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硬貨-如何用風(fēng)控拯救下架的小紅書

2019-11-13 15:56 運(yùn)營文檔
從內(nèi)容風(fēng)控和平臺治理的角度來談?wù)勑袠I(yè)當(dāng)前的現(xiàn)狀與困境。

01

 

這兩天互聯(lián)網(wǎng)圈最大的熱門事件是,小紅書下架了。

 

7月29日晚間,各大安卓應(yīng)用市場的小紅書APP暫時不提供下載。

 

作為國民級種草APP,小紅書的下架既是意料之外,也是情理之中。

 

意料之外在于,小紅書本身只是一個主打消費(fèi)的內(nèi)容社區(qū),本身不具有攻擊性。

 

情理之中在于,小紅書是C2C模式,筆記內(nèi)容可以隨意發(fā)布,任何人用任何方法都可以發(fā)布任何內(nèi)容。

 

正常人可以,微商可以,特殊工作者可以,黑產(chǎn)也可以。

 

對于一切C2C的工具類平臺產(chǎn)品,只要能發(fā)布內(nèi)容,其實內(nèi)容失控的風(fēng)險都是存在的,不僅是小紅書。

 

之前的即刻,Soul,乃至網(wǎng)易云音樂,都存在內(nèi)容失控的情況,話題廣場,論壇,評論區(qū),用戶昵稱,甚至私人對話,只要可以錄入文字圖片和語音的地方,就存在著失控的風(fēng)險。

 

畢竟產(chǎn)品是簡單的,人性是復(fù)雜的。

 

平臺治理和內(nèi)容安全也歸屬于大風(fēng)控的范疇,作為一名風(fēng)控從業(yè)者,在這方面,我有一些實戰(zhàn)經(jīng)驗。

 

這篇文章,我打算從內(nèi)容風(fēng)控和平臺治理的角度來談?wù)勑袠I(yè)當(dāng)前的現(xiàn)狀與困境。

 

內(nèi)容失控,對于所有電商和社區(qū)類產(chǎn)品而言,都是致命的。

 

尤其在互聯(lián)網(wǎng)文明越來越重要的今天。

 

02

 

 

小紅書作為C2C的工具類平臺,用戶是可以自己上傳圖片和筆記的。

 

同時小紅書又是Top的種草平臺,用戶逛小紅書就是買東西的。

 

自由的規(guī)則配合精準(zhǔn)的潛在消費(fèi)者,二者一結(jié)合,就成了一塊超級美妙的流量蛋糕,肥的流油。

 

于是各種違禁黑產(chǎn),色情交易,非法醫(yī)美,就都來了。

 

在下架前,小紅書通過一些關(guān)鍵詞索引,可以獲得各種神奇的服務(wù),當(dāng)然現(xiàn)在已經(jīng)開始大規(guī)模屏蔽。

 

例如粉毒和非法醫(yī)美;比基尼和特殊服務(wù);增高減肥和黑五類保健品;銀行卡電話卡和黑產(chǎn)資料。

 

這些筆記的特點(diǎn)都是打著攻略分享的名義,往賣家的私人微信號上導(dǎo)流,然后用話術(shù)誘導(dǎo)成交。

 

這種自發(fā)性的C2C傳播,也是小紅書產(chǎn)品本身的最大特點(diǎn)。

 

很多不法商家在利用小紅書這個平臺,大發(fā)橫財。

 

小紅書作為平臺方,有苦難言。

 

03

 

我不想去討論小紅書作為平臺有沒有責(zé)任,畢竟內(nèi)容是用戶自發(fā)的,這塊我不夠?qū)I(yè)。

 

我想討論的是,用什么方法可以有效治理掉這些垃圾內(nèi)容,小紅書的風(fēng)控和平臺治理們也在頭疼這件事情。

 

作為風(fēng)控同行,我想提一些建議,這些源自我的一些實戰(zhàn)經(jīng)驗,希望能對他們以及讀者有所幫助。

 

OK,小紅書當(dāng)前面臨的核心問題是,C端用戶上傳的內(nèi)容具有很大的不可控性,里面可能夾雜了大量的違法違禁內(nèi)容,需要有效識別這些人,然后針對性屏蔽和封號,在保證正常用戶體驗的前提下,降低內(nèi)容風(fēng)險。

 

當(dāng)然,不管是降低內(nèi)容風(fēng)險,還是保證用戶體驗,其核心目的都是要保證企業(yè)的商業(yè)利益最大化,這是大前提,風(fēng)控要為業(yè)務(wù)服務(wù)。

 

所以一切手段最終都要平衡誤殺率和ROI。

 

那么,我們開始。

 

04

 

關(guān)于違規(guī)內(nèi)容屏蔽,目前業(yè)內(nèi)主要使用的是外采詞庫以及內(nèi)部維護(hù)一套動態(tài)詞庫。

 

所謂外采詞庫就是有專門的供應(yīng)商會做涉及敏感領(lǐng)域的詞,支持API的形式直接調(diào)用,可以嵌入到用戶昵稱錄入,文本上傳,用戶私信等模塊,只要上傳文本,都會進(jìn)行一次詞庫過濾,把一些違禁的詞給抓出來。

 

優(yōu)點(diǎn)是快速上線,缺點(diǎn)是詞庫是暗箱狀態(tài)(屬于供應(yīng)商),并且業(yè)務(wù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)容易泄露(API調(diào)用的入?yún)⑷菀妆还?yīng)商拿走商用)。

 

我知道小紅書的供應(yīng)商是哪家,我也測試過很多家,只能說通用詞庫是沒法依據(jù)實際業(yè)務(wù)場景來做精準(zhǔn)打擊的,建議小紅書自建詞庫,如果沒有現(xiàn)成可配置的詞庫框架,可以使用腳本的方式來讓研發(fā)維護(hù)一套詞庫,當(dāng)然最好還是做成可配置的,畢竟用腳本的話,詞多了很容易崩潰,不是長久之計。

 

有了這一套東西后,需要一套應(yīng)用策略,包含敏感詞收集策略,敏感詞應(yīng)用策略,敏感詞處置策略。

 

所謂敏感詞收集策略,要解決的是如何獲取到有效的敏感詞。

 

很多人工智能公司吹捧所謂自然語義識別,用機(jī)器學(xué)習(xí)做,在這里是不好用的,我要提醒一下小紅書,不要迷信機(jī)器學(xué)習(xí)。

 

因為漢語是博大精深的,使用諧音字,變體字,火星文,以及中間夾雜各種特殊符號和空格的模式,很容易就能繞過機(jī)器。

 

就微信這個詞,可以變種成V信,VX,威,VV,你懂得,威X信等等等等,機(jī)器學(xué)習(xí)做不到這么精準(zhǔn)的打擊,但人的識別配合SQL以及Python代碼,可以實現(xiàn)。

 

在這里,建議使用實時數(shù)據(jù)庫,配專門的數(shù)據(jù)分析師來做詞語收集。

 

數(shù)據(jù)分析師可以通過一些基礎(chǔ)的違規(guī)信息,來進(jìn)一步人工延伸出索引規(guī)則,例如微 ` 信12345,就可以提取出某些關(guān)鍵字(用微這個字來做索引),某些特殊符號,甚至某些符號+數(shù)字的特征來抓。

 

一個熟練的風(fēng)控數(shù)據(jù)分析師,一天抓出上萬有效敏感詞不是問題。

 

所謂敏感詞應(yīng)用策略,要解決的問題是這些敏感詞用于哪些領(lǐng)域。

 

當(dāng)你有了一個敏感詞庫時,你需要對每一個詞進(jìn)行打標(biāo)簽,例如殺人這個詞是A類標(biāo)簽,吃奶這個詞是B類標(biāo)簽,不同的業(yè)務(wù)場景以及電商品類,要使用完全不同的標(biāo)簽。

 

例如牛奶類的筆記,用吃奶這個詞就會誤傷很大。

 

這里需要做的是,給每一個場景的業(yè)務(wù)都打上標(biāo)簽,然后依據(jù)標(biāo)簽來使用敏感詞庫中的詞類目。

 

例如口紅類筆記要用ABC標(biāo)簽的詞。

 

例如旗袍類的筆記要用CDF標(biāo)簽的詞等等。

 

至于如何拆解品類打標(biāo)和敏感詞,這個就不展開了,展開必是長篇大論。

 

所謂敏感詞處置策略,要解決的問題是內(nèi)容命中了敏感詞之后,要如何處置這些內(nèi)容。

 

這里其實也牽涉對敏感詞的打標(biāo),主要是設(shè)置敏感詞處置權(quán)重。

 

例如黃恐暴類的敏感詞,標(biāo)簽對應(yīng)的處置手段應(yīng)該是直接屏蔽+封號或者直接禁止發(fā)布。

 

例如疑似推廣微信號的標(biāo)簽,對應(yīng)的處置手段應(yīng)該是屏蔽+禁言,或者禁止發(fā)布。

 

例如命中了一些權(quán)重較弱的敏感詞或者敏感字,對應(yīng)的處置手段應(yīng)該是轉(zhuǎn)人工審核,再發(fā)布。

 

當(dāng)然這里只是舉幾個簡單的例子,敏感詞的應(yīng)用方法還有很多,不過這個方向是目前比較成熟的模式。

 

除卻敏感詞之外,小紅書的筆記中還含有大量的圖片類內(nèi)容,這些圖片類內(nèi)容目前主要的問題有2個。

 

第一個是黃恐暴類圖片,圖片本身有問題。

 

第二個是圖片本身沒問題,但是圖片里面的東西有問題,例如圖片里面就有VX:12345等字跡或者水印。

 

對于前者,建議直接購買現(xiàn)成的圖片識別服務(wù),阿里騰訊都有成熟的服務(wù)。

 

對于后者,可以使用OCR把圖片轉(zhuǎn)成文字,然后使用敏感詞策略來進(jìn)行處理。

 

以上是對于內(nèi)容本身的風(fēng)控思路,需要注意的是,這個需要投入大量的資源,尤其是人工審核資源,今日頭條就有數(shù)千人專門做內(nèi)容審核,對于內(nèi)容電商來說,這個不能省。

 

而且內(nèi)容攻防應(yīng)該是動態(tài)的,不存在一勞永逸的事情,需要做好持久戰(zhàn)的準(zhǔn)備,漢語就是這么博大精深。

 

05

 

 

內(nèi)容風(fēng)控很重要,但其實只是表層,而且永遠(yuǎn)難以做到窮舉,真的一刀切下去,會誤傷大量的正常用戶,這對于用戶體驗和公司的商業(yè)價值而言都是損失。

 

比內(nèi)容風(fēng)控更重要的,是底層風(fēng)控,從用戶注冊到發(fā)生第一次行為(例如發(fā)布筆記或者給某個筆記點(diǎn)贊或者評論或者分享),都需要做更深入的風(fēng)險管理。

 

除了要管別人發(fā)了什么內(nèi)容,同樣還要管是哪些【人】發(fā)了這些內(nèi)容。

 

通過敏感詞體系,可以對大量的內(nèi)容筆記來進(jìn)行標(biāo)簽,分類出正常筆記,可疑筆記,搗亂筆記,沙雕筆記等等等等等,這些統(tǒng)稱為Y。

 

風(fēng)控策略的基礎(chǔ)邏輯是F(x)=Y,X是指特征,F(xiàn)是指算法or策略,Y是指效果。

 

當(dāng)你有了Y之后,就等于知道了答案。

 

然后去找這些異常的筆記,都是誰發(fā)布的,這些發(fā)布的賬號的特征(X)是什么。

 

一般常見的賬號特征有數(shù)百個維度,例如注冊時間,年齡,性別,發(fā)布時間,常用標(biāo)簽,ip地址,設(shè)備號(imac,imei,device id),手機(jī)號,性別,歸屬地,APP來源(華為市場,小米市場,APP Store),登錄模式(APP,小程序,H5),手機(jī)型號,GPS地址,LBS區(qū)域,用戶注冊來源(自來水,A活動推廣,市場投放轉(zhuǎn)化,CPA),歷史行為(點(diǎn)贊數(shù),關(guān)注人),瀏覽行為,等等等等等,這些信息有的來自于APP埋點(diǎn),有的來自于依據(jù)原有特征推算出的衍生特征。

 

特征工程是風(fēng)控的核心之一,重要性不亞于策略應(yīng)用,好的數(shù)據(jù)是一切的基礎(chǔ)。

 

通過敏感詞找到Y(jié),然后利用Y來反推命中的X,然后得出應(yīng)用策略-F。

 

案例1,假如小紅書發(fā)現(xiàn)某個整容類的異常筆記,大部分發(fā)布者和點(diǎn)贊者的IP都是相同的或者都是同一個號段的,那么完全可以設(shè)置策略屏蔽這個IP段發(fā)這個類型的筆記。

 

案例2,假如小紅書發(fā)現(xiàn)某些有問題的筆記,都指向同一個微信號,那么就把發(fā)布過這個微信號的賬號全都封了,連誤殺都沒有。

 

案例3,假如小紅書發(fā)現(xiàn)某些有問題的筆記,大部分發(fā)布者和點(diǎn)贊者都是24小時內(nèi)注冊的,那么完全可以設(shè)置注冊時間XXX時間內(nèi),不允許在XX領(lǐng)域發(fā)筆記。

 

類似的規(guī)則,在成熟的平臺治理中,會有數(shù)十萬條,我做過設(shè)計和維護(hù)。

 

這一切的規(guī)則,都要做成動態(tài)可配置的,做成決策引擎的模式,風(fēng)控只需要拖拉拽這些標(biāo)簽,然后自己寫比對符和閾值,再配置處置手段,就可以生效。

 

例如一條規(guī)則,禁止注冊時間在24小時內(nèi)的女性用戶發(fā)布比基尼筆記。

 

拆解起來就是。

 

注冊時間<24小時,

 

且 性別標(biāo)簽=女,

 

且筆記標(biāo)簽=比基尼

 

則,禁止發(fā)布,

 

且,彈出文案【半佛仙人你別比比了】。

 

把這些做成是否的標(biāo)簽,可以自由配置,快速上線。

 

06

 

夾雜敏感詞策略和決策引擎中間,還應(yīng)該有一層基于【賬戶】維度的用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)以及實時監(jiān)控和干預(yù)機(jī)制,用圖挖掘來做。

 

所謂關(guān)系網(wǎng)絡(luò),是指不同賬戶間的關(guān)系,由點(diǎn)和線組成。

 

例如A賬戶給B賬戶的筆記點(diǎn)贊或者評價,就會形成一條關(guān)系。

 

反應(yīng)在網(wǎng)絡(luò)中就是A點(diǎn)和B點(diǎn)之間出現(xiàn)了一條關(guān)系線(A點(diǎn)贊/評論B)。

 

再例如A賬戶和C賬戶同時給B賬戶的筆記點(diǎn)贊或者評價,就會形成多條關(guān)系線。

 

反應(yīng)在網(wǎng)絡(luò)中就是A點(diǎn)到B點(diǎn)(點(diǎn)贊串聯(lián)),C點(diǎn)到B點(diǎn)(點(diǎn)贊串聯(lián)),A點(diǎn)到C點(diǎn)(都給B點(diǎn)過贊)。

 

關(guān)系網(wǎng)絡(luò),是對于批量作弊賬戶的大殺器。

 

在實際業(yè)務(wù)中,通過設(shè)置點(diǎn)和線的規(guī)則,可以有效攔截批量異常行為。

 

例如在同一個時間,出現(xiàn)了大量有關(guān)聯(lián)的賬戶(相同IP,相同操作頻率,相同GPS等),與某幾個筆記或者賬戶出現(xiàn)了可疑關(guān)聯(lián)(批量點(diǎn)贊),就可以進(jìn)行攔截。

 

例如在近10分鐘內(nèi),整個的流量池出現(xiàn)了波動異常(分均用戶點(diǎn)贊數(shù)超過了平均值XX倍),則可以觸發(fā)警報,把溢出流量關(guān)聯(lián)的內(nèi)容進(jìn)行屏蔽等等等。

 

關(guān)系網(wǎng)絡(luò)更多是橫向的對比以及大盤的監(jiān)控,涉及賬戶管控,不僅要看橫向,更要看縱向。

 

所謂橫向,是指同一個時間里,賬戶A和賬戶BCDEF是否有相同的行為或者異常的關(guān)聯(lián),所有人放在一起來比不同。

 

所謂縱向,是指同一個賬戶,在不同的時間里,進(jìn)行了怎樣的操作。

 

例如A賬戶,過去六個月都是給一些正常的筆記點(diǎn)贊,瀏覽和評論都很正常,但是近3天,在密集的跟一些異常的筆記產(chǎn)生互動和分享。

 

這就是賬戶出現(xiàn)了問題,與之前的操作不同,需要對賬戶發(fā)出警告,要么屏蔽功能,要么要求實名。

 

橫向是用其他用戶的特征比對一個用戶,縱向是指用戶過去的特征比對當(dāng)前的行為。

 

縱橫之術(shù)是對抗黑產(chǎn)養(yǎng)號與批量作弊的屠龍術(shù)。

 

07

 

敏感詞策略和決策引擎外,還需要做的是賬戶準(zhǔn)入和APP加固。

 

所謂賬戶準(zhǔn)入體系,是指在用戶注冊階段就攔截掉大量黑產(chǎn)用戶。

 

大量發(fā)布垃圾筆記和違禁筆記的賬號,往往都是接碼平臺批量注冊了,不是很多人想到一堆人拿著幾百個手機(jī)在操作,微商很賺錢的好嗎,不會干這種low事。

 

這就代表著,這些注冊手機(jī)號本身,就有足夠多的問題,因為黑產(chǎn)們拿手機(jī)號也有成本,往往會多次利用。

 

這個手機(jī)號在小紅書耍流氓之前,可能已經(jīng)在其他平臺被教育過了。

 

一般在注冊階段,建議對手機(jī)號加一層準(zhǔn)入規(guī)則,常規(guī)的手段是禁止小號和虛擬號注冊,進(jìn)一步的手段就是采購阿里云和騰訊天御的注冊反欺詐評分,輸入一個手機(jī)號+注冊IP,可以返給一個評分,分?jǐn)?shù)高于XXX分的時候,拒絕用戶注冊,或者強(qiáng)制要求實名(人臉或者銀行卡)。

 

阿里有最全的電商黑產(chǎn)庫,騰訊有最全的社交黑產(chǎn)庫,網(wǎng)易有最全的游戲黑產(chǎn)庫,都是T+0實時更新的,土豪一些的公司可以都用,其他自便。

 

反正只要風(fēng)控能根據(jù)異常筆記抓到注冊賬戶手機(jī)號就行,拿這些去測各家的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度與誤殺率,并不困難。

 

這個操作在業(yè)內(nèi)叫做加盾,有這一層盾,基本上可以擋掉市場上9成5的黑產(chǎn),大多數(shù)黑產(chǎn)是沒有能力繞盾的,因為資金不夠雄厚,手機(jī)卡更新速度上不去。

 

賬戶準(zhǔn)入體系外,還需要的就是APP加固。

 

所謂APP加固,是指對于APP本身的代碼,接口做封裝和動態(tài)加密,攔截接口直接寫入內(nèi)容,代碼破解,沙盒,GPS更改等一系列攻擊行為,簡單理解為是反外掛也可以。

 

很多APP對于用戶的錄入內(nèi)容其實都是有限制的,很多APP甚至不允許用戶錄入內(nèi)容,只能選擇幾個特定的標(biāo)簽。

 

但是黑產(chǎn)在進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容滲透的時候,往往不是手動填寫的,而是直接反編譯本地APP代碼,攔截接口的動態(tài)信息,然后調(diào)用接口錄入。

 

例如正常人肯定打不出一些特殊符號,但是通過接口用機(jī)器寫入,想寫什么,就寫什么。

 

小紅書社區(qū)中的大量明晃晃的違規(guī)內(nèi)容,很有可能是由于接口被攻破,遭遇大量的機(jī)器寫入,這個在黑產(chǎn)攻防中很常見。

 

通過機(jī)器大量灌入垃圾內(nèi)容導(dǎo)致競爭對手出現(xiàn)問題,在業(yè)內(nèi)并不稀奇。

 

所以在賬號準(zhǔn)入外,也要主要APP本身的加固措施。

 

08

 

 

敏感詞過濾,決策引擎,加盾,APP加固,這4套都做好(需要坐很久很久,這是一個很大的工程),是不是就高枕無憂了?

 

不是的,作為內(nèi)容社區(qū),小紅書還需要更重要的一套機(jī)制,就是用戶內(nèi)容舉報機(jī)制。

 

只靠小紅書自己,累死他們也不可能擋掉一切的垃圾內(nèi)容,而且使用策略也好,規(guī)則也好,閾值設(shè)置比較寬松的話,總有漏網(wǎng)之魚。

 

閾值設(shè)置過于嚴(yán)格的話,總會有被誤殺的用戶,被誤殺的用戶還會去各個論壇和網(wǎng)絡(luò)媒體發(fā)聲,去譴責(zé)小紅書。

 

在這個好事不出門,壞事傳千里的年代,這種負(fù)面信息對于小紅書也是一種傷害。

 

而小紅書最大的特點(diǎn)就是用戶自發(fā)的參與度高,所以一套完善的用戶舉報機(jī)制是非常高效的平臺行為。

 

這套機(jī)制不是加一個所謂的按鈕點(diǎn)擊這么簡單,用戶看到的可能就是一個舉報按鈕。

 

但小紅書需要做的是針對整個舉報設(shè)計完整的SOP(標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程),如何判定舉報是否有效,不同舉報內(nèi)容的確認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)以及處罰標(biāo)準(zhǔn),舉報應(yīng)在什么時間內(nèi)生效,應(yīng)該給與舉報用戶怎樣的獎勵與支持增加積極性等等等等,這也是一個浩大的工程。

 

但對于內(nèi)容社區(qū)而言,用戶自發(fā)舉報是非常好用的東西。

 

09

 

 

以上內(nèi)容只是基礎(chǔ)的平臺治理體系,具體的落地方案,執(zhí)行計劃,原始變量及閾值切分等等,受限于保密協(xié)議和飯碗的原因,我不方便講更多,但足夠給風(fēng)控同行做參考了。

 

而且這些基礎(chǔ)體系,在實際操作中,還面臨著諸多實務(wù)性的難題以及場景契合的問題,很多問題都不是簡單的風(fēng)控問題,需要整個公司的戰(zhàn)略和定位一起跟上。

 

例如在做特征工程的時候,很多數(shù)據(jù)要求實時性,數(shù)倉部門如何滿足數(shù)據(jù)完整性?

 

例如做策略的時候,需要大量的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)產(chǎn)品怎么依據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計表結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)清洗?

 

例如評估策略效果的時候,風(fēng)控產(chǎn)品如何設(shè)計分流灰度來做冠軍挑戰(zhàn)者(ABtest)實現(xiàn)效益最大化?

 

這樣的問題還有很多,其中很多都是牽一發(fā)而動全身,公司的資源是有限的,公司里也不是只有風(fēng)控,大家要靠著業(yè)務(wù)和營銷吃飯的。

 

這些問題,需要整個公司從上而下認(rèn)識到這個風(fēng)險,整體考量業(yè)務(wù)和風(fēng)控的平衡,爭取公司利益的最大化。

 

在這個互聯(lián)網(wǎng)文明大趨勢的浪潮下,內(nèi)容風(fēng)控將是很多公司的命門,而諸多先行者早就靠自己的積累吃盡了早期野蠻生長的紅利,同時樹立起了極強(qiáng)的風(fēng)控壁壘。

 

這些壁壘需要大量的時間和資源投入,不是一朝一夕就有的,全部都是非賣品。

 

這對于后來者而言,是非常難的一件事。

 

但熬過這一劫,就是羽化登仙。

 

之所以我今天對小紅書說了這么多,并不是我喜歡小紅書。

 

而是我覺得,一個活在巨頭陰影下的互聯(lián)網(wǎng)江湖,有點(diǎn)太寂寞了。


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