最近關注到一件很有意思的事情，隨著AI 大范圍落地于各行各業，”假量“也迎來了全面升級。聯盟渠道里的“假量”不再只是笨重的腳本和模擬器，而是逐步被 AI 技術“賦能”——行為更像真人、更難被傳統檢測手段識別。
我也查閱了一些相關材料，和同行們聊了聊這些現象。這篇文章就簡單聊聊AI 假量的實現原理以及它現在能做到什么程度。順便再聊聊防御與檢測方法。（如果有小伙伴有補充歡迎留言或私聊）
從行業報告與安全廠商的觀察來看，假量們正把生成式 AI、自動化腳本、代理池與虛擬設備結合起來，通過“智能化”的假流量/假安裝/假留存鏈路。這類流量在短期內能制造出非常漂亮的 KPI（低 CPI、高次留存），從而騙過投放算法與廣告主。
那么，他們到底怎么騙過識別呢？
下面把常見的實現手段拆成幾個模塊，便于大家理解。
1) 首先是行為模擬（AI 模擬人類操作軌跡）
傳統腳本通常是“定時點擊、固定路徑”，行為機械；AI 腳本可以利用模型生成更隨機、更符合人類習慣的滑動、停留、瀏覽和交互序列（如打開頁面、停留讀文、隨機滑動、點擊按鈕等），使得單看行為序列時更像真人。業界觀察到，攻擊者正用這種方式顯著提高假量的“擬真度”。
2) 設備指紋與環境偽造
攻擊者通過虛擬機、模擬器或“設備指紋偽造庫”隨機化 UA、屏幕分辨率、系統版本等，同時結合龐大的代理 IP 池與全球位置偽裝，降低重復指紋被檢測的概率，從而在 MMP 與反作弊系統看來是“多個不同設備”。
3) 全鏈路偽造（從點擊到留存）
更高級的操作不僅偽造點擊和安裝，還模擬注冊流程、首日打開、次留等行為——也就是說從“曝光→點擊→安裝→注冊→次日打開”可以被腳本/自動化流程完整偽造，形成一個看似合理的用戶生命周期，騙過短期指標審查。
4) 自動化規模化與學習優化
利用機器學習或強化學習不斷調整行為策略（比如哪些創意更易觸發轉化、什么時間點模擬打開更像真人），實現“智能化試錯—放大”循環，進一步提升被算法放量的概率。反過來說，攻擊者也在用 AI 來優化作案手法。（這是我了解到的最神奇的一點
，從實現原理上來講并不難，因為 AI 具備仿人的行為生成能力、統計學習能力以及自動化執行能力。不過還是有一定技術門檻的，主要就是數據與信號的反饋是最難的，畢竟相當于做了一套簡版的算法邏輯。不過針對于一些考核目標相對單一，并且使用素材類型等較為簡單統一的平臺是比較容易實現的。）
我們再來聊聊容易被騙的點以及如何預防 AI 假量？
首先，我們關注短期 KPI 具有迷惑性：算法與人都會對短期高 ROI、低 CPI 更慷慨（投放/加預算），AI 假量可以將短期數據做的更真實，更有針對性。
觀測窗口太短：很多廣告主只看 1–3 天數據，真正能揭露假量的往往是 7 日、30 日留存與ROI。
監測維度單一：僅看安裝數或點擊率，容易被“漂亮的假量”誤導。
聯盟與渠道信息是不透明的：部分聯盟不愿、或無法提供足夠的溯源數據，導致事后取證困難。
其實對應的，我們也可以針對這些已經發現的 AI 假量特性做出一些預防與洞察
檢查關鍵節點，例如「安裝到注冊」「注冊到次日打開」的時間分布：異常一致或集中在固定時段就要警惕一些了。
轉化曲線是否過于平滑或異常線性（真實人群通常有波動）。
短期（1–3 天）高轉化但 7/30 日驟降的組合，是典型假量信號。
設備指紋重復率，包括屏幕尺寸，分辨率、IP、時區、語言版本等等構成的唯一標識重復度，占設備整體比例。
流量來源對比：聯盟上報的轉化與 MMP/自有 BI 對不上（尤其是事件時間戳不一致、去重方式差異大時）可以內部自行深度驗證
導出用戶行為日志，做行為序列聚類：若許多“用戶”行為序列高度相似/同構，可能是腳本。
抽樣追蹤注冊用戶：人工檢查手機號/郵箱有效性、社媒圖譜、地域等（這在大規模情況下需抽樣檢查）。
回到最后我們還是要看如何去避免被假量坑的，以下幾招絕對不會錯（核心就是 ROI 導向）
分級放量 + 小批量試水：對新聯盟/新供給方，先小量測試并把觀察窗口拉長到 7–30 天再進行放量。
付費模式引導：優先采用“按留存/付費后結算”或混合結算方案（先付小額，再按有效留存結算）辛苦商務同學了??♀?。
在合同中寫清流量可審計、數據溯源與欺詐賠付條款。辛苦商務同學了??♀?。
多方數據交叉對比：聯盟報表 + MMP + 自有 BI（事件時間戳一致化），形成三方對照。
引入專業反作弊廠商：對于流量占比高或可疑來源，使用第三方檢測/回放服務進行深度鑒定。
技術上強化：在 APP 端/服務端增加更豐富的行為信號回傳（如交互事件、session id等），提升后期檢測能力。
下附部分廠商調研內容：
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/?
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