淘寶稽查維度分析

反刷單三大算法    

最近淘寶大面積稽查刷單，短短幾天，大量的商家被降權封店。甚至幾個類目的TOP商家也不能幸免。可以看得出來淘寶這次是下定決心來整治刷單了。這幾天，抽時間整理了一些稽查維度的分析。前面是從整體對三大算法的解析，后面是對具體刷單過程的解析。廢話不多，直接進入正題。

眾所周知，阿里現在對反刷單稽查有三大算法：

DeepSeq：用戶異常行為檢測，可以刷單預判

DeepFraud：隱蔽交易作弊檢測，做到精細化刷單行為識別

DeepGraph：社交網絡識別，通過關系圖譜識別刷單行為

一、用戶行為端從圖片上看有很多細分內容，比較關鍵的如下：

1、地理風險模型

在淘寶不斷沉淀的數據里會陸續顯示出來某些具體的城市是刷單重災區，那么這個城市在淘寶成交的單子會天然打上一個風險標簽，屬于淘寶129種風險節點之一，即使是真實的客戶也會被打上標簽（這也可以解釋偶爾會有真實訂單被誤判成刷單的情況），當然打上標簽不代表就一定被抓，淘寶抓刷單的風險節點很多，真正要抓的時候是一個店鋪或者單品的風險節點已經形成了完整的證據鏈才會被抓。

2、圖傳播模型

在刷單過程里截圖的每一步淘寶都會有檢測，所以如果必須截圖的話，盡量截圖公共區域部分，比如搜索結果頁等，盡量減少在店鋪內部承接頁面的截圖。

3、用戶行為模型

用戶的模型數據非常全面，從瀏覽貨比，進店的路徑等，這些肯定模擬的越真實越好。

二、商家交易數據端，主要包含兩方面的指標

1、物流檢測模型

有些賣家還處于10年前的概念里，有的還在找快遞員買已經發過的單號，有的去網上買空包裹的號碼，這些都是作死的行為。

第一：目前所有的快遞除了物流專線之外，全部都在菜鳥網絡的監控之下，無論是重量還是線路都非常清楚，產品賣到了北京，實際走到了廣東，產品是3KG實際上是100g的紙巾，這些作弊就像裸體一樣展示在算法的眼前。

第二：才是更重要的，當我們遇到清洗或者降權的時候，申訴的時候唯一能提交的資料就是物流記錄信息。

提交信息的目的是為了證明一個真實發貨的狀態，如果沒有真實發貨的路線和重量，申訴成功率幾乎為零，另外之所以真實發貨也很大概率申訴不回來，有兩方面的原因：

一：是淘寶抓出來這個訂單的原因并不是因為物流問題，可能是物流之外的其他風險節點被抓到。

二：是走的快遞沒有進菜鳥網絡。所以哪怕是刷單，一定要進菜鳥網絡，并且真實發貨，發洗衣粉，鵝卵石等東西放進包裹，目的是重量和實物相似。菜鳥是阿里自己的物流體系，只要通過菜鳥體系真實發的包裹，一是申訴成功率比較高，二是申訴的時候后臺是全自動導入的，比較方便。

2、商家后臺數據

這一點相信稍微有運營經驗的都可以做到，根據后臺數據，把控轉化率不要過高，行業均值1.5~2.5倍，重點是刷的總單量要在合理的比例。 目前30%的刷單占比是非常安全的，高手可以做到60%也沒問題，但是刷單總量越大風險肯定會越高。

三、賬號的社交網絡端

這一點是淘寶比較有殺手锏意味的算法，通俗來說是一個傳染的模型。

比如A，B，C三個商家都在刷單，A，B，C這3個商家都有共同的重疊刷手。

淘寶A是高手，正常補單沒有被抓B商家假設被抓，AB重疊的刷手會被第一次打上刷單的標簽。

（標簽的程度是動態的，比如打上1~2次刷單標簽淘寶只會列為可疑，被重疊打上第3次4次的時候就會變成黑號，但是過一段時間正常購物，又會慢慢恢復成一個正常的賬號，能否恢復成正常賬號，取決于這個號到底是一個專業刷單的賬號還是說是一個正常購物的號，只要持續不斷的正常購物，號的權重漸漸會被正常的交易稀釋掉。）

假設

這種情況下A商家也會莫名其妙的被抓，因為黑號的傳染導致也被查到。坊間數據目前來說淘寶用戶6個億，有6千萬的刷單賬號，這些賬號再不斷的去擴散傳播，會不斷的打擊到很多刷單的店鋪。

當然需要強調的是，并不是遇到黑號就一定被抓，跟上邊一樣，在沒有形成強有力證據鏈的情況下，是不會有問題的。