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随着移动广告行业的复杂性不断加深，加上一小撮试图扰乱市场秩序浑水摸鱼的“黑心玩家”，现在整个行业由于广告作弊所引发的不信任感正在加剧。如今，复杂的智能程序使得检测作弊变得越来越困难，整个行业也面临着前所未有的挑战。伴随作弊者各种花样翻新的骗局，行业的声誉受到了严重的质疑，广告网络、开发者和广告主之间的关系也正在经受考验。为了更好地理解这些模式和策略，我们需要将人类的智慧和技术更好地结合起来。（原文来自皮匠网，关注“三个皮匠”微信公众号，每天分享最新行业报告）

本指南罗列了移动广告作弊生态系统的新趋势、可用于作弊检测和预防的工具和技术以及反作弊解决方案的评估框架。

人工智能之战

移动广告作弊是当今营销人员所面临的最紧迫、最复杂的问题之一。Junipe「调研公司的数据显示，2018年，广告作弊造成了190亿美元的广告收入损失。该报告提出了一个关键发现，即：2017年广告作弊增加了33%，且预计到2022年还将增加130%，由此导致的损失也将高达44亿美元。

更重要的是，广告作弊在过去几年的发展速度非常惊人和令人担忧。曾经被认为是非常先进的作弊方法现在很可能已经过时，一个很好的例子是SDK欺骗—一种在一年多前才被发现的作弊类型。今天，作弊者使用先进的混淆技术并利用机器学习(ML)来对抗反作弊算法。这些技术非常准确地模拟了用户安装后的行为，这使得检测作弊变得更加困难，更不用说预防。

BuzzFeed最近曝光了一个涉及数百万美元金额的广告作弊计划，涉及Play Store上的125个应用。这种做法是通过数十个国家的一系列空壳公司精心策划和执行的，有效地掩盖了资金踪迹。更有趣的是，机器学习算法先被用来学习真正用户的应用程序行为，以便创建模仿这种行为的机器人。当这种机器人流量与真实流量按适当比例混合，将使得传统的反作弊解决方案几乎不可能检测到这种作弊行为。

这起精心策划的广告作弊计划可能是全球第一个此类广告作弊行为的案例。更令人担忧的是，这可能仅仅是个开始，此类尝试的频率和复杂性正在不断地增加。

本质上，虽然猫捉老鼠的游戏仍在继续，但是人类已不再处于游戏的前沿，取而代之的是双方机器学习算法的激烈较量。在建立一个全面的反作弊框架之前，有必要真正理解广告作弊的含义和影响。本指南不仅着重强调了这两点，还提供了一份包含八项步骤的检查清单，用于评估市场上现有的数十种反作弊解决方案。