要投入更多的钱。长此以往,就会形成产业链。

作弊因需求而存在,却因成本低而泛滥。

今天当然主要说小红书。下面说说小红书平台的灰色产品作弊和小红书的反作弊。

1

什么是出轨?

我们经常听到欺骗这个词,但我们仍然不知道欺骗的确切含义。

简单来说,只要是通过正常段位滥用产品功能,就已经算作弊了。

但现实中,有些出轨未必会造成伤害,纠结这一点并不重要。所以需要补充一点正常的滥用产品功能牟利的行为都是欺骗。

即前有违规,后有获利,也就是我们常说的作弊。

在不同的平台,作弊的形式也不尽相同,这与业务场景密切相关。比如电商平台刷单就算作弊,卡虫刷道具就算游戏作弊,但小红书里没有刷道具这种场景。

那么《小红书》中有哪些行为是出轨呢?(主要行为)

1。刷数据:互动(点赞、收藏、评论),点击。

2。商城计费:计费,Bug价(薅羊毛),转卖商品。

3。引流:群发私信。

4。种草:批量做账,虚假种草(冒充真实用户体验)。

偶尔这些作弊行为暂且不论,但往往我们认为刷数据就是作弊,其实是错误的。刷数据只是最广泛的作弊行为。

2

出轨的坏处?

既然出轨是个贬义词,出轨肯定不是好事。

小红书作弊(刷数据)有什么坏处?影响到谁了?

缺点:

1。数据值:

刷数据,也就是骗数据,那么首当其冲,首先受损的就是数据值。

近年来,我们总能听到“大数据”这个词。其实就是整理分析数据,得出一些结论。比如小红书,品牌在a方向做了笔记,如果数据反馈足够好,那么我们可以追。相反,如果有问题,我们可以及时调整。

但是假设数据本身是错误的,那么所有的数据分析都是没有意义的,可能会造成严重的决策失误或者战略失败。

我相信目前99%的品牌投放都需要看数据结果来做调整。如果数据有问题,结果可想而知。

2。流量值:

数据对当前投放结果有直接影响,但间接会对小红书生态的流量价值产生深远影响。

比如微博的数据作弊已经非常严重,导致现在的用户对微博的数据不信任。如果有1000个赞呢?粉丝有一百万又怎么样?都是刷的。

长此以往,对平台也会有同样的连锁反应,任何互动都会被视为刷单。

以小红书场景为例,是指一些热门的爆款文章是人为制造的,并不是真正的热门,用户不会用小红书做消费决策。

其次,是流量价值的锚定。一个平台的流量价格会随着时间的推移逐渐固定下来。比如在微信微信官方账号平台阅读的热门单价是1元,而在微博阅读,四舍五入,就是没钱。但是这个流量价值差距是怎么来的呢?

当然还有用户质量的问题,但很大程度上也是由数据的难易程度决定的。在微信官方账号阅读比较难出现,所以很贵,而在微博很容易,大家都觉得不值钱。

而且品牌也会判断流量值,假设流量值是1元。结果1块钱价值的流量其实因为欺诈数据刷的占了10%,剩下的90%都被刷了,根本没有流量价值。所以对于品牌来说,会降低对这个平台流量的期望值,心理上会被贴上标签,流量值只有0.1。

这样小红书整个平台的流量值就只有0.1,这对坚持真实流量的博主来说是严重的伤害和低估。不过,这个我们以后再详细说。

影响:

平台端:

说起影响,我其实想先说说小红书平台,因为在大多数场景下,我们总觉得危害是博主是品牌,却都忽略了刷数据对平台的一些危害。其实平台才是最大的受害者。

首先,数据作弊不仅是违反平台规范的行为,在平台具有影响社会或服务社会的属性时,也存在法律风险。

平台有信息的监管责任。如果数据刷的内容有误导性,带来社会问题,是数据刷的责任还是博主的责任?其实平台已经承担了责任。

其次,服务资源的问题。不要小看小红书每次打开视频和链接的这些小动作。其实小红书的成本一直存在。高速带宽和服务器成本很高,但是刷数据的时候,很多时候会消耗很多不实用的有效资源。一方面浪费钱;另一方面,刷数据导致平台服务崩溃可能太可怕了。

有时候比如微博热搜:小红书又崩溃了,也是因为刷数据的人。

生态方面:

其次,生态的各个方面影响最大。当然,核心是品牌和用户,其次是博主,最后是一些服务商。

品牌:品牌花钱买了不符合预期的虚假数据。没什么好解释的,最大的冤大头。

用户:人为的假热笔记会造成用户的不信任和用户的流失,当然也可能造成一定的损失。

博主:典型的劣币驱逐良币。你刷我,我打不过你。你赚钱轻松随意。苦了就赚不到钱了,良心博主注定要输。别人能扛的,就顺其自然。最后,所有博主都在刷。

服务商:最后一个是服务商。为什么?类似于博主劣币驱逐良币,好服务商良心服务商不刷也打不过其他服务商。

品牌说我1000元可以投1万个赞。来找你怎么可能只投1000个赞?说你们服务商是刷单的,但是品牌说数据好看我才能交差。我无能为力。

所以有良心的服务商肯定做不到,肯定会走。但问题是,和博主问题相反,好的博主很多,刷数据的博主很少。在这里,好的服务商很少,而刷数据的恰恰是那些最多的服务商。这些服务商伤害了整个平台的利益。

3

产灰是怎么工作的?

对作弊进行了定义,并讨论了作弊的弊端和影响。对于小红书平台,我们不能只袖手旁观,迎头痛击灰色产业,但也不能空谈打击。对抗是一个长期的事情,所以最基本的是先搞清楚灰色生产怎么做,这样才能进行精准治理。

说到刷数据,首先我们需要知道一个基本原理。数据有链接,有连锁反应。比如喜欢,就不能直接修改笔记的喜欢数据,因为每个喜欢的后面都代表一个账号的动作。如果你喜欢,但是你没有喜欢的账号,程序会报错,刷单失败。其次,根据目前的技术情况,你还不能直接进入小红书的数据来修改数据。

所以刷数据的方法一般是用数字点赞,收集评论等。现在你知道了吧,刷数据的前提是要有“数”。

号码怎么取?用你的手机号码。

但是有几千个赞,一个个账号收到验证码。你不累吗?而且一个人注册不了那么多手机号。我该怎么办?

有一个专门解决手机号问题的灰色行业。只能用手机号接收验证码,不能持有。这样的平台可以提供大量的手机号码供使用。它被称为“代码接收平台”。

但总有一些特殊情况导致远程码接收不及时,也可能存在手机号被他人注册的情况,比如被小红书封了的情况。我该怎么办?

线内有个叫“猫池”的东西,可以插N多张电话卡,可以用程序的形式控制接收验证码,也可以本地部署,你只需要自己做一堆手机号,插上就行了。当然这里不得不说的是,代码接收平台后面也用到了猫池。

那你是怎么拿到手机号码的?物联网卡,虚拟运营商卡为你打开新世界之门。

当然,只用手机号注册账号还是不行的。毕竟这么多账号都要赞,小红书通过判断IP知道是批量刷数据的账号。

所以新的技术点来了。如何伪装账号使其不相关?那就是改IP。

Ip代表一个用户的网络地址,同一区域的Ip段是相同的。即使用同一个WI-FI接入,IP也是完全一致的。但是只要IP可以切换到其他地区,比如全国各地,每个账号都不一致,那不就完了吗?

切换Ip有很多种方式。

最后是设备问题,如何控制大量账号?买1000部手机?把手机卖了,屏蔽了再买?这不是卖二手手机的吗?

所以为了提高效率,防止手机设备被折腾,灰产者用电脑“模拟手机”,一台电脑有N部虚拟手机。因为是模拟的,所以可以完全修改手机的配置和信息,这样不仅可以伪装设备,还可以远程工作。

当然,有些人为了模拟正品,买1000的手机也很正常。

但这还不是全部。以上只是解决了注册账号和伪装设备的问题。一个账号要体现真实性,不能全是白的,没有头像,没有简介,没有笔记。一看就是水军。

但是我们还是要知道,一个账号的设置很简单。一堆账户呢?

这时候脚本和群控的问题就诞生了。只需要一个脚本就可以让这些账号自发填写信息,并且可以根据程序设置浏览笔记(筹号)甚至发布笔记。

以上大概构成了制灰的基础设施和基本操作条件。

最后卖了。

但我们也必须明确,灰色生产不是一成不变的。随着小红书的不断进攻,灰产不断迭代。

早期灰分产率:

获取小红书账号cookie,导入软件模拟登录使用,离线运行。(完全没有可视化界面)

中期灰分产率:

使用虚拟机或真实设备通过脚本和程序来控制它。

后期灰分生产:

真人完全众包(类似于在like群里发红包,真人喜欢)

所以可以看出,随着小红书的打击,作弊的成本在不断上升。

问题来了。既然知道了灰产的工作原理,那么小红书是如何对抗作弊的呢?

4

小红书如何对抗作弊

反作弊从来都不是一个简单的任务,也不是简单的发现和解决问题,而是一种战略对抗。

所以要明白灰产是无法彻底根治的,这是一个现实问题,因为只要有需求,就会有人铤而走险去做,惩罚是事后施加的,不能防患于未然。因此,有必要在保护上做文章,以降低产灰比例。

比如你刷了100个粉丝,然后平台被清理了,那么下次他会选择继续刷100个粉丝,但是另一种方式永远不会结束。

所以我们能看到的是,小红书作弊越来越难了。所以猜测小红书的反作弊思路是增加作弊成本,降低作弊动机。

当作弊成本高于实际流量价值时,刷数据就不复存在。比如你10块钱喜欢,还有人喜欢吗?我不会。制造10元假币的成本是11元。你还用假币吗?事实就是如此。

小红书在实践中梳理了作弊的环节,在不同的作弊阶段进行不同的打击。

1。预测作弊:

通过人工或相关行业智能,找出哪里有作弊的可能。比如小红书店群里,偶尔会有作弊广告的通知短信,工作人员可以伪装博主下单。通过梳理这些账户的特征,他们就能一网打尽。

这样作弊在开始之前就被提前预测到了,这样作弊就不会大规模发生。

2。作弊鉴定

但是上面的预测总会有疏漏。当作弊发生时,必须快速准确地识别。

因此,小红书对业务场景进行了细致的监控,比如账号注册、登录、浏览、关注、喜欢、评论、收藏、贴笔记等。,并始终识别账户的真实性。

这些收集到的行为会通过两个端口多次验证,本地客户端会检查时间等行为。没有问题的时候,数据可以上传到云服务器,但是会在这里进行验证,审核身份、网络、设备的状态。终于可以出成绩了。

于是有同学说,我喜欢我家小号配大号。为什么不秀出来?

即被识别,认为账号正在被刷,所以账号被限制,交互不会有影响(但不会通知)。但是当然这样的情况也会有误判,所以如果不是大量的动作,平台会判断不是作弊,过几天就会神奇的发现账号又好了。

同理,有些评论发出后,别人看不到,也是认可的,但原因不一定是数据作弊,也可能是引流等行为。

到目前为止,小红书可以识别的内容形式有:

1.单词(以及变形单词或错别字组合)

2.图片

3.录像

4.声音的

判断作弊的参考信息

1.网络环境

2.手机号码

3.装备

4.用户行为

5.身份特征

在这些大数据的处理下,我们个人在办公室注册几个号进行数据作弊,基本看不出来。也容易被批量操作账号识别。同时,按照小红书的严防死守的思路,误判的可能性极大,但不杀的几率相当小。

根据上图中的案例,也可以看出小红书是如何做鉴定的。

基于对个体的识别,行为特征会被清晰识别,而组织的行为特征会识别群体的行为特征,团队的行为特征会利用群体的行为特征叠加自然流动数据。反馈差的笔记接收到异常的交互数据,从而识别它们。

所以有数据作弊的伙伴,我也奉劝大家放下屠刀成佛。

真的,太容易被抓了。

3。作弊处理

鉴定不是目的,目的是处理和管理。识别出作弊后,会对作弊工具和需求者进行处理,比如清账号、封禁设备、限制笔记、惩罚创作者等。,但这是滞后的。必须立即打击当前的作弊行为,如请求拦截、机器验证、笔记限制等。

可见效果是立竿见影的,作弊动机是可以后期影响的。

4。效果评估

最后,总是要判断这个系统是否可行有效,所以验证的方法很简单。去卖灰产的地方看看他还在卖吗?多少钱?就知道打击是否有效了。

下图为小红书全场景反作弊风控系统。看得出来还是挺全面的,思路也很严谨。

在其他技术层面,小红书确实有很多需要努力的地方,但在风险控制方面,小红书做得相当不错,值得其他平台借鉴。

当然,技术能力只是时间和精力投入的问题。我觉得其他平台也有同样的实力去做。但问题是其他平台不管什么原因都没有做,这给了作弊团队一些鼓励。

但长期来看,这将极大影响平台的商业价值和生态的信心。

毕竟好的创作者,好的品牌,好的服务商,都值得有一个更公平更严肃的商业环境。

不要让劣币驱逐良币。在红宝书里再做一遍。

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