應用內機器人（bot）正大舉入侵當前的移動生態系統，考驗您應用生存與發展的前景。在2019年，只有62.8%的網際網路流量來自人類，而所有其他活動均來自機器人；預計到2020年，移動應用將產生1,890億美元的收入，這讓欺詐者更希望在此獲利，因此各類應用都處於危險之中。
與廣告欺詐不同，機器人不會對品牌的營銷預算造成很大影響，而是直接攻擊應用本身。機器人對各個行業的應用都存在潛在威脅，但目前受衝擊最大的還是遊戲和電子商務應用。應用內機器人可以在短短几秒鐘內從電子商務應用中搶購到限量版產品，或者在遊戲應用中獲得普通玩家難以企及的高分——這些都會影響使用者體驗和品牌聲譽，長此以往使用者會慢慢流失。
如果沒有正確的預防策略，大多數應用很可能已經在對抗機器人作弊的戰爭中節節敗退了。要想進行有效的反擊並取得這場戰爭的勝利，品牌必須瞭解應用內機器人作弊的原理，及其對遊戲和電子商務應用的影響，並選擇合適的機器人預防措施。
什麼是應用內機器人作弊？
經過程式設計設計，應用內機器人可以高度模模擬實使用者行為，並難以被檢測區分。機器人會不知疲倦地執行特定的應用內事件，且操作速度遠高於真實使用者。這樣的作弊活動將產生許多負面影響：不良使用者體驗、低留存率、信用卡欺詐、垃圾資訊甚至是使用者賬戶劫持等。
對於許多品牌來說，最大的挑戰是區分應用內機器人與真實使用者。如果可以做到這一點，品牌就可以系統地刪除機器人賬戶，並阻止更多機器人進入該應用。但是，要將機器人與真實使用者區分開並不簡單，大多數應用開發者通常不具備獨自對抗機器人的資源，而需要藉助防機器人作弊解決方案來準確識別兩者的差異。
機器人對於遊戲應用有何影響？
機器人通常針對特定遊戲量身定製，並會以多種方式對其產生影響，其中包括：
對遊戲社群產生負面影響：社群是許多手機遊戲的重要組成部分，它們通常經過精心設計，具有像論壇一樣的聊天和內容分享功能。這些功能對於提高參與度和留存率來說至關重要。但是，機器人作弊可能會透過遊戲社群來危害手機遊戲。例如，機器人在排行榜中霸榜不僅會使使用者受挫，還可能會擴散到論壇中，成為眾人矚目的焦點，進而破壞其他玩家對應用的信任。
破壞遊戲的應用內經濟：通常，為機器人付費的玩家會將原本用於遊戲內購買的資金花在機器人身上。這導致遊戲發行商不能從應用中獲利，相反，欺詐者卻能從中獲益。
損害品牌及其聲譽：機器人對品牌的影響是長期且難以轉變的。畢竟，忠誠的手機遊戲玩家也會因為與機器人對戰而感到氣餒。遊戲玩家不僅會解除安裝遊戲，甚至可能不會再安裝與這一品牌的其他遊戲。
機器人對於電子商務應用有何影響？
據統計，在2019年電子商務總銷售額中，移動裝置佔據34%，而這依賴於零售商為使用者提供的無縫且安全的使用者體驗。根據政府部門的資料，從2016年8月至2019年11月，電子商務領域的欺詐案例數量激增了475%。其中，機器人作弊主要透過以下方式破壞應用價值：
入侵賬戶：欺詐者會在暗網上購買竊取來的登入憑證，並透過對機器人進行程式設計，嘗試任意數字的組合，來侵入使用者的賬戶。一旦進入賬戶，機器人背後的欺詐者就可以使用使用者儲存的信用卡資訊來購買產品。這樣不僅損害消費者利益，還讓品牌常常不得不負責補償使用者的損失。
搶購限量產品：限量版或獨家產品通常是應用內機器人的目標。經過程式設計，機器人可以在人們購買之前就把這些產品搶購一空。之後，這些商品會以更高的價格進入黑市。不難想象，這會使消費者感到沮喪，而且他們往往會直接針對品牌本身發洩怒火。
扭曲資料：應用內機器人作弊可能導致來自機器人程式設計區域的流量激增，而公司可能錯誤地認為該區域對某些產品特別感興趣。基於錯誤資料制定營銷決策會浪費公司的時間和資源，損害企業的盈利能力。
虛假評論：機器人還可以對產品進行虛假評論，使得真正受歡迎的商品難以躋身最受好評的產品之列，最終誤導使用者，損害品牌利益。
該如何對抗機器人？
因為機器人經過設計可以模擬人類行為，所以使用機器學習來記錄合法的人類行為是戰勝欺詐者的最佳方法。例如，真實使用者會以不規則的模式滾動和輕按裝置，這是無法模擬的。真實使用者還可能在一天內從多個位置執行應用內操作，並且不會始終以相同的方式握持裝置。所以想要準確檢測機器人，可以使用機器學習將這些真實的行為模式與機器人的行為模式進行比較。對於公司來說，要在內部執行這些操作是一項艱鉅的任務，因此有時他們需要與專業公司合作來保護應用的良好使用環境。Unbotify提供了一個符合所有隱私法規的定製解決方案，將直接利用來自智慧手機的匿名感測器資料（包括裝置的加速計、光感測器、觸點事件和電池狀態）來區別應用內機器人與人類使用者。
使用這些資料點對於抵禦機器人至關重要。品牌需透過確保無機器人體驗來保持客戶滿意度，從而樹立品牌形象並維持聲譽。
###