“薅羊毛”，这词儿现在太泛了，从最早那点小恩小惠，到现在各种变着法子套利，真是防不胜防。很多公司，尤其是初创的，或者一些电商、内容平台，谈到“薅羊毛”就头疼，恨不得一夜之间把所有漏洞堵死，但往往事与愿违。

理解“薅羊毛”的本质，才能对症下药

首先得明白，绝大多数“薅羊毛”行为，其实都是在利用规则的灰色地带，或者说是规则的“盲点”。它不是传统意义上的犯罪，但确实会给企业带来不小的损失。最早的时候，可能就是注册小号领个新人券，然后扔了。但现在不一样了，很多团队已经把这形成了一套完整的“产业链”，从账号注册、养号，到批量操作，甚至还有专门的“技术支持”。他们比你更了解你的产品和规则。

我见过不少公司，上来就一股脑地堵漏洞，这边刚修好一个，那边又冒出来新的。就像打地鼠一样，效率不高，而且容易误伤正常的、真心想用你们产品的好用户。这一点真的要特别小心。我们之前的一个项目，为了防止一个复杂的“拉新返佣”被滥用，把注册流程搞得特别复杂，结果新用户转化率直接掉了好几个百分点。这代价就有点大了。

所以，我的第一点看法是：不能光想着“堵”，得先“理解”。你得知道那些“薅羊毛”的人是怎么想的，他们能看到什么，不能看到什么。只有把对方的逻辑摸透了，才能制定出更有效的应对策略。

账号的“生命周期”管理：不只是简单封禁

账号是“薅羊毛”的根本。怎么管理账号，怎么识别“异常账号”，这是个技术活，也是个经验活。很多公司把账号定义得太简单，就是“一个手机号对应一个账号”，或者“一个身份证对应一个账号”。但现在，有多少人不止一个手机号？有多少人是帮亲戚朋友注册的？更别提各种虚拟号段了。

我们当时处理一个涉及到“邀请好友得红包”的活动，就发现有人用大量虚拟号段在短时间内注册了上千个账号，并且这些账号之间几乎没有正常的用户行为轨迹，就是为了完成这个邀请任务。一开始我们也是简单地封禁这些批量注册的账号。但问题是，后面又冒出来一批更“聪明”的，他们会模拟正常的注册和使用行为，甚至会稍微充值一点点，让账号看起来更“真实”。

这就涉及到账号的“生命周期”管理。不只是关注注册的当下，更要关注账号后续的行为。比如，一个账号在短时间内大量参与各种活动，但没有任何内容消费或产出，或者所有行为都集中在某个特定的“刷分”行为上，这些都可能是异常信号。我们尝试过引入一些行为评分模型，结合账号注册信息、IP地址、设备信息、历史行为等等，给账号打分。分数过低，就限制活动参与，或者需要更严格的验证。

还有一个细节，就是“异常行为关联”。有时候，单个账号的行为可能看起来不算太异常，但当成百上千个账号，在同一时间段，通过相同的IP地址，或者使用相似的设备ID，去进行同一类操作时，这背后就极有可能是一个团队在操作。识别这种“关联性”，往往比识别单个账号的异常更有效。

规则的细微之处，往往是“薅羊毛”的突破口

很多时候，“薅羊毛”者就是在规则的字缝里找机会。你规则写得越细，越容易出现他们意想不到的“钻空子”的地方。我记得我们之前有个“消费满100减20”的活动，本来是为了刺激大家多消费。但有人就找到了这么一个点：先凑单买一个稍微贵点的商品，然后故意申请退货一部分，只保留一个价格刚好在100以下的商品。这样，他花了更少的钱，却享受了“满减”的优惠。你觉得这是“小聪明”也好，但如果规模化了，也是损失。

这时候，你就得反思你的规则设计。比如，是不是应该对退货策略做一些调整？如果用户退货导致订单金额低于活动门槛，是不是应该撤销掉这次活动的优惠？这听起来很正常，但执行起来，需要你的系统能够准确地追踪每一笔订单的“活动状态”以及随后的“变更状态”。

另一个常见的例子是“新人专享”。有些平台会给新用户提供一份大额优惠券。我们最早的时候，就是验证一下手机号。但很快就有人通过换手机号、或者使用网络tel来注册大量新账号。后来我们加入了设备ID的校验，发现效果好了一些，但还是有人可以通过更换设备、或者使用虚拟机来绕过。最终，我们不得不把“新人专享”的门槛抬高，或者做成“首单特惠”，对所有用户都更有吸引力，但同时，也降低了被“批量薅”的风险。

还有一些，比如“邀请奖励”。你可能规定“被邀请人完成首次充值”，奖励才会生效。但有人就会让自己的小号“互相充值”或者找人代充，来激活奖励。这时候，你就得考虑“充值来源”的合理性，比如，是不是可以排除掉一些已知的“高风险”充值渠道，或者对短时间内大量进行的“互相充值”行为进行限制。

技术对抗：道高一尺，魔高一丈？

谈到“薅羊毛”，技术是绕不开的。但这里的“技术”，很多时候不是我们想象中那种高大上的算法，而是更基础的风控手段。

IP地址是基础，但现在IP很容易换。设备指纹（设备ID、IMEI、MAC地址等）也越来越重要。我们之前就遇到过一批人，他们会使用模拟器或者虚拟机，来不断生成新的设备指纹。这就要求你的设备指纹识别技术要足够“硬”，能够识别出模拟环境，或者能够更深层地识别设备信息。当然，这也会带来一些问题，比如，有些用户出于隐私考虑，会使用一些工具隐藏自己的设备信息，这部分正常用户我们也要小心处理。

验证码是道坎，但识别验证码的技术也在进步。从简单的图形验证码，到滑块验证，再到行为验证（比如需要你点击屏幕的某个区域，或者完成一个简单的滑动）。我个人觉得，行为验证的方式，在一定程度上能有效过滤掉纯粹的脚本，因为脚本很难模拟人类自然的触摸和滑动轨迹。但这种验证方式，也会增加正常用户的操作成本，所以要把握好度。

有时候，我们也会跟一些专业的安全服务商合作。他们会有一套自己的“黑名单”系统，包括已知的“薅羊毛”IP段、设备ID、或者账号模式。但这东西是动态的，你需要持续更新，而且一旦你的合作伙伴也被“钻了空子”，那他们的“黑名单”可能就失效了。所以，内部的自建能力还是非常重要的。

成本与收益的权衡：不是所有“漏洞”都值得死磕

说了这么多，其实最核心的问题还是“成本与收益的权衡”。你花费多少人力、物力、财力去防“薅羊毛”，和“薅羊毛”给你们带来的实际损失，哪个更大？

很多时候，我会跟团队说，咱们别把所有精力都放在去抓那些“小打小闹”的，那些一次性只占点小便宜的用户。你要把主要精力放在那些组织严密、规模化、对你们业务有实质性损害的“羊毛党”身上。

比如说，一个新用户注册送10块钱优惠券，但是正常的新用户转化率是5%。如果“薅羊毛”的人占比1%（也就是100个新用户里有1个），那你的损失就是10块钱。但如果比例达到了10%，那损失就变成了100块。这时候，你投入一些技术成本去识别这些“大头”，就是值得的。但如果“薅羊毛”的只占0.1%，那你再怎么折腾，投入产出比可能都不高。

还有，别忘了“用户体验”这个词。我们在一个内容社区项目时，为了防止“刷评论”得积分，加了很多严格的限制，比如评论需要达到一定字数，而且不能是重复的。结果，很多用户觉得评论很不方便，或者辛辛苦苦写了评论还被系统判定为“无效”，慢慢地，参与互动的用户就越来越少，社区的活跃度反而下降了。这教训是惨痛的。

所以，防“薅羊毛”，要找准那些“最痛的点”，投入最适合的资源，而不是盲目地追求“完美无缺”。有时候，一点小小的损失，换来的是更顺畅的用户体验和更高的整体用户增长，这笔账，可能更划算。