网盟假量新花样：AI 脚本是如何骗过广告主的？

最近关注到一件很有意思的事情，随着AI 大范围落地于各行各业，”假量“也迎来了全面升级。联盟渠道里的“假量”不再只是笨重的脚本和模拟器，而是逐步被 AI 技术“赋能”——行为更像真人、更难被传统检测手段识别。

我也查阅了一些相关材料，和同行们聊了聊这些现象。这篇文章就简单聊聊AI 假量的实现原理以及它现在能做到什么程度。顺便再聊聊防御与检测方法。（如果有小伙伴有补充欢迎留言或私聊）

从行业报告与安全厂商的观察来看，假量们正把生成式 AI、自动化脚本、代理池与虚拟设备结合起来，通过“智能化”的假流量/假安装/假留存链路。这类流量在短期内能制造出非常漂亮的 KPI（低 CPI、高次留存），从而骗过投放算法与广告主。

那么，他们到底怎么骗过识别呢？

下面把常见的实现手段拆成几个模块，便于大家理解。

1) 首先是行为模拟（AI 模拟人类操作轨迹）

传统脚本通常是“定时点击、固定路径”，行为机械；AI 脚本可以利用模型生成更随机、更符合人类习惯的滑动、停留、浏览和交互序列（如打开页面、停留读文、随机滑动、点击按钮等），使得单看行为序列时更像真人。业界观察到，攻击者正用这种方式显著提高假量的“拟真度”。

2) 设备指纹与环境伪造

攻击者通过虚拟机、模拟器或“设备指纹伪造库”随机化 UA、屏幕分辨率、系统版本等，同时结合庞大的代理 IP 池与全球位置伪装，降低重复指纹被检测的概率，从而在 MMP 与反作弊系统看来是“多个不同设备”。

3) 全链路伪造（从点击到留存）

更高级的操作不仅伪造点击和安装，还模拟注册流程、首日打开、次留等行为——也就是说从“曝光→点击→安装→注册→次日打开”可以被脚本/自动化流程完整伪造，形成一个看似合理的用户生命周期，骗过短期指标审查。

4) 自动化规模化与学习优化

利用机器学习或强化学习不断调整行为策略（比如哪些创意更易触发转化、什么时间点模拟打开更像真人），实现“智能化试错—放大”循环，进一步提升被算法放量的概率。反过来说，攻击者也在用 AI 来优化作案手法。（这是我了解到的最神奇的一点，从实现原理上来讲并不难，因为 AI 具备仿人的行为生成能力、统计学习能力以及自动化执行能力。不过还是有一定技术门槛的，主要就是数据与信号的反馈是最难的，毕竟相当于做了一套简版的算法逻辑。不过针对于一些考核目标相对单一，并且使用素材类型等较为简单统一的平台是比较容易实现的。）

我们再来聊聊容易被骗的点以及如何预防 AI 假量？

1. 首先，我们关注短期 KPI 具有迷惑性：算法与人都会对短期高 ROI、低 CPI 更慷慨（投放/加预算），AI 假量可以将短期数据做的更真实，更有针对性。

2. 观测窗口太短：很多广告主只看 1–3 天数据，真正能揭露假量的往往是 7 日、30 日留存与ROI。

3. 监测维度单一：仅看安装数或点击率，容易被“漂亮的假量”误导。

4. 联盟与渠道信息是不透明的：部分联盟不愿、或无法提供足够的溯源数据，导致事后取证困难。

   
   

其实对应的，我们也可以针对这些已经发现的 AI 假量特性做出一些预防与洞察

1. 检查关键节点，例如「安装到注册」「注册到次日打开」的时间分布：异常一致或集中在固定时段就要警惕一些了。

2. 转化曲线是否过于平滑或异常线性（真实人群通常有波动）。

3. 短期（1–3 天）高转化但 7/30 日骤降的组合，是典型假量信号。

4. 设备指纹重复率，包括屏幕尺寸，分辨率、IP、时区、语言版本等等构成的唯一标识重复度，占设备整体比例。

5. 流量来源对比：联盟上报的转化与 MMP/自有 BI 对不上（尤其是事件时间戳不一致、去重方式差异大时）可以内部自行深度验证

6. 导出用户行为日志，做行为序列聚类：若许多“用户”行为序列高度相似/同构，可能是脚本。

7. 抽样追踪注册用户：人工检查手机号/邮箱有效性、社媒图谱、地域等（这在大规模情况下需抽样检查）。

回到最后我们还是要看如何去避免被假量坑的，以下几招绝对不会错（核心就是 ROI 导向）

1. 分级放量 + 小批量试水：对新联盟/新供给方，先小量测试并把观察窗口拉长到 7–30 天再进行放量。

2. 付费模式引导：优先采用“按留存/付费后结算”或混合结算方案（先付小额，再按有效留存结算）辛苦商务同学了?‍♀️。

3. 在合同中写清流量可审计、数据溯源与欺诈赔付条款。辛苦商务同学了?‍♀️。

4. 多方数据交叉对比：联盟报表 + MMP + 自有 BI（事件时间戳一致化），形成三方对照。

5. 引入专业反作弊厂商：对于流量占比高或可疑来源，使用第三方检测/回放服务进行深度鉴定。

6. 技术上强化：在 APP 端/服务端增加更丰富的行为信号回传（如交互事件、session id等），提升后期检测能力。

下附部分厂商调研内容：

https://www.trafficguard.ai/news/sophisticated-ad-fraud-bad-actors-take-aim-at-digital-marketing-with-ai-powered-bots?

https://www.mmm-online.com/news/how-ai-is-reshaping-the-dynamics-of-ad-fraud/?

https://www.appsflyer.com/blog/mobile-fraud/ai-ad-fraud-innovation/?