给马蜂窝支招

互联网运营中，存在一种非常隐晦却不可不谈的手段，谓之「虚假运营」。虚假运营指用假数据，给用户或者竞品造成某种错觉，从而达到运营目标。从马化腾在 OICQ 上装女生陪用户聊天，到 Airbnb 将 Craiglist 的数据塞到自家网站上，再到新手玩吃鸡手游会匹配到人机、更容易获得胜利，都体现了这是一种隐匿而重要的互联网运营手法。

然而运营者必须对数据负责，对结果负责，对用户和产品负责。这次马蜂窝被爆 UGC 数据造假，其曝光方式异常简单，甚至无需专业人士出马，普通用户稍加观察，都能轻易发现端倪，体现出其运营团队低下的运营能力。

换句话说，造假都造不好，还能指望它「造真」么？

针对马蜂窝拙劣的运营手法，我提供一些技术方案，用开发手段解决运营问题，估算一下工程量：一个后端开发工程师 + 2 个运营专员，可以在一个月时间内搞定开发、测试、上线。如实在无能为力，也可请我作咨询，连开发带运营，我一个人就够了，给你们省点钱。

长话短说，解决马蜂窝的虚假数据问题，可分五步走：

1. 对马甲和内容数据分类、打标签

2. 对「有毒内容」进行过滤

3. 调研真实用户行为特征

4. 开发自动化内容发布系统

5. 优化运营人力

一、对马甲和内容数据分类、打标签

在今天曝光的蚂蜂窝数据造假证据中，马甲人设来回变换、点评内容忽男忽女，即便是普通用户，只要稍微细心，都可以发现其造假实锤（例如刚和老婆在上海喝完咖啡，就带老公去深圳吃面）。

首先，批量生成小号，并对其打标签（如 25 岁白领单身女性，32 岁企业管理层已婚男性，19 岁广东省大学女生等等），其属性划分应该符合网站真实用户的正态分布（例如 80 岁老爷爷应该不太会是蚂蜂窝的主力用户吧）。

其次，对爬来的点评数据进行类似处理，按作者性别、年龄、婚姻状态等进行标签归类，便于未来发布内容时，「女性大学生」人设的账号不至于发布出「携老婆和丈母娘旅行」的内容。其中，最重要的属性是性别，在爬取数据应顺便解决性别数据，搞定性别，大约 90% 的点评数据不会出现严重错位。

这个步骤的意义在于，将马甲账号与点评内容关联起来，营造出真实用户的氛围。当马甲账号发布消息时，可通过相应的匹配规则获取符合其人物设定的内容，被现场抓包的问题基本可以解决。

二、对「有毒内容」进行过滤

把爬取到的评论中附带的竞品名字（大众点评/美团/携程等），按照渠道来源，直接替换成自己的产品名，（例如从大众点评爬来的数据，统一把「大众」「大众点评」「点评网」等关键词替换为「马蜂窝」），虽然有可能产生内容不精确问题，但是远好于被读者及同行抓现行。

同理，爬虫在爬取数据时被对方以「插入推广链接」等方式「反爬」、导致存在部分脏数据，应及时清理。

运营人员还需要定期抽样检查数据，对存在的问题进行跟踪，发现问题后可以制定数据修改规则，使用脚本对数据进行批量修改，定期对规则进行迭代。

三、调研真实用户行为特征

暂停所有马甲账号发布，对真实用户进行为期一个月的行为观测，统计网站用户的真实活跃时间、频率和点评数量。

四、开发自动化内容发布系统

按照已被揭露的马蜂窝虚假内容发布时间来看，大概率是运营团队花费了大量人力在其工作时间段内发布，而这毫无必要。后端提供写入接口，并使用脚本或服务定期定量的写入数据，可以将大量人力工作直接转化为自动化任务。

后端开发工程师应该为运营部门提供两个组件：按标签获取点评内容的消息队列，以及写入内容的接口。然后设置定时任务进行批量写入操作，时间规则参考上一条用户真实行为特征，且写入时间可随机做小幅波动，尽量贴近真实用户行为。

五、优化运营人力

通过上述方法解放出来的运营人力，应该全力负责下述方面：

1. 如何用更好的方法将马甲账号与爬取到的内容匹配起来？

2. 怎样持续优化点评内容质量、以及迭代检验内容合格与否的标准？

3. 持续观察真实用户行为，要对自己的产品和用户有更更更更深入的理解。

4. 与工程团队对接，寻找优化这套「自动化发布系统」的方法，应有运营专员负责该系统的需求与迭代。

做到以上几个方面，我相信很少有用户用户或机构可以再通过运营数据观测到虚假运营。因为虚假运营的本质就是模拟用户真实行为，面面俱到，则可最大限度减少破绽。当然虚假运营的手段多处于灰色地带，而一家正经企业也不能一辈子鸡鸣狗盗，其最终目标依然是获取更多「真实用户」并提高其活跃度和消费额，将「假数据」转变为「真数据」。广大互联网运营人士，应以蚂蜂窝为鉴，时刻提醒自己，在实战中要更专业、更专注。