AI 广告作弊防护：以智驭智，以新破新

By Eran Abramson

《星球大战》中精彩演绎神秘「原力」，就像当下的人工智能（AI）。

AI 的发展已为各个领域带来了巨大价值。但正如「原力」有光明与黑暗两面，AI 也可能被不法分子利用，对个人和企业构成威胁，在移动营销领域尤为如此。

一方面，我们可以借助 AI 以极高的精度识别和打击作弊行为；另一方面，作弊者也会利用 AI 发展出高超的手段，设计出层出不穷的复杂骗局，让数十亿美元的广告预算面临风险。

眼下最值得思考的问题是：AI 能否彻底根除广告作弊，还是正在助长其蔓延？

广告主必须认识到， AI 是一把「双刃剑」。唯有正确理解并运用这股力量，才能将 AI 从潜在威胁转化为最有力的防御武器。通过合理的策略，企业不仅可以把 AI 视为优化营销的工具，更能将其打造为抵御广告作弊的坚实护盾。

广告作弊威胁升级

广告作弊当然不是新鲜事，但 AI 已将其推向前所未有的复杂高度。如今，不法分子利用先进技术制造虚假流量、劫持设备，并精准模拟人类行为，让作弊行为更隐蔽、更难以识别。每年因此造成的损失以数十亿美元计，不仅消耗了广告预算，也严重侵蚀了广告主对行业的信任。

从广义上看，广告作弊指通过各种欺骗手段操纵广告系统，从而攫取不当收益的行为。常见形式包括：

虚假流量：利用机器人模仿人类行为，以虚增曝光或点击量。
僵尸网络（Botnets）：通过劫持大量设备，批量发起大规模作弊活动。
点击刷量：人为制造高点击率，常见目的包括耗尽竞争对手的广告预算或获取非法收益。
虚假用户：创建高度仿真的虚假账号，伪装成真实用户进行交互。

AI 何以加速广告作弊的进化？

AI 已经成为广告作弊的「加速器」，为不法分子提供了更复杂、更易扩展、更高效的工具。开源 AI 平台降低了技术门槛，使得作弊者几乎无需投入过多精力，就能部署高级作弊方案。

例如，作弊者会利用生成对抗网络（GANs） 制作合成内容，包括深度伪造广告和虚假用户，这些虚假用户甚至能与真实广告活动进行互动。由 AI 生成的交互行为往往以假乱真，骗过分析工具，让虚假的广告互动被误判为真实数据。比如，作弊者会利用 GANs 批量生成虚假用户资料，伪装成真实用户与广告互动。

AI 加速了点击农场（Click Farms）的进化，导致其隐蔽性更强。AI 算法可以模拟多样化的用户行为，如滚动、停留时间和不同的点击模式，让作弊行为看起来愈发逼真。此外，AI 作弊也提高了 CTIT（点击到激活时间）检测的难度，它能更精准地模仿真实用户的随机行为与时间分布，掩盖虚假流量。

AI 作弊带来的财务损失是巨大的。据 Statista 预测，全球广告作弊造成的损失将从 2023 年的 840 亿美元飙升至 2028 年的 1720 亿美元。随着 AI 工具的普及，作弊行为也变得更复杂、更普遍。

在应用营销领域，广告作弊同样猖獗。根据 AppsFlyer 估算，2024 年移动应用激活广告的作弊风险敞口高达 170 亿美元（指若没有作弊防护将可能造成的损失；实际上，凭借有效的监测机制，大量虚假流量已被拦截，因此未产生实际损失）。

例如，CycloneBot，一个专门攻击联网电视（CTV）平台的方案，利用 AI 虚增观看次数和流量，每月令广告主损失数百万美元。BeatSting 通过生成虚假音频流量，每月从广告主手中骗取超百万美元。FM 欺诈是另一种音频作弊方式，欺诈者将虚假的音频流量与看似真实的用户活动混合，分布在不同设备和音频播放器上，迷惑广告系统。

这些虚假的交互数据不仅扭曲了互动指标，还误导广告主，以为自己触达了真实受众。这些案例充分说明了作弊者正在利用 AI 扩大规模并规避检测。

「黄牛机器人（Scalper Bots）」也已经渗透到数字广告活动中。作弊者使用 AI 工具自动操纵竞价流程，恶意抬高广告位成本，导致广告预算被白白消耗。这类基于 AI 的作弊方案能够模拟复杂的多次点击路径，精准瞄准高价值的程序化广告投放，让检测变得更加困难。

而这些仅仅是冰山一角。作弊者仍在不断创新，借助 AI 在数字广告生态系统中发现并利用新的漏洞，推出更多尚未被揭露的作弊手法。

以火攻火：利用 AI 绝地反击

虽然广告作弊手法日益复杂，但 AI 同样能够成为强有力的反击武器。借助先进的机器学习模型与预测分析，广告主可以实时识别并阻断作弊，将风险化解于未然。

AI 在打击广告作弊方面有以下突出优势：

异常检测：算法持续监测流量，发现并标记突发性或异常模式，例如突然的流量激增或行为不一致。
持续学习：AI 不断分析新的数据样本，及时识别新兴的作弊手法，从而始终保持领先。
更高精度：AI 系统能够以极高的准确率区分真实用户活动与作弊行为，大幅减少误判。

成功案例

AppsFlyer 的 AI 作弊防护工具能够不断适应新型威胁，提供实时防护，每年阻止数十亿美元的虚假交易。与此同时，其他解决方案也能够借助预测分析来预判作弊趋势，利用图谱分析识别潜在的作弊网络。

我们的 AI 不仅提升了检测的精准度与速度，还在实际威慑力上表现出显著优势，核心价值体现在以下几个方面：

更快的检测速度：识别作弊行为的效率提升至 8 倍，帮助企业及时避免巨额损失和数据失真。
更强的威慑力：对作弊的拦截速度提升至 14 倍，大幅缩短了作弊者利用新型手法和漏洞的时间窗口。
更高的有效性：即使在作弊者绕过防护的情况下，仍能保持超过 90% 的检测有效率，检测精度平均仅下降 9%。
更精准的识别：整体检测准确率提升 7 倍。
实时检测：能够实时识别多达 60% 的归因后作弊行为，大幅减少虚假用户与虚假激活。

使用 AI 打击广告作弊的挑战

但 AI 并非「万能解药」。作弊检测系统往往高度依赖历史数据，因此在识别全新的作弊手法时存在局限性。这也导致了「猫捉老鼠」的循环：检测能力刚有提升，作弊者便迅速调整手法。

另一个挑战是可解释性。AI 驱动的作弊检测系统有时会产生难以解释的结果，让广告主难以理解为何某些行为被标记为作弊。确保系统具备足够的透明度与可解释性，仍是 AI 在作弊防护领域广泛应用的关键前提。

此外，隐私与合规问题也让防护更加复杂。AI 工具必须满足全球数据保护法规（如 GDPR）要求，同时又要保持对抗复杂作弊手段所需的高效性。在用户隐私与有效防护之间找到最佳平衡，也是广告主面临的普遍挑战。

将 AI 化为打击广告作弊的盟友

要领先于作弊者，企业需要采取全面且积极的防护策略。仅依赖 AI 是不够的，只有将其与人类的专业经验相结合，进行战略性协作，才能真正发挥 AI 的最大效用。以下是企业可采取的应对措施：

投资先进的 AI 解决方案：选择具备前沿检测与防护能力的工具。
将 AI 与专家经验融合：分析师能够优化 AI 输出，解读复杂模式，并处理自动化系统可能遗漏的边缘案例。
跨平台协作：与同行及行业伙伴共享情报，提升整体防御水平。
保持灵活应变：通过新数据不断更新检测模型，应对不断演化的作弊手法。

前瞻性策略

要有效打击广告作弊，企业必须具备前瞻思维。比如，联盟式学习（Federated Learning） 就是一种新兴方法，它允许不同组织在不共享原始数据的情况下共同训练检测模型，从而在保障隐私的同时提升防护效果。

同时，营造鼓励创新与试验的企业文化也至关重要。通过推动跨团队协作，并与领先的技术伙伴开展合作，企业才能保持灵活应变和持续主动。进一步而言，建立行业联盟、共享洞察与资源，还能在更大范围内提升整体防御力。

事实已经证明，近年来的 AI 创新为企业带来了强劲推动力，帮助众多企业不断提升能力，优化产品和服务。然而，AI 本质上是一把双刃剑，既能带来积极价值，也可能被不法分子利用。企业必须充分认识这项技术的优势与风险，并持续投入、不断创新，才能把 AI 转化为打击广告作弊的关键力量，在这场攻防较量中始终占据主动。