Hearders请求中的Referer和Useragent是最直观判断机器行为的方法，在反爬虫策略中也应用广泛。机器行为模拟的点击请求由于没有正常访问路径，Referer可能为空，Useragent可能不是正常浏览器的Useragent。但Hearders非常容易伪装，这一策略只能甄别那些初级作弊者。

　　2. 点击行为分析：

　　机器点击具有一定的连续性，可以通过判断同IP同设备的连续点击、同IP段的大量点击、同IP连续点击间隔时间等进行判断。段位稍高的作弊者会通过改变IP地址、改变cookie地址、低频率点击等方式掩盖程序自动点击的特征，在这种情况下需要结合到站后的点击行为轨迹进行综合分析。

　　除了点击作弊之外，现在的网络广告作弊甚至能做到虚假转化。

　　广告主最看重的效果数据就是点击后的转化效果，比如用户注册数、商品下单数、参与活动的人数等。转化作弊即在注册、激活、下单等不同场景下通过自动化程序有针对性的模拟真人行为。

　　以转化作弊中的机器注册为例，除了传统的频率、次数的防御以外，atv，目前有效的分析维度有：

注册者的URL访问轨迹：机器注册可能出现到站后只访问注册URL频繁注册的行为。

注册者是否查看了页面上的静态资源：机器注册在访问时只关心网页上的文字，在没有验证码的情况下不会加载页面上的CSS或JS信息。

不同账号同密码注册

注册者从到站到注册间的时间间隔：真人通过点击广告到站后往往在注册前会有较长

　　时间的浏览过程，而机器行为则会在到站后直奔主题，连续两个点击之间时间非常短。

　　从以上的例子可以看到，虽然广告的投放带来大量的新注册用户，但这批新注册用户可能充斥着僵尸用户，实际的留存率极低。广告主是数字营销领域作弊链中最大的受害者，因为有各种作弊手段的存在，广告主损失的不仅是大笔的广告预算，还有虚假转化带来的各种营销活动的虚假繁荣。

　　解决方案，有吗？

　　网络广告作弊是一个很复杂又很庞大的事物，也没有完美的解决方案。目前，解决网络广告作弊的思路大致有两种：

媒体平台加强反作弊算法，提高机器人识别率；

广告主自己对流量和转化进行甄别评估。

　　无论广告是被虚假点击还是虚假转化， 最终还是要回归到广告主的平台上，从源头上杜绝广告作弊的可能性才是最佳的选择。

　　作者简介：孙欣芸 岂安科技数据分析师。3年互联网数据分析及运营经验，丰富的多行业业务风险反欺诈经验，负责岂安科技产品运营及不同行业不同客户的业务风险分析。

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