文 | DataEye
某大廠員工吐槽，他們新游戲上線第一個月就被假量坑了 1500 萬，這還只是行業里的小場面。
今年 1 月，某平臺發布了其 2024 年度治理報告，顯示 2024 年攔截虛假流量超 150 億次！這一數字可謂觸目驚心。
有數據顯示，2023 年全域廣告異常曝光占比 23.9%，異常點擊占比 20.4%。
" 平臺躺著賺、代理商刷單、第三方兩頭吃回扣，最后只剩廣告主當冤大頭 "。
在游戲買量高度成熟、游戲地位提升、" 污名化 " 淡去的當下，" 假量 " 問題，是時候被重視了！
—— " 假量 " 問題就應該上 3 · 15！
一、" 假量 " 導致損失慘重
（一）全域廣告異常占比近四分之一
根據《2023 年中國全域廣告異常流量白皮書》數據顯示，全域廣告異常曝光占比 23.9%，異常點擊占比 20.4%。
具體來看，垂直媒體、網盟 /DSP 是異常曝光和點擊的重災區，在 2023 年較去年有上升。
（二）" 假量 " 問題大家都心知肚明，但又能如何？
有行業從業者在行業群里稱："XX 平臺內部員工酷酷一頓點，把錢消耗完，然后催你加打錢 "
" 先點擊同行的廣告，先點一圈，20 分鐘后 關閉路由器，換個 ip，再點一圈 "
" 海外的假量，大部分也是國人做的 "
" 明顯感知有假量，但是又無法放棄這些渠道，真的很困擾 "
就像有人說的，" 有林子的地方就會有鳥，有肉的地方就會有蟲，想完全杜絕那是不可能的。"
歸根結底是需求方壓價壓 KPI 和供應方要流水要利潤的矛盾，不少行業從業者表示：" 除了吐槽一下，又能怎么辦？"
（三）" 假量 " 背后涉及利益、貪腐問題
有行業從業者表示：
" 好的產品，給一個真實用戶能榨出來 100 塊錢，可以配上 10 假量用戶，賣給廣告主 10000 塊。差的產品，給一個真實用戶能榨出來 10 塊錢，只能配 1 個假量用戶，賣給廣告主 300 塊 "
" 對廣告平臺來說，摻假是最快的獲利方式 "
近兩年，多家頭部企業內部查處的腐敗案例顯示，虛假流量、數據造假等 " 假量 " 問題常與權錢交易交織。
一些流量或買量大廠內部員工通過虛假廣告投放、虛構合作方套取資金，收受供應商賄賂。
游戲行業的 " 假量 " 問題可能已從單純數據造假演變為系統性腐敗。
二、" 假量 " 問題為什么一直存在？
從法律角度來看，流量造假屬于違法行為。
為什么游戲行業依然充斥著虛假流量？
游戲假量問題的核心是利益問題。
（一）利益驅動下的多方共謀
平臺壟斷與 KPI 壓力：頭部流量平臺掌握絕對話語權，游戲公司被迫接受 " 數據注水 "。
某游戲公司優化師告訴我們：" 投了某聯盟廣告，哐哐一頓曝光，收來的線索 90% 都打不通，找客服也只是敷衍過去。咱也不知道哪里來的線索，咱也不敢問，咱也不敢說。"
產品被流量平臺綁架，難和平臺 battle，只要不是特別 " 夸張過分 "，只能忍了。
另外一方面，某從業者透露：" 媒體消耗 KPI 壓力大，投放人員可能主動刷量。"
出于 KPI 考核壓力，只能增加虛假流量以讓廣告主的花費能快速的消耗。
中間商層層盤剝：代理商為分羹利潤，通過設備農場、云手機等技術手段偽造用戶，甚至出現 " 第三方通吃甲乙雙方 " 的亂象。
（二）技術隱蔽、定義模糊、難以界定
黑灰產技術迭代：從多開設備墻到云手機、主板機，作弊成本低至 "5 毛錢偽造 1 次安裝 "。一鍵修改設備 ID、IP 地址等功能，使假量檢測難度陡增。
行業標準缺失：假量定義寬泛，部分公司將 " 不匹配用戶 " 也歸為假量，而法律對 " 流量造假 " 的界定尚未形成統一標準。如果媒體把低質流量摻進正常量賣你，然后甩鍋說你家產品不行，而非量不行，確實你也沒辦法反駁——歸因上就是空白。
（三）監管滯后與維權困境
法律執行成本高：民事訴訟中，舉證假量需專業數據報告，而黑灰產技術隱蔽性強，法院曾因 " 證據不足 " 駁回多起案件。
刑事立案門檻高：合同詐騙罪需證明 " 非法占有目的 "，部分案件因難以區分 " 商業欺詐 " 與 " 合同糾紛 " 而不了了之。
三、" 假量 " 問題應對措施
假量給游戲公司造成的損失是多方面的，如大量時間與生產資料被浪費、基于虛假數據作出錯誤決策，閹割了游戲產品本身進一步改進的可能，使得錯過搶占真實市場份額的良機。
在假量泡沫泛濫的現狀中，游戲公司如何確保自己付出的真金白銀能換回真實的用戶？
措施一：采取法律手段，規避風險與追求責任。
優先選擇 " 消耗結算 " 而非 " 預付充值 "，避免為虛假流量買單。若需預付，可約定 " 少量多次 " 充值，并明確未消耗余額的退還機制。
此外，也有律師建議，在合同中詳細列舉假量行為（如腳本刷量、設備農場、偽造 SDK），并明確以第三方數據作為判定標準。
2023 年修訂的《移動互聯網應用程序信息服務管理規定》與《反不正當競爭法》《網絡信息內容生態治理規定》等共同構建了打擊刷量行為的法律框架。
措施二：多投頭部渠道的主站，少投廣告聯盟，以及中小信息流渠道。
DataEye 研究院了解到，目前國內頭部媒體渠道也有假量，但假量占比相對較低，中小信息流渠道假量泛濫，假量占比甚至高達 80%。
此外，相對而言字節系、騰訊系的主站流量質量較好，而一些廣告聯盟假量情況較為嚴重。
某游戲公司市場人員也稱 " 在國內投主站會好一點，出價方式都買深度，就不會買到這些用戶。" 至于游戲出海，同樣是頭部大媒體（Meta、Google 、Tiktok）相對可控，假量占比相對較低。
另外不少行業從業者表示，可以采用 " 多平臺分散投放 " 策略，降低單一渠道依賴，減少假量集中爆發風險。
措施三：利用 AI 技術優化廣告投放策略。
" 假量 " 問題或許無法短時間上從根本解決問題。從業者只能另辟蹊徑減少 " 假量 " 帶來的沖擊。例如：用 AI 生成內容優化廣告創意，減少低效投放；同時探索區塊鏈技術記錄流量數據，確保不可篡改。
逐步降低對傳統買量模式的依賴，通過社交裂變等方式來獲取用戶。
這場對抗假量的戰爭或許永無終局，它迫使整個行業重新審視本質：游戲終究是連接人心的藝術，而不是數據面板上的數字游戲。
