抖音创作者如何通过高互动内容获得更高广告价格？

高关注，生产的内容高互动，接广告时能领到更高价钱

例如行业内估算广告价位的一种方法是粉丝数 * 一定比列（例如 5%），例如你有 100w 粉丝，则一条广告 5w。接广告的估算价钱形式好多，不同行业、不同平台、不同创作者都可能会不同。

内容获得高互动，平台会给到更大量级的爆光（这是抖音的分发形式），进而让更多正常用户听到，进而形成正常的互动行为（点赞、关注、评论等）

早年积分墙行业也有类似操作，官方买流量刷下载，目的是刷高在 App Store 的排行，进而得到更多爆光，带来正常用户的下载。

用户作弊动机可能还为其他，但我对抖音业务不足够了解，这里就以这两种来讨论。

黑产结伙电话联系我，加群，群里发放任务，去做任务并截图，截图发群里，发 QQ 红包方式结算任务奖励。

2. 作弊结伙产业链（黑产产业链）

「作弊结伙」也是一个产业链，他们也会有专业分工：

有人负责技术（例如拨通电话工具、香港 IP，甚至自己开发一些操作软件）；有人负责拉新（例如给我打电话的人，或者弄成机器人拨通）；有人负责营运（例如建群、群维护、分发任务、确认任务完成）；有人负责情报（例如抖音有利可图，小红书、B 站、快手是不是也有利可图呢，这个须要有人去研究）；有人负责对外对接（例如工作室和作弊结伙之间的合作）。……

《风控要略——互联网业务反欺诈之路》

3. 拓展两本和本篇文章关系不大的两张图，其他行业的黑产产业链

《智能风控平台——架构、设计与实现》

《风控要略——互联网业务反欺诈之路》

三、为什么要严打

以上文中的两个作弊动机为例展开谈谈。

1. 增加互动量，得到更大爆光，进而带来更多正常用户的互动

内容获得了与质量不匹配的流量，导致消费者认为这个内容属于低质内容，进而流失。

对其他创作者不公平，消费侧人数和消费时间固定，所以能消费的内容量固定，当用户消费了这个刷量内容，其他优质内容被消费到的机率就增加了，进而造成其他创作者流失。

2. 增加粉丝量，接广告领到更高价钱

广告主投了广告，获得了高于预期的利润，例如 10w 粉丝，3000 元一条广告，实际上真实用户可能只有 1w ，则单用户成本实则高了 10 倍。时间长了，广告主流失。

其他可能的一些缘由，这个产业链会导致抖音用户被联通盗窃、增加平台整治成本等。

四、识别方法

打击之前得辨识，得晓得什么用户是在做刷赞任务、哪些用户的什么赞是做任务什么是真心想点赞、哪些创作者在被刷、哪些创作者的什么内容在被刷、哪些内容的其中哪部份赞是被刷的等等等。

通常会借助大量的数据剖析、反作弊策略、反作弊模型，基于用户行为、知识图谱、设备环境、内容等来辨识。

1. 基于行为

打开视频在上面 3s 内点赞；搜索去个人主页点赞；仅从个别场景步入去点赞，或个别场景步入去点赞的占比异常；把一个创作者的每位视频都点赞；一定周期内点赞超过一定值；一定周期内点赞比列超过一定值；总点赞量超过一定值；总是在不合理的时间活跃；每天仅在某个固定周期点赞，例如用户三天刷 200 个视频，把 10 个点赞全部集中在第 50-60 个视频。；仅对个别类型的视频进行点赞（例如曝光量在 xxx 的视频，假设这类型视频创作者容易去买量）；点赞目的性强（这个还可以细拆，定义清楚哪些称作点赞目的性强，可能表现下来会有 10 种行为）；超过一定占比的关注/点赞/评论都来自个别入口；超过一定占比的关注/点赞/评论都来自个别特点的用户（特征：已被判定为作弊、打上高机率作弊标签、存在关联关系、IP都在某个区域、用户画像都是宝妈等居家人群等）；某些正常用户较低机率就会有的行为（例如针对无分享诉求的 App，用户却每次生产后都分享出去）；……2. 基于设备环境/基础信息等

一个手机号段、某些注册时间、特定的爱称/头像/简介等；某些低价钱的手机（黑产也须要考虑成本，所以一般会使用价钱过高的手机）；某些固定版本 App（某些固定版本 App 可能存在一定漏洞）；检测是否有使用改机、多开工具、root/越狱、模拟器、群控软件、使用代理、境外IP、恶意注册、在黑灰名单库、机器登陆、二次注册、沉睡帐号等。……3. 基于知识图谱

知识图谱定义如下图，举个简单反例，账号A被判断为了作弊帐号，账号A在设备A上登陆过，当帐号B再去设备A登陆时，可能会判断为帐号B也有比较大几率属于违法帐号，然后用更严的策略、模型去判定它。

他们的关联可能是同一个设备、同一个IP、一些共同或相像行为、 同一个或有规律的爱称/简介、同一个模板的内容、同一个异常数字的提现金额等。

以上不管是行为还是设备，还是基础信息都仅列举了部份，都还可以无限扩充，都是基于对业务的理解能够更好的发觉。但有这种行为并不代表用户真的是在作弊，会存在打伤，所以有时须要多个行为结合来判别。

例如单纯用行为 A/B/C 来判定就会出现准召率不满意，则可借助行为 A 的值处于区间 a，且行为 B 的值处于区间 B，且行为 C 的值处于区间C，则判定用户为作弊用户。

五、打击

在第四步早已辨识出作弊，所以她们一般会在作弊链条的各个环节都进行严打，下面列举几个严打思路，这些思路并非符合 MECE 原则，而是可能互相之间有交叉，甚至不属于同一维度的思路。

1. 作弊动机严打

通过业务或产品功能调整，提升作弊成本或增加利润，让用户不再有作弊动机。

例如针对作弊帐号带来的互动，不用于估算降低更大爆光。例如我自己做过的，用户会生产垃圾内容，然后获得利润，然后金额转移，然后提现，我们在金额转移及提现处严打用户，使其最终未能提现，进而舍弃生产垃圾内容来获利。2. 作弊链条严打

作弊一般是一个完整的链条，从链条每一环节都可进行严打，例如登入注册、访问、做个别行为等。但一般只会在旁边有业务价值的行为才能进行拦截，在前期不过分异常的用户，通常只会做标记，后期业务再结合这种标签来综合判定。

3. 联防联控严打

联防联控这个词近日听的最多的是在疫情防治中，在风控中也常用这个词，是指多个业务、多个部门甚至多家公司联合防治。例如在西瓜视频上作弊的用户，在抖音上也可能会被限制。

4. 资源层严打

因为资源理论上都是有限的，一个抖音注册帐号、认证帐号等在黑产市场都是有固定的标价的。

从资源层进行严打，目的是提升用户作弊成本，当成本≥收益，那用户也就不再作弊了。

我们可以对帐号、设备、IP（ 针对 IPv4 可行，针对 IPv6 打击则适用人群小了许多，IPv6 理论上可以看做是无限的）、手机号等资源进行严打。例如把某一个设备判黑，则以后所有帐号在这个设备上登陆就会算作作弊帐号，这个设备将不再可用，提高了作弊成本。

六、最后

以上只是做生态整治的其中一个问题，生态整治有很多好多好多这样的问题须要解决，抖音也一定会有多种策略、模型，来辨识、拦截以及相应的处罚，来保持生态平衡。

注：以上是基于我对抖音不足够了解的情况下写的初步看法，结合具体业务可能会发觉个别不可行，或者有一些更好的严打形式。

给风控朋友推荐基本我看过的风控相关书籍，这些几乎我全看了，能够更好地了解风控概貌、更好地了解自己单位风控处于行业哪些水平、接下来还有什么优化方向等。虽然其中大部分都是金融行业，但好多通用逻辑都是一样的。