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微信调整阅读数据 “虚惊一场”后刷量卖家照常接单

原创网络2018-08-08

 

  虽然腾讯并没有明确表示,接下来将会采取什么措施来“剔除虚假数据”。但一位知名互联网公司的技术人员表示,可以通过反作弊的技术手段实现。


 

  8月7日凌晨,微信公众号图文分析页面跳出了一则通知,称为保证平台的健康运营,公众号后台的文章阅读数据将于今天起,剔除机器等非自然阅读带来的虚假数据。因统计口径的切换,导致新的统计数据与历史数据对比可能出现波动,该变动对运营者的流量将不产生实际影响。

  这是一则看起来前后有些矛盾的通知。

  通知的前半部分提到将剔除机器带来的虚假数据,后一句又提到对运营者的流量不产生实际影响。如果是打击刷量行为,则前端的流量应该会受到影响。

  虽然一时间微信还未解释清楚,但还是引起了刷量主们的恐慌。有网友表示,她以为2016年9月的“刷量大号裸泳事故”又要重演。

  然而消息出来后不久,微信便删除了相关通知并出面澄清,解释此次调整主要是为了统一前端和后端的数据。

  目前公众号图文消息底部数据已经采用了新的统计口径,意味着这一次只是把后台的统计口径和前端的口径调整到一致,前端的阅读量不会跟着受影响。

  接下来腾讯会不会采取措施“剔除机器等非自然阅读带来的虚假数据”,我们不妨再等等。但是目前可以确定的是,刷量公司还没有停下来。

  刷量平台依旧在接单

  多位公号运营告诉记者,此前,文章显示的阅读数和他们在后端看到的阅读数会有偏差,后台的阅读数据一般会滞后,这也是此次微信调整口径的主要原因。

  虽然是一场“误会”,但有一个事实无法忽略——刷量的操作依然普遍存在。

  2016年9月28日,微信曾进行过一次接口升级,让一些靠刷量起来的大号出现了“裸泳”,有公号的阅读量直接从平时的十万加落到几千。

  有数据显示,当时有124个账号的阅读数暴跌了80%以上。但两年后,刷量工具仍被公号们普遍使用着,刷量技术也根据新接口进行了调整,价格也随之上涨。

  根据新榜的数据显示,截至2018年7月31日,新榜已确认372个账号具有明显的“刷阅读”行为,其中在今年前7个月确认的就有116个。

  据了解,对刷量有需求的一般分为四类。公关和广告公司、企业号小编、代运营工作室,这些都是刷量服务的潜在用户,同时还有一类重要的用户,自媒体人。

  淘宝上有专门的店铺为这些人提供刷量服务,包括阅读量、点赞数,甚至还有机器刷出的评论。记者随机咨询了淘宝的两位卖家,他们均表示并不清楚微信更新的通知,截止到7日下午依旧在接单。

  通过技术手段可实现剔除虚假阅读数据

  2016年的那次“事故”后,刷单不但没被打击,价格不跌反而贵了不少。

  一位运营人员表示,刷单实际上从2013年就开始了。最早是刷粉丝,公众号文章显示阅读数后,同一拨人开始经营刷阅读量。2016年以前,一千的阅读量十几元就可以,现在价格已经翻了好几番。淘宝一位卖家还告诉记者,刷量分快刷和慢刷,但不论快慢都会在当天24点前完成。

  除了价格和速度不同,刷量还分为“人工刷”和“技术刷”两种,但人工刷成本高效率低,所以现在基本都是技术刷,即利用手机和电脑这些常用设备进行刷量。

  刷量人员借助电脑同时操纵几十甚至上百台手机,通过登录在手机上的微信号进行循环刷量。据了解,为了规避微信的检测,有些刷量工具甚至还可以设置阅读量增长速度和运作时间段。

  刷量并不只存在于微信平台,一位卖家向记者介绍,他们除了阅读数和点赞,还可以刷各平台的点击量和使用量,以及视频网站的播放量等。

  当然,业内人士也提出了一些判断是否刷量的技巧。例如,以一小时或半小时为单位,人为观察公众号阅读量的变化。正常的文章阅读量增长速度应该是先快后慢。而刷量公司的做法是每小时刷一定的量,或者深夜猛刷一波。再比如,公号发完广告后,阅读量不降反增,或者阅读量和点赞数明显不成比例等。

  但是,这样的判断标准仍旧不能排除,刷量公司通过技术手段花样提高数据的可能。

 

  腾讯并没有明确表示,接下来将会采取什么样的措施达到“剔除机器等非自然阅读带来的虚假数据”。但一位知名互联网公司的技术人员告诉记者,可以通过反作弊的技术手段实现。

  简言之就是通过分析用户行为日志来定位作弊,比如超高频行为(某IP/用户ID/设备ID产生了远高于正常情况的行为日志数据)、异常的用户路径(如一个用户只有文章阅读行为日志,但没有微信打开动作日志,就很可能是作弊的)、交叉验证(比如腾讯系有多个产品,对应的作弊设备ID可以共享)。

  一位刷量人员对记者表示,即便微信出了相关的措施,他们也可以采取人工刷量的方式,而人工刷量可以确保没事。

  但记者从上述技术人员那里了解到,人工刷的数据虽然难度大一点,但仍有办法识别:“比如人工刷的往往集中在某一个办公地点,出口IP一样,行为也趋同;从另一个角度理解,比如被刷的文章阅读量增长曲线会有明显异常,同时有一批异常文章彼此之间曲线也很类似。”

 

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