抵御机器人:游戏和电子商务应用如何取胜
应用内机器人(bot)正大举入侵当前的移动生态系统,考验您应用生存与发展的前景。在2019年,只有62.8%的互联网流量来自人类,而所有其他活动均来自机器人;预计到2020年,移动应用将产生1,890亿美元的收入,这让欺诈者更希望在此获利,因此各类应用都处于危险之中。
与广告欺诈不同,机器人不会对品牌的营销预算造成很大影响,而是直接攻击应用本身。机器人对各个行业的应用都存在潜在威胁,但目前受冲击最大的还是游戏和电子商务应用。应用内机器人可以在短短几秒钟内从电子商务应用中抢购到限量版产品,或者在游戏应用中获得普通玩家难以企及的高分——这些都会影响用户体验和品牌声誉,长此以往用户会慢慢流失。
如果没有正确的预防策略,大多数应用很可能已经在对抗机器人作弊的战争中节节败退了。要想进行有效的反击并取得这场战争的胜利,品牌必须了解应用内机器人作弊的原理,及其对游戏和电子商务应用的影响,并选择合适的机器人预防措施。
什么是应用内机器人作弊?
经过编程设计,应用内机器人可以高度模仿真实用户行为,并难以被检测区分。机器人会不知疲倦地执行特定的应用内事件,且操作速度远高于真实用户。这样的作弊活动将产生许多负面影响:不良用户体验、低留存率、信用卡欺诈、垃圾信息甚至是用户账户劫持等。
对于许多品牌来说,最大的挑战是区分应用内机器人与真实用户。如果可以做到这一点,品牌就可以系统地删除机器人账户,并阻止更多机器人进入该应用。但是,要将机器人与真实用户区分开并不简单,大多数应用开发者通常不具备独自对抗机器人的资源,而需要借助防机器人作弊解决方案来准确识别两者的差异。
机器人对于游戏应用有何影响?
机器人通常针对特定游戏量身定制,并会以多种方式对其产生影响,其中包括:
对游戏社群产生负面影响:社群是许多手机游戏的重要组成部分,它们通常经过精心设计,具有像论坛一样的聊天和内容分享功能。这些功能对于提高参与度和留存率来说至关重要。但是,机器人作弊可能会通过游戏社群来危害手机游戏。例如,机器人在排行榜中霸榜不仅会使用户受挫,还可能会扩散到论坛中,成为众人瞩目的焦点,进而破坏其他玩家对应用的信任。
破坏游戏的应用内经济:通常,为机器人付费的玩家会将原本用于游戏内购买的资金花在机器人身上。这导致游戏发行商不能从应用中获利,相反,欺诈者却能从中获益。
损害品牌及其声誉:机器人对品牌的影响是长期且难以转变的。毕竟,忠诚的手机游戏玩家也会因为与机器人对战而感到气馁。游戏玩家不仅会卸载游戏,甚至可能不会再安装与这一品牌的其他游戏。
机器人对于电子商务应用有何影响?
据统计,在2019年电子商务总销售额中,移动设备占据34%,而这依赖于零售商为用户提供的无缝且安全的用户体验。根据政府部门的数据,从2016年8月至2019年11月,电子商务领域的欺诈案例数量激增了475%。其中,机器人作弊主要通过以下方式破坏应用价值:
入侵账户:欺诈者会在暗网上购买窃取来的登录凭证,并通过对机器人进行编程,尝试任意数字的组合,来侵入用户的账户。一旦进入账户,机器人背后的欺诈者就可以使用用户保存的信用卡信息来购买产品。这样不仅损害消费者利益,还让品牌常常不得不负责补偿用户的损失。
抢购限量产品:限量版或独家产品通常是应用内机器人的目标。经过编程,机器人可以在人们购买之前就把这些产品抢购一空。之后,这些商品会以更高的价格进入黑市。不难想象,这会使消费者感到沮丧,而且他们往往会直接针对品牌本身发泄怒火。
扭曲数据:应用内机器人作弊可能导致来自机器人编程区域的流量激增,而公司可能错误地认为该区域对某些产品特别感兴趣。基于错误数据制定营销决策会浪费公司的时间和资源,损害企业的盈利能力。
虚假评论:机器人还可以对产品进行虚假评论,使得真正受欢迎的商品难以跻身最受好评的产品之列,最终误导用户,损害品牌利益。
该如何对抗机器人?
因为机器人经过设计可以模拟人类行为,所以使用机器学习来记录合法的人类行为是战胜欺诈者的最佳方法。例如,真实用户会以不规则的模式滚动和轻按设备,这是无法模拟的。真实用户还可能在一天内从多个位置执行应用内操作,并且不会始终以相同的方式握持设备。所以想要准确检测机器人,可以使用机器学习将这些真实的行为模式与机器人的行为模式进行比较。对于公司来说,要在内部执行这些操作是一项艰巨的任务,因此有时他们需要与专业公司合作来保护应用的良好使用环境。Unbotify提供了一个符合所有隐私法规的定制解决方案,将直接利用来自智能手机的匿名传感器数据(包括设备的加速计、光传感器、触点事件和电池状态)来区别应用内机器人与人类用户。
使用这些数据点对于抵御机器人至关重要。品牌需通过确保无机器人体验来保持客户满意度,从而树立品牌形象并维持声誉。
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