楊超

惡意刷單從自動(dòng)化程度區(qū)分，可以分為人為惡意刷單，機(jī)器算法惡意刷單兩大類。人為惡意刷單由人親自控制，精確度高，可控性強(qiáng)，甚至還有一定的應(yīng)變能力，但缺點(diǎn)是成本較高；機(jī)器算法惡意刷單是指用自動(dòng)化算法來(lái)模擬人的操作進(jìn)行惡意刷單，自動(dòng)化程度高，速度快，可快速達(dá)到目標(biāo)，但缺點(diǎn)是其惡意的行為較容易被識(shí)破，應(yīng)變力較弱。從危害程度來(lái)看，機(jī)器算法惡意刷單的危害性更強(qiáng)，更容易以低成本快速達(dá)到目的。

惡意刷單從技術(shù)上踩到了電商平臺(tái)的痛點(diǎn)，即從技術(shù)上比較難以辨別——哪些刷單是人為故意的，是為了提高銷量而進(jìn)行的不正當(dāng)操作，應(yīng)該嚴(yán)厲懲罰的；哪些是被對(duì)手惡意刷單，應(yīng)該懲罰惡意攻擊者而不是商家本身的。如果是實(shí)體商家，這兩種行為模式有著較大區(qū)別，無(wú)論對(duì)執(zhí)法者還是購(gòu)買者都比較容易區(qū)分。

為了提高虛假銷量而進(jìn)行的惡意刷單存在了較長(zhǎng)時(shí)間，國(guó)內(nèi)幾大電商平臺(tái)也從技術(shù)角度不斷改進(jìn)辨別和判斷的方法，原來(lái)早期判斷惡意刷單是基于定量算法，例如銷量超過(guò)某個(gè)百分比就判定或懲罰。后來(lái)提出了更精確的定性算法，用較復(fù)雜的權(quán)值算法將多種參數(shù)綜合考慮，并提出“假一罰三”等新的懲罰措施。最近以來(lái)，平臺(tái)也在引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法等新的方法來(lái)提高判斷準(zhǔn)確率。

所以，目前的情況是電商平臺(tái)有很多手段可以判斷是否存在惡意刷單，但鮮有方法可以準(zhǔn)確、高效地判定“被動(dòng)型”惡意刷單。而隨著電商競(jìng)爭(zhēng)的激烈化，惡意刷單還可能分化出各種新的類型，這些問(wèn)題給電商平臺(tái)又出了一張技術(shù)和管理的考卷。