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摘要
基于前期的文献研究与深度访谈，本研究从互联网广告流量交易现状中抽离关键变量，借助计算机仿真软件Netlogo构建了互联网广告流量欺诈的行动者模型，设计并运行六项仿真实验重点考察互联网广告流量交易的收入、成本、净收益、增长阈值、欺诈者占比、需求方起始数量六项变量对市场均衡状态的影响作用，从而展现互联网广告流量欺诈现象的产生机制。研究发现，相较于流量需求方相关的内生变量（起始数量与增长阈值），市场环境相关的外生变量（收入-成本-净收益与欺诈者占比）对市场均衡状态的影响更显著；“高利诱惑”与“欺诈容忍度”在对市场均衡状态的影响上势均力敌。此外，模型也提供了探索市场临界状态（介于全部退出与市场饱和）的方法，对互联网广告流量欺诈现象的治理也有一定的启示。
作者简介
雷蕾，中央民族大学新闻与传播学院副教授。
基金项目
本文系2019年度教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于演化博弈的互联网广告流量欺诈的治理研究”（项目编号19YJCZH075）的阶段性研究成果。
一
引言
流量、互动与转化是当前互联网广告效果监测的三大指标体系，其中，广告流量反映广告展示与到达的情况（王淼，2017）。尽管互动与转化指标日益被广告主重视，但是流量仍然被视为衡量受众价值最直接与最重要的量化指标，其价值不可替代（Nelson & Webster，2016）。一直以来，互联网广告效果因流量欺诈现象而饱受诟病。近年来，互联网广告市场频频爆出虚假流量事件：如，因平台数据接口更新导致刷量工具失效，6成微信公众号阅读量下跌80%；又如，脸书曾被《华尔街日报》披露其对外宣称的用户观看广告时间比真实情况高出60%至80%。尽管在传统媒体时代，广告市场也存在发行量与视听率造假问题，但并未如互联网广告流量欺诈影响的范围之广、规模之大。据世界广告主联合会预计，到2025年，流量欺诈问题将会成为犯罪组织的第二大市场，仅次于毒品贩卖（World Federation of Advertisers，2016）。虚假流量啮噬着互联网广告市场的信任根基，宝洁与联合利华等全球广告主因虚假流量问题而大幅减少互联网广告开支。
互联网广告流量欺诈现象的治理成为行业发展的重要议题，关系着互联网商业生态健康与可持续发展，也引起了业内人士及研究人员的广泛关注。在中国广告与品牌大会、美国广告研究会、互动广告领袖会议、戛纳国际创意节、纽约广告周等多个重要场合，流量欺诈问题都成为讨论的核心议题。
二
文献综述
（一）互联网广告流量欺诈相关研究评述
从研究的层次与视角来看，已有的相关研究大致可以划分为宏观与微观两类。前者主要是由行业协会、互联网媒体巨头及第三方数据公司等机构发起，对互联网广告虚假流量的总体规模及分布情况进行追踪式监测，定期发布研究报告，以期从数量上直观把握流量欺诈问题的整体情况与变化趋势。如，中国广告协会数据服务平台的第一个落地项目便是“一般无效流量数据服务”；又如，从2017年开始，腾讯旗下数据分析平台“灯塔”携AdMaster、秒针共同发布了《广告反欺诈白皮书》；美国全国广告商协会（Association of National Advertisers）与反欺诈供应商WhiteOps （2019）已合作发布四次《Bot Baseline数字广告欺诈报告》。后者则是由专业领域的技术专家与广告研究者对流量欺诈的参与主体、技术与手段等进行分析。
无论是宏观统计，还是微观刻画，两类研究均偏重对互联网广告流量欺诈现状的描述，而非解释，且两者之间相对独立，缺少关联。流量欺诈现象是如何从微观的个体行为演绎为宏观的规模现象，这一过程始终处于“黑箱”之中，尚未被揭示。本研究试图突破描述性研究的局限，通过展现流量欺诈现象的产生机制，寻求解释力上的突破，架构一座从微观的个体动机与行为到宏观的现象涌现之间的“桥梁”。基于行动者的模型（Agent-based Model）处于微观与宏观之间，提供可以被理解的中观尺度，不仅小到解释方式是透明的，而且大到足够为我们理解社会现象提供“杠杆”（谢林，2008：2）。
（二）市场交易的演化博弈分析
20世纪70年代，生物学界大量引入经济学博弈论的分析方法，发展了进化博弈理论；到了80年代，经济学家们将进化博弈理论应用于研究经济、金融以及贸易等领域问题；进入90年代，社会科学又将其引入研究社会问题，逐渐形成了演化博弈的分析视角。相对于传统博弈论，演化博弈论从有限理性的假设出发，建立在动态博弈基础上，系统考察参与者的行为演化规律和稳定策略，强调市场均衡是不断学习和调整的结果而不是选择的结果（张维迎，2013：297、298；于斌斌，2013）。
演化博弈理论被广泛应用于证券、保险、电商、地产以及农产品等各类市场交易的分析之中（夏茂森，2009；杨德勇等，2007；张付标等，2012；徐妍，2014），其中一些研究重点考察了交易主体在信息不对称的情形下，由于无法观察对方行动或观察成本太高，一方行为变化导致另一方利益受损的道德风险问题，例如有学者考察了网购市场中买方与卖方的不守信行为（李苏文，吴清烈，2007），保险交易中被保人欺诈索赔的问题（李秀岩，2017）以及电子商务平台卖方高价售卖劣质产品的问题（杨肃昌，董甜甜，2018）。这些研究均采用动态博弈论的分析方法，结合交易双方的博弈策略及每种策略的收益，运用仿真软件建立模型，调整参数设置，推演出不同情形下长期博弈的稳定均衡状态。在互联网广告流量交易中，由于交易主体数量庞大，观察成本高，流量商品的质量信息难以评定，交易存在严重的信息不对称，双方只能根据局部信息进行策略选择，导致流量欺诈问题。
综上所述，本研究将以互联网广告流量交易的演化博弈策略与收益为模型底层的行为规则，通过计算机仿真软件建构行动者模型，模拟交易双方的互动，调节相关参数设置，从而推演不同情形下的市场稳定均衡状态。
三
基于演化博弈的互联网广告
流量交易的行动者模型建构
“互联网广告流量交易生态”的行动者模型对流量欺诈现象的解释力度，取决于该模型对真实流量交易的模拟程度。基于流量交易欺诈的市场案例与专业人士的深度访谈，研究者试图厘清流量交易与欺诈现象的真实状况与丰富细节，并以此为依据建构模型。
（一）程序化广告交易对模型建构的影响
随着广告投放进入程序化时代，相较于传统模式，流量交易的进入与退出门槛大幅降低，交易日益碎片化、高频化与灵活化。流量交易规则逐渐明晰，剔除了之前广告投放的不可测、人为的因素干扰，这为模型建构提供了方便，提升了研究结论对真实情景的解释效力。程序化技术的兴起也使得广告得以定向投放，不为广告主所见，流量欺诈现象也越来越难被发现，因而也越来越严重（廖秉宜，2015）。流量交易的不透明导致广告主对流量监测数据非常依赖。然而，广告主是否采用第三方机构监测流量取决于广告预算额度。技术专家在接受笔者访谈时表示，目前，在国内广告市场上，由于技术成本问题，一般年度广告投放预算上亿的广告主才会采用第三方机构监测流量，改善投放策略。对于市场上绝大多数流量需求者来说，真假流量信息无法甄别，只能依据后期的长期效果及转化率来模糊判断流量质量。本研究模型基于这一实际情况设计了符合目前互联网广告流量交易的情境。
（二）互联网广告流量欺诈的参与主体与模型中的行动者
在广告流量交易的产业链上，多方主体皆因流量欺诈而获益：内容生产者发布的内容更容易被纳入热门推荐列表，进而获得更多的广告收入；流量交易平台也可按照广告费用的一定比例而收取更多的平台费；媒介代理商反馈给客户的效果数据更加令人满意；第三方数据监测公司也通过帮助客户清除虚假流量而营利；提供流量作假工具与服务的“流量工厂”更是享受高额收益（Kantrowitz，2014）。由此可见，流量欺诈并非某一主体的行为，而是涉及产业链的多方主体，位于流量交易的上游供应者在利益的驱使下均有动机做出欺诈交易的决策，位于下游的需求者的利益则遭受损失。因此，在本研究中，行动者模型将互联网广告流量交易欺诈涉及的多方主体简化为两类行动者，位于上游的的流量供应方与位于下游的流量需求方两类行动者。
（三）互联网广告流量交易是多方主体间博弈与动态演化的过程
在互联网广告流量交易过程中，流量供应方有两种策略：欺诈交易与诚信交易。模型将流量供应方划分为欺诈与诚实两类，假定总数固定，但是欺诈者占比可以调整。对流量监测技术专家深度访谈发现，虽然欺诈流量在整体市场上的占比并没有出现大波动，但是流量欺诈现象会因时、因地、因人而异：在流量供应紧张时，欺诈比例更高；一线城市流量欺诈占比相对于三四线城市更高；大型平台欺诈比例相对于中小媒体、垂直媒体更低；视频广告形式的欺诈流量相对于展示型广告更低；交通行业异常流量最高、其次是美妆个护、食品饮料与母婴用品行业。2因此，模型将“欺诈者占比”列为关键变量，便于模型结合流量欺诈现象的严重程度进行设置。
流量需求方也有两种策略：增加预算与退出市场。在现实中，广告主因担忧流量欺诈问题，减少投放网络媒体数量，缩减数字化平台的开支，在媒介购买决策时更加谨慎，甚至退出市场，回归传统媒体，以期减少流量欺诈所带来损失。尽管对于绝大多数流量需求方来说，无法实现对流量信息的充分掌握，但是仍然可以根据流量转化率或实际效果来间接判断流量的价值。随着流量数据与下载、注册、销售等后链路效果数据打通，流量需求方的判断将会更加直接与便捷。流量需求方根据效果来判断之后的交易是增加投入、还是退出市场。
因此，流量交易的“净收益”与“累积资本量”是流量需求方决策选择的主要依据，也是模型建构的重要变量。至于累积到何种程度才会做出增加预算的选择，这与流量需求方的谨慎程度相关。如果流量需求方非常担忧流量欺诈，就会在交易决策上更加谨慎，需要多次交易累积到较高的资本量之后才会认可效果，增加广告预算，这在模型中表现为“孵化”新的流量需求方，谨慎程度则体现为“增长阈值”。最终，模型以“流量需求方的数量”反映整个流量交易市场的繁荣程度——市场饱和与全部退出。
综上所述，研究者从供应方维度、需求方维度、交易维度提炼了13项关键要素建构与真实世界相对应的“互联网广告流量交易生态”仿真模型（表1）。
四
研究方法及过程
（一）本研究采用的研究方法
计算机仿真实验是构建与检验演化博弈模型的有效途径。为获悉从流量交易主体的微观行为到流量欺诈整体现象的产生过程，本研究采用的主要研究方法是基于行动者的计算机建模，并辅之以流量欺诈的相关文献研究。基于行动者的计算机建模是一种计算社会学的研究方法，它通过建立计算机程序的模型，创造行为规则控制行为主体的策略，从而创建“社会现实”的简化代表，使得研究者通过创建、实验和分析由在环境中互动的行动者构成的模型，从而描述人类行为及社会机制的复杂系统（吉尔伯特，2012：4-10）。由于无法在真实的互联网广告流量交易市场进行实验，所以，本研究创建了“互联网广告流量交易生态”的行动者模型，通过设置一系列的参数与允许一些因素的随机变化，尽可能清晰地展现互联网广告流量交易双方的行为策略、博弈过程以及均衡状态。
（二）基于计算机模拟软件Netlogo平台建构行动者模型
1. 模型中的主要行动者及其属性
在计算机模拟软件Netlogo 6.0.2的平台上，我们构建了一个“互联网广告流量交易生态”的行动者模型。我们将广告流量交易产业链上的多方主体，简化为两种角色，流量的需求方与供应方，分别对应Netlogo模型中的“海龟”（turtles）与“瓦片”（patches）。
流量供应方的属性设置：在流量交易市场模型中，流量供应方“瓦片”有白色与黑色两种颜色，分别代表着两种不同的交易主体——“诚实交易者”与“欺诈交易者”，前者提供真实流量，能够给流量需求方带来收益增长，后者提供虚假流量，耗尽流量需求方的交易预算。在本模型中，我们假设市场上流量供应方的总体数量不变。模型总共有1089块瓦片，代表市场中总共有1089名流量供应方，其中欺诈供应方占整体流量供应方的比例Pf可以使用“滑块”进行调整。
流量需求方的属性设置：流量需求方“海龟”使用红色的人形图标来表示，其初始数量N0可以使用“滑块”进行调整，最大值为1089。由于流量供应是有限的，因此，模型假设市场流量需求方的数量等于流量供应方的总数时，流量交易市场即达到饱和。流量需求方还有一项关键属性——资本量（capitals），在初始状态下，每名需求方都有一个初始资本量C0，其取值的范围在0和2倍每次交易收益（gain）的区间之内任意取值。
2. 行动者的行为规则
在模型开始运行时，市场上存在着1089个流量供应方，其中欺诈流量供应方占比为Pf，起始数量为N0，持一定资本量的流量需求方在市场上自由活动。
每次交易之后需求方资本量会发生变化。在每个周期中，与供应方完成一次流量交易。由于真实的广告展示（真实流量）会带来生意的潜在增长，而虚假的广告展示（虚假流量），除了消耗广告费用之外，并不能带来生意的任何增长。在真实流量交易时，流量需求方付出一定的成本（payment），而收获流量带来的生意价值（gain），因此，每次交易的净收益值I=Gain-Payment，资本量累积值C=C 0.Payment+Gain，而在虚假流量交易中，流量需求方付出成本，而没有带来任何生意价值，每次交易的净收益值为负，I=-Payment，资本量C=C0-Payment。
多次交易之后，流量需求方数量会发生变化，市场最终达成均衡状态。模型持续运转，当流量需求方收益累计值到一定规模（增长阈值T）时，即会采取增加投放规模与频次，表现在模型中即为原先的流量需求方会“孵化”一个新的流量需求方，流量需求方的数量增加，饱和值为1089。反之，当流量需求方收益累计值跌为零时，流量需求方则会“死亡”，即退出市场，流量需求方的数量减少。经历一定的周期运转之后，模型最终会达到两种状态“市场饱和”与“全部退出”。
（三）计算机仿真实验的具体步骤
1. 提炼关键要素，创建行动者模型。
2. 调整参数设置，进行仿真实验，观察市场博弈的过程及均衡状态
模型重点考察六项变量——需求方起始数量N0、欺诈供应方占比Pf、每次交易的收入G、每次交易的成本P、每次交易的净收益I、需求方增长阈值T的变化将会对市场均衡状态产生怎样的影响（图2）。通过设置不同参数的取值，观察模型从微观流量交易主体行为规则触发，到最后宏观现象的涌现的整体过程，获得一个关于流量交易系统复杂性与流量欺诈现象产生机制的解释，从而了解不同变量对于市场现象产生的影响作用。
具体设置过程是：实验一至四均是通过控制其他变量，考察单独变量对最终市场均衡状态带来的影响；实验五是观察临界状态在打破与恢复的过程中，哪些变量发挥了作用、作用层级及机制；实验六是以真实世界的欺诈流量占比为线索，推演真实市场在临界状态对应的收益值。
五
仿真实验的结果分析
在上述模型中，保持其他变量不变，考察某一因素的取值变化会对市场均衡状态的达成带来怎样的影响，由于随机因素的存在，每种情况之下，我们进行30次实验取平均值的方式，来反映各个因素对市场的影响。
（一）实验一：流量需求方初始数量N0对市场均衡状态的影响
在其他因素不变（欺诈者占比Pf=50%，每次交易收入G=5，成本P=3，净收益值I=2、增长阈值T=4.5）的情况下，流量需求方的初始数量取值分别为饱和值1089的10%、33.3%、50%、66.7%和90%时，除了极端情况（N0=980，占饱和值90%），初始买方数量多寡并不影响市场博弈均衡状态的分布，最后市场的均衡状态均有可能是饱和或全部退出（见表2）。
（二）实验二：欺诈供应方所占比例Pf对市场均衡状态的影响
在其他因素（流量需求方数量N0=545，每次交易收入G=5，成本P=3，净收益值I=2，增长阈值T=4.5）保持不变，欺诈供应方所占比例P f非常显著地影响最后的市场均衡状态，总体来说，欺诈供应方所占比例越低，流量需求方数量就越有可能达到饱和的均衡状态。在市场欺诈者占比较低时（Pf=10%与Pf=33.3%时），流量需求方的数量迅速达到饱和值。值得注意的是临界值在50%左右出现。当Pf=50%的时候，市场均衡状态开始发生变化，出现既有可能达到饱和，也有可能全部退出的状态，且达到均衡状态所需要的平均周期为307，比其他几种情况的周期数量明显增加了，这表明交易主体的博弈进入到一个相对不稳定状态，交易主体之间的博弈最为复杂与紧张（见表3）。
（三）实验三：每次交易的收入G-成本P-净收益值I对市场均衡状态的影响
在其他因素（收入G=5，流量需求方数量N0=545，欺诈方占比Pf=50%，增长阈值T=4.5）保持不变的情况下，通过调节成本P的取值，进而调整净收益值，观察市场的均衡状态。显然，净收益值越高时，市场上流量需求方的数量越容易达到饱和。其中，当净收益值I=4或3时，市场流量需求方数量均稳定地达到饱和。当净收益值I=2时，市场均衡状态开始出现扭转，开始出现“达到饱和”与“全部退出”两种市场结果，且达到均衡状态所需要的平均周期的数量为188，明显高于其他情况，表明此时市场开始进入压力状态，流量交易主体之间的博弈需要较多回合才能达到均衡状态（见表4）。
当收入G=5，成本P=3，净收益值I=2，流量需求方数量N0=545，欺诈方占比 Pf=50%，增长阈值T=4.5时，流量交易市场进入关键的临界状态。这一结论也适用于“收入G-成本P-净收益值I-阈值T”成倍联动变化的时候（见表5）。当“收入G-成本P-净收益I-阈值T”四个数值成倍联动变化时，市场的均衡状态不会随之发生变化。
（四）实验四：流量需求方增长阈值T对市场均衡状态的影响
增长阈值反映的是流量需求方根据之前的交易经验与资本量的累积情况，作出增加流量需求方数量的决策依据，在一定程度上反映的是流量需求方增加投入时的谨慎程度。增长阈值越高，表明流量需求方越谨慎，需要经过前几轮交易累积到较高的资本量之后，才会增加一名流量需求方。
从表6可以得出，在其他因素（收入G=5，成本P=3，净收益值I=2，流量需求方数量N0=545，欺诈方占比P f=50%）保持不变时，增长阈值T值越低，则市场流量需求方达到饱和这一状态出现的概率就越高。当流量阈值T=6的时候，流量需求方非常谨慎时，市场最后的均衡状态是流量需求方全部退出市场；当流量阈值降低，T=5.5与T=5的时候，市场最后的均衡状态中，逐渐出现流量需求方达到饱和的情况；T=4.5时，市场最后的均衡状态，饱和与全部退出两种情况同时出现，且达到均衡状态所需要的周期数明显更多，此时市场进入相对胶着的压力状态；当T=4.25时，饱和的均衡状态开始大范围出现，直至T=4时，饱和的均衡状态开始稳定出现。
（五）实验五：欺诈者占比Pf、每次交易的收入G-成本P-净收益值I与流量需求方增长阈值T之间的交互作用
上述实验分别考察了不同要素对市场均衡状态的独立影响，没有考察这些要素之间的交互作用会如何影响市场。因此，为了了解要素的交互作用，我们设置了这样一系列的操作：设置市场环境，使得市场达到临界状态（全部退出与达到饱和的概率相等）；然后，增加欺诈者占比Pf时，市场均衡状态又会“倒”向全部退出这一状态；接着，分别调整“收入-成本-净收益”的组合与“流量需求方增长阈值T”看看市场系统是否能够重新回到临界状态。
这一实验选取了上述实验验证过的临界状态，即收入G=5，成本P=3，净收益值I=2，增长阈值T=4.5，流量需求方数量N0=545，欺诈方占比Pf=50%。
第一步：提升欺诈供应方的占比，从50%到66.7%，实验结果可参见表2。随着流量欺诈供应方占比的提升，原先的临界状态被打破，市场开始稳定地出现“全部退出”的结果。
第二步：保持收入G=5，成本P=3，净收益值I=2，流量需求方数量N0=545，欺诈方占比Pf=66.7%不变，降低流量需求方增长阈值T。从表7可见，无论怎样降低增长阈值T，市场最终“全部退出”的结果仍然无法改变。从图3可以看出，图中曲线呈现现增长后减少，降低流量需求方的增长阈值T，可以在短时间里带来流量需求方的数量增长，即短暂的市场繁荣，但是这一繁荣是不可持久的，随后市场便快速地衰退。
第三步：保持成本P=3，增长阈值T=4.5，流量需求方数量N0=545，欺诈方占比Pf=66.7%不变， 增加每次交易的收入G，净收益值I随收入增长而增长。从表8可以得出，欺诈方占比的提升对市场临界状态的打破，可以通过收入G的增长来缓解。
第四步：保持收入G=5，增长阈值T=4.5，流量需求方数量N0=545，欺诈方占比P f=66.7%不变，降低每次交易的成本P，净收益值I随成本降低而增长。从表9可以得出，欺诈方占比的提升对市场临界状态的打破，可以通过降低成本P来重新进入临界状态。
（六）实验六：根据真实市场上30%的异常流量推演市场临界状态的基本情况
从上文引用报告数据得知，国内流量交易市场的异常流量占比平均为30%，对应着模型中欺诈供应方占比Pf这一变量，通过上面的方法，我们可以推演出市场临界状态时，市场对应的收入-成本-净收入值以及增长阈值的大概取值。市场状态的设置情况：流量需求方的起始数量N0=108，欺诈供应方占比Pf=30%,收入G=5，增长阈值T=4.5，通过调节成本P的取值来找到临界状态（见表10）。由此可见，当成本P=3.9，I=G-P=1.1（比例关系固定）时，市场两种均衡状态出现的概率大致相等。
六
结论及治理启示
（一）研究结论
本研究致力于打开互联网广告流量交易的“黑箱”，揭示互联网广告流量欺诈现象的产生机制。研究借助计算机仿真软件Netlogo模拟互联网广告流量交易市场生态，设定行动者属性与行动规则，并观察在不同的情境设置下，市场均衡状态（全部退出与市场饱和）的达成情况。
1.模型的价值在于揭示影响市场均衡状态的机制与细节
本研究的贡献之一体现在探索了关键因素对市场均衡状态的影响机制。虽然依据交易常识，不难推测上述因素（收入、成本、净收益、起始数量、增长阈值、欺诈者占比）影响市场均衡状态的大致方向，但是影响程度、机制与细节却是未知的。本研究通过仿真实验的方法，保持其他因素不变，改变某一变量的取值，从而获知单一变量的影响程度与市场演化的过程。此外，仿真实验还探索了关键变量对于市场均衡状态的交互影响机制。
2. 外生变量显著影响，内生变量微弱影响
基于上述实验结果，我们形成了互联网广告流量交易的影响机制初步结论：外部环境设置显著地影响市场的发展趋势，需求方难以左右市场。“高利诱惑”与“欺诈容忍度”是一对势均力敌的影响因素。这一方面表示，一定比例的欺诈供应方对应着一个最低限度的净收益数值；另一方面也表示，市场对于欺诈的容忍度会随着流量交易收益的增加而提升。
与流量需求方相关的两大影响因素——流量需求方的起始数量与增长阈值，相对来说，影响更弱。流量需求方的起始数量基本不影响最后的市场均衡状态。而流量需求方增加流量交易规模的谨慎程度（即增长阈值），只有在净收益与欺诈供应方占比可行的情况下，才能发挥影响作用。当净收益值低于这一欺诈者占比的市场情境时，单纯地降低增长阈值，虽然可以短期地提振市场，但是市场的长期走向仍然是“全部退出”。由此可见，在这一影响机制中，“欺诈供应方占比”与“净收益值”是位于高阶的影响因素，而增长阈值是位于相对低阶的影响因素。
3. 探索在不同情形下的市场临界状态，预测真实的市场趋势。
本研究的贡献之二提供了探索市场临界状态的可能性方法。临界状态是介于全部退出与市场饱和两种均衡状态之间的中间情境。在临界状态时，市场上既有50%的可能性出现“全部退出”的均衡状态，也有50%的可能性出现“达到饱和”的均衡状态。基于市场的基本情境，可以在模型中推演出临界状态，并将其对应还原于真实市场，从而判断目前市场的承压状态，预测未来市场的发展走向。在一定的欺诈供应方占比的情境下，可以推演“收入-成本-净收益-阈值”的取值，由于四个变量的比例关系固定，在确定其中一项的取值规模后，可同比例推演其他变量，进而推演真实的流量交易。
（二）治理启示
目前，互联网广告流量欺诈的治理尚处于探索阶段，各种治理建议与手段不断涌入市场。这些治理手段大多来自实践经验，孰优孰劣，缺少评判与验证。技术路径虽直接见效，但仅仅依靠技术容易陷入循环反复之中，在利益的驱使下，反欺诈技术终会被破解。经济路径抹去欺诈的高收益，遏制欺诈行为，但谁才是制定评判标准与执行的“裁判”，如何平衡各方利益，执行起来却不易。信用认证的制度路径，媒体通过加入组织认证，由第三方组织向市场传递信号，但信用认证是一种自律承诺，约束力比较有限。每项治理手段都有各自优缺点，都会对市场产生或多或少的影响，同时也会耗费大量的治理成本。当务之急是对多种治理手段的有效性进行评估，从而制定最有效的治理策略。本研究的发现也在一定程度上回应上述的治理难题，为提升治理水平与效率提供了相关建议。
1. 流量欺诈治理应着眼于生态改善，协会、平台及大规模交易主体应联手治理
本模型以互联网广告流量交易市场生态为对象，强调治理并不是针对单一环节、单一主体、单一问题的简单遏制，而应着手改善整个交易生态。流量欺诈创造了流量数据虚假繁荣的景象。从短期来看，产业链多方主体因流量欺诈而获益，从系统中清除虚假流量可能意味着更高的媒体价格与更低的效果数据，尽管数据更加准确，但结果并不一定受欢迎。广告主作为最末端的流量需求者，为此蒙受经济损失。此外，当竞争对手虚报流量获取更多收益时，发布真实流量的媒体发布者的实际收益将会受损。从长远来看，市场会因需求方在信息不对称下的逆向选择而出现“劣币驱逐良币”现象，欺诈将会愈加泛滥；当越来越多的广告主因流量欺诈泛滥而退出流量交易市场时，互联网广告流量交易生态将会崩塌，所有交易个体都将无法生存，重建信任将会是更加漫长与艰难的过程。
治理流量欺诈将从根本上惠及市场生态及所有个体，但并非每个个体都有能力治理。流量欺诈治理需要耗费大量的成本，小规模交易主体选择放任的收益始终是高于治理的收益。因此，在规则的制定与实施的过程中，真正有能力与动机去治理的主要集中在大规模流量交易的媒体、平台、广告主及具有行业影响的协会等主体。这类主体应该承担更多的市场责任，投身或资助流量治理技术与制度完善，联手治理欺诈问题。
2.技术手段与经济手段搭配使用，可显著提升治理效率
从“高利诱惑”与“欺诈容忍度”这一对的平衡关系中，我们得知，互联网广告流量欺诈治理的关键在于平衡流量交易净收益与欺诈占比。经济手段与技术手段协同使用、双管齐下，流量欺诈治理效率将显著提升。
降低欺诈供应方占比的根本办法是反欺诈技术。目前，反欺诈技术的应用场景主要是：在投放广告时，广告主针对消费者的地理、行为与兴趣进行精准定位，从而使信息更多地被消费者看到，控制机器人流量（Kahn，2015）；在投放广告后，对实时数据与微观数据追踪，分析异常情况，降低无效流量（Fetters，Garbayo，Suarez-Davis，2016）。新的技术工具也不断被研发出来，如IAB技术实验室推出ADS.TXT项目、MetaX构想的区块链技术等均被用于清理虚假流量（Scott，2017）。反欺诈技术的核心在于运用规则判别流量来源终端是机器还是真人，大多数流量监测机构发展出多重复杂规则来帮助流量监测系统甄别真人流量还是机器流量。随着反欺诈技术的进步，“道高一尺，魔高一丈”，欺诈技术也变得更加复杂、隐蔽，甚至可以做到让机器人模仿真人的浏览行为，欺诈更加难以被察觉，反欺诈技术陷入无休止的对抗之中。单独使用技术手段来清除市场流量欺诈，体系脆弱且成本高昂。
提升流量交易净收益可缓解流量欺诈泛滥对市场生态的破坏。一方面，可通过降低流量交易成本来提升净收益。谷歌自2017年7月宣布，向遭遇流量欺诈的买方（媒介代理公司或广告主）退回平台费用。一些媒体购买商为了打消广告客户对于虚假流量的顾虑，承诺在虚假流量超过3%的情形下，对虚假流量的部分进行退款（Slefo，2016）。另一方面，可通过提升流量交易收入来提升净收益。这意味广告行业需要不断地创新流量的使用方式，更加精细地管理与经营流量，改进其经济效益，从而平衡流量欺诈现象所带来的经济损失。近两年行业频频出现探讨流量经营的热议话题，“流量池”“裂变流量”“流量变现”“带货”“私域流量”等新生词汇相继诞生，均体现了行业在提升流量价值方面的努力5。随着互联网流量红利时代的结束，未来互联网广告的流量交易也将从规模关注转向价值关注，高质量的流量交易将会是未来市场存续的关键。
3.治理时机与手段匹配，可提升治理水平，降低治理成本
该模型提供了识别流量交易市场临界状态、预测市场走向的工具，从而帮助治理者判断何时需要介入干预，何时可依赖市场生态自我恢复。治理时机判断取决于市场的临界状态。当市场临界状态被打破时，我们需要使用强劲的治理手段——经济手段或技术手段，降低欺诈供应方占比，或者提升流量收益，从而保证市场走向健康。而当市场临界状态未被打破，我们仅仅需要使用温和的治理手段——消除流量需求方的顾虑，降低流量需求方的增长阈值，促进市场朝有利的方向发展；或者让市场生态自我修复。因此，信用认证的制度路径，能够传递积极的市场信号，降低流量需求方的担忧，适合在临界状态尚未打破时使用。
作为信息优势方的流量供应方应通过可靠手段向流量需求方传递信息，消除顾虑。提供真实流量的供应方如果发现自身说真话也无法取信于人时，就要放弃任何人都可以轻易发送的“廉价话语”，而应主动发送可靠信号，证明自己在“讲真话”（陈友芳，2011）。例如，媒体可主动邀请第三方流量监测机构、媒介代理商、广告主等流量需求方前去媒体内部调研，披露流量统计标准以及虚假流量的识别与清理技术等等；也可以加入到信用组织，参与流量质量的评级，并接受组织的定期巡检。行业组织Trustworthy Accountability Group提供TAG认证，从公司认证注册与支付确认系统两个方面推进交易的透明化（ARF，2015）。媒介评估委员会（Media RatingCommittee，简称MRC）以及中国媒介评估委员会（China Media Assessment Council，简称CMAC）等类似组织会发布指导手册，要求所有MRC和CMAC认证的组织加强内部控制，包括规范雇员行为政策、审核合伙人资格、分析获得或支付的流量、定期评估风险、完善工作流程、删除无效业务（Sass，2015）。此外，流量转化所带来的真实价值与市场成功案例，作为一种积极的市场信号，也可降低流量欺诈给广告主所带来的不信任感与不安全感。
七
本研究的不足之处及未来改进
本研究基于前期的深度访谈与文献研究，引入13项关键要素构建了互联网广告流量交易市场生态的行动者模型，展现了六项变量对流量交易市场均衡状态的影响机制。从整体来看，为了揭示流量交易的基本特征，模型只保留了核心变量，对真实的流量交易的复杂性反映可能比较有限。其次，模型中的交易收入、成本、增长阈值是对流量需求方利益权衡的简化，在模型实际应用上可能会面临比较繁琐的估算难题。
在未来的研究中，笔者将以本研究模型为起点，进一步完善模型——增加新的建模视角，如以流量供应方为Netlogo模型中“海龟”的行动者模型；增加新的影响因素，如将行动者之间的网络关系纳入到模型之中，考察网络关系将会如何影响市场的发展；增加治理变量，考察各种治理手段的效果，评估现有治理手段的效果、成本、风险与适用情境。此外，笔者也将结合现实市场的真实数据对模型进行验证与修正，提升模型在现实模拟与预测的准确性。
原文刊载于《国际新闻界》2022年第4期。
转自：“国际新闻界”微信公众号
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