既然是个URL，严谨的大数据从业者一定会思考：直接在浏览器地址里输入这段代码，是不是也就在广告主那里记录了一个曝光呢?是的，这就是作弊刷量最朴素的哲学原理。这其实算不上什么武器，只是个玩具，我们借此来说明基础的CPM作弊原理，CPC也是一样一样的啊!
二、服务器刷监测代码 (M,N,R)
靠手工输入监测代码的方式来刷曝光虽然原理上可行，实际生产中则是没有什么卵用的，量太小，不足以产生质的影响。那能不能写一个爬虫程序，自动装填各种参数，自动发起HTTP请求呢?咳咳，你看看，这人要是想学坏，是真容易呀!可以租一些云服务器，把代码都搬到天上去，一键云作弊。
对于服务器刷代码的作弊手段，第三方是蓝瘦香菇的，占用了服务器大量带宽不说，虚假流量的涌入为真实效果的统计也提出了严峻的挑战。当然，服务器刷代码的方法还是有漏洞的：云机房的IP地址大多属于同一IP段，屏蔽掉主要云服务提供商的IP段即可——谁没事吃饱了撑的租了服务器上去看广告呢?
三、客户端刷监测代码 (M,N,R)
用服务器刷监测代码， 虽然简单直接，却在IP和cookie等用户身份统计上很难做到自然。于是，勤劳勇敢的作弊人们又想到了一个新办法，直接在客户端刷监测代码。您觉得访问了一个网页，其实网页上的JS又免费赠送了您好几次浏览，或许还有一次点击。这样一来，从用户行为上就很难找出什么马脚了。
当然， 这样的作弊也不难发现：上次我偶尔看到某汽车网站一次广告投放的用户频次，大多数都在8/16/24/32这些吉利的数字上。这是为什么呢?就是给用户的正常浏览都买一赠七了呗!如何自动化找出这样的作弊呢?我说两个关键词：傅立叶变换、频域，懂的码农自然懂了，不懂得恐怕还要去补习一下《信号与系统》，这超出了本文的范畴。
另外，不论是服务器刷还是客户端刷，在点击环节都会有个破绽：正常用户在点击广告时，自然的点击分布与广告创意有关，而刷的点击要么较为集中，要么均匀散布，并不难以分辨。画个点击热力图，就一目了然了。
四、频繁换用户身份 (M,N,R)
广告投放中的用户身份，不会是email、手机号等PII信息，一般情况下，在web场景下用cookie，在苹果手机原生应用中用IDFA，在安卓手机原生应用中用AndroidID，如果这些都没有，就用FingerPrint(IP + User Agent)。
不论您采用哪种刷量的手段，一般来说都要比较频繁地变更用户身份。否则，在一个cookie身上猛薅羊毛，一个用户有成千上万次展示，一看就知道是假的。因此，频繁换用户身份，是作弊行业的基本功之一，也是反作弊时都应该了解的一点。
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