众所周知，引流拉人和交易一直是各大游戏交友厂商的一大痛点。为何识别和拦截这类内容如此重要？而为何相关内容又屡禁不止，春风吹又生？

本期，让我们以中东地区为例，一起来探讨引流拉人识别的重要性，看看各种层出不穷的广告引流交易案例，以及如何针对这些违规内容进行精准有效的识别。

一、引流识别的重要性

在游戏和社交平台的生态中，来自其他平台的恶意引流和拉人行为日益成为一大挑战。这些行为通常以不正当的方式将用户从本平台转移至其他平台或第三方应用，不仅损害平台的用户体验，还可能带来安全和商业利益上的威胁。因此，精准识别和打击这些行为对于平台的健康发展、用户留存和商业收益具有重要意义。

保护用户数据与隐私安全

• 防止恶意引流导致的数据泄露：其他平台的引流行为可能伴随恶意链接或钓鱼攻击，用户一旦被引导至第三方平台，可能面临个人信息泄露、账户被盗等风险。
• 阻止违规收集数据：某些引流内容通过伪装成正常的广告或帖子，引诱用户点击后采集其敏感信息，危害用户隐私安全。精准识别此类内容可以有效防止数据泄露。

维护平台用户留存与活跃度

• 防止用户流失：其他平台的恶意引流会直接导致用户流失，尤其是当这些用户被引导至竞争性平台时，用户的参与度和留存率将受到影响。精准打击此类行为有助于保护平台的用户基础。
• 降低用户体验的干扰：恶意引流内容通常打扰正常的用户体验，导致用户对平台的信任度下降，进而影响用户活跃度和使用时长。

保护平台生态环境

• 防止不良内容的传播：其他平台的引流内容有时会同时包含违规、低俗、赌博、色情等内容，对平台的整体生态环境造成污染。精准识别并及时处理能够维护平台的内容质量。
• 阻止恶意竞争和市场干扰：一些竞争对手可能通过恶意引流方式打击平台的用户增长，甚至制造虚假用户和评论干扰正常运营。打击这些行为有助于维护平台良好的生态环境。

保障平台商业利益

• 避免平台收入流失：对于需要充值进行交流的平台，恶意引流行为会导致用户付费减少，影响收入来源。精准识别这些行为有助于保护平台的收入。

二、聚焦中东

不同软件往往会有不同类型的广告引流话术，用户也会试图使用各种变体、缩写等形式逃避审核。加之中东语言的特殊性与复杂性，当地的引流检测难度也会相比其他地区“更上一层楼”。

中东地区的主要语言有阿拉伯语、乌尔都语、波斯语、土耳其语等，其中仅阿拉伯语就有众多方言。此外，阿拉伯语中具有相似发音的字母也比较多，对于外来词的翻译方式多种多样，因而逃避审核的方式也花样繁多。不但如此，阿拉伯语动词有多达28种变位形式，名词的阴阳性、单复数也各不相同，组合方式层出不穷，加之各种介词、连写干扰导致的形式变化，审核难度也逐级递增。

三、常见话术

目前基于云上经验及数据分析，较为常见的有以下类型：

• 引流、拉人：通过发送固定引流话术、模板，引导玩家至其他平台获取收益。

例如：

对于此类话术较完整，信息较明确的内容，云上通过语义判断模型，结合语种变体识别、相似度检测等模型，检测用户意图，拦截相关内容。

• 除明确的、有组织的拉人引流话术外，还可能通过极为简短的内容引诱用户进行私人交易，此类话术通常不具有完整话术或明显的上下文语境支持。

例如：发送iban、50$

对于此类，云上通过“AI模型+关键词特征”加前后文判断模型，识别并拦截存在交易风险的文本。

示例：

• 对于交换联系方式类文本，如电话号码，除常用的阿拉伯数字，阿语的数字也存在一种独特的书写方式，通过变体识别模型，云上能够有效识别并拦截此类发言，防止个人信息泄漏或相互引流。

示例：

• 阿语中还会有用户采用英文音译而非阿语常用数字表述的方式去规避检测，这也是其他语种中不常见且较难以覆盖的一种表达，云上能够有效识别并拦截此类发言。

示例：

由于引流内容层出不穷，不同场景话术也常常会有所区别，除了常规的违规引流文本检测模型，云上还支持从用户维度进行数据分析，结合用户行为及近期发言，判断风险程度，对高危用户实现源头式拦截。

此外，云上也支持灵活定制，根据不同社交类型、场景需要不同的检测策略，实现精细化的策略定制，贴合客户场景，实现黑产打击定制化、差异化、精准化。更多功能等你来体验。