所谓"刷流量"是指通过人工干预的手段，有偿增加对各种网站、网页、视频、社交媒体信息等的访问量、浏览量、点击量、回复量等。

现在的人有点小事就去指责大公司，表面上看起来勇敢无畏，实际上只是一些事精。

在民国时期，为了宣传一个明星，会疯狂购买门票、免费赠送或者贴钱请看，制造人山人海的场面，这也属于刷榜刷量的行为。

微博已经存在了9年，随着规模的扩大，各种灰色和黑色产业都涌现出来了，包括恶意内容、垃圾信息、产品推广、私信骚扰、刷赞等，这已经成为一个持续存在了9年的生意。

对于目前的知乎和小红书来说，造假还相对有一定难度，但对于微博和微信来说，这已经成为了一个非常透明的黑色产业，特别是新浪微博，是刷量的重灾区。

与反作弊对应的就是黑色产业，微博的造假业务已经渗透到整个行业，橘子老师接触过的旅游、汽车大V只是其中非常小的一部分，还有明星、母婴、电影宣传、电视剧发行等等。

最典型的例子就是在影视领域，通过互联网手段雇佣"水军"或者刷流量的方式进行流量造假。比如，电视剧《孤芳不自赏》被指控"买水军刷好评，做完后不付款"，引发了大量"水军"在论坛、豆瓣上刷屏"讨薪"。

所谓"刷流量"，就是通过人工干预的手段，有偿增加对网站、网页、视频、社交媒体信息等各种对象的访问量、浏览量、点击量、回复量等。比如，通过"水军"刷高某个网络播出平台上影视作品的观看量、某条微博的转评和点赞量、某场网络直播的观看人数等。

目前，"水军"分成技术型和人工型两种。技术型的"水军"通过编写代码、开发软件等方式寻找网络平台的漏洞，或者通过自动化程序同时操控大量手机和电脑注册账号，来实现"刷流量"的目的。

你应该能够想象，"水军"背后的人群是同一批，只是在不同的平台上有不同的形态。各个平台都有相应的任务，包括新浪微博、微信公众号、知乎、今日头条系、百度系、搜狐系、网易系、豆瓣电影等。

这一切的根源在于平台本身。

微博的反作弊机制一直备受诟病，知乎有铁面"网警"反作弊系统悟空，今日头条有不断进化的"灵犬"，但微博一直没有跟进。各大平台的流量分发都有各自的机制，仅仅通过截图转发、评论、点赞、互动数据的波动来判断太不准确了。微博的数据造假早已到了令人担忧的地步，比如百度AI成功实现了智能互动、智能写评论的功能。

甄别这种行为的方式是一个漫长的过程，许多检测机构为微博和微信提出了分钟级监测博文话题阅读量增长曲线的方法，但这只是最初级的方法。

分析整个行为，初步总结主要依靠以下几个方面：

1. 来路(Referer)：真实的点赞行为通常是在浏览了一个问题后，发现回答写得很好才会点赞，或者在时间线上看到帅哥美女才会点赞。这时的HTTP Referer是http://weibo.com或者https://Weibo.com/p/xxxx。而如果是通过点击URL进入的，来路就是直接进入，没有中间跳转过程，所以通过Referer值就可以判断。

2. 停留时间：正常的用户会先浏览一遍内容，有时可能会停留几分钟，看完所有内容再点赞。而每个刷赞者点击链接后，会立即去点赞，然后关闭页面，页面停留时间很短。这个特征也很明显。

3. 密集程度：利用一般的舆情分析工具可以看到，在32秒内有11个人点赞，大量赞集中在短时间内，这个增长率显然是异常高的。每次刷赞的数量不能太多，到一定数量就要停止，分多次慢慢刷，用刷赞的方式来带动真实的赞。虽然刷到一千个赞还是很快的，但如果在某几个时间段内点赞特别密集，就会被发现。

4. 账号：通常情况下，一个人只有一个账号，特别是现在需要和手机绑定。而水军的账号通常是网上买的老账号，基本上都是通过网易邮箱注册的。养号和买号的账号往往会被封禁。如果想买个小号来刷赞，也需要走点心，让这个账号看起来更真实。平时基本不用，每天突然点几个赞，这种行为会引起怀疑。

5. 关联性：账号之间的关联性也是一个重要的判断因素。

上面列举的只是初级的甄别方式，KOL质量的甄别是一个长期的工作。AdMaster提出的KOL影响力指数KII综合评估了KOL的各个方面表现，不仅仅只考虑互动量，还加上了互动水平、互动情感倾向、转发层级、品牌提及等质量维度，点击数和点击转化率也作为加分项。

在预算有限的情况下，如何请到优质的KOL是一个重要的问题。在整个行业充满水分的情况下，头部KOL依然是头部，不会受到丝毫影响。头部KOL和其他作假、闹事的人没有关系。此外，网络媒体和平台也都存在着迷雾，甄别这些KOL的难度非常大。

最后，借用朋友圈的一句话，"做人留一线，日后好相见"，将客户拉出来，已经成为媒体行业的底线。对于广告公司来说，雇佣假网红是没有问题的，但是雇佣一些刺头儿，我仿佛听到了隔壁的蓝标小姐姐的哭泣。这次橘子老师揭露了行业黑幕，踢猫效应不远了。