对话谷歌高级副总裁Sridhar：AI、手机替代者与围堵虚假流量(4)

此外，还有一些广告被提供给第三方平台。特别是当他们从程序化的接口购买，如通过Ad Exchange 来进行操作时，事情就变得更加复杂了。所以我们做了很多努力来理清这个领域，比如和一些行业机构合作。Google 是 IAB (美国互动广告局，Interactive Advertising Bureau) 的成员之一，在这里有被称为 ads.txt 的新标准。基本上，ads.txt 标准类似于搜索网站的 robot.txt 标准，它所做的是让发布商说明，哪些广告交易平台能代理发布商。 所以这实际上是一个广告交易平台目录。然后，广告采购平台可以做的是，当他们收到来自特定网站的请求时，他们可以验证该请求是否来自发布商已经批准的授权经销商之一。如果请求不是来自授权经销商，我们便会放弃该请求，不提供任何广告。这样，广告主可以确定他们所投放的流量的确是由发布商授权的实际流量。

我们还在购买平台上进行了其他改进，以便在广告投放后发现无效流量时，广告主实际上可以收回交易所用资金。我们认为这是一个行业问题，而业界正在研究这个问题，我们也希望在杜绝无效流量的领域保持领先。每年，我们都会停封成百上千的账号，因为这些账号被发现有虚假发布的行为，试图通过虚假流量牟利。

所以我们非常重视这个问题，确保广告主购买的都是来自可靠来源的真实流量。而且我们能够在提供服务的过程中和结束后都进行验证，一旦发现什么错误，我们也能把钱返还给广告主。

第一财经：人工智能技术有没有对 Google 解决这个问题造成障碍?

Sridhar：并没有。机器学习技术也被用于这些领域。例如，我们可以辨别流量来源。我们利用通过机器学习技术来辨别僵尸网络 (Botnet)。现在僵尸网络有着非常活跃的市场，他们用许多计算机建立起网络来制造欺诈流量。通过机器学习，我们能辨别出僵尸网络所制造的流量，并作出不向他们提供服务的判断。但你们知道，就像现实生活中的欺诈行为层出不穷一样，流量欺诈行为也在不停更新换代。因此，我们有一个很大的团队来持续地进行这方面的工作，来贯彻我们杜绝虚假流量的使命。

第一财经：机器学习技术是如何影响 Google 的广告和其他的业务模式的呢?

Sridhar：我们从很早就开始使用机器学习技术。我们用它来找出最优质的广告，用它来创作出色的广告产品，用它来对付无效流量，所以我认为强大的机器学习技术对广告业务是非常有利的。我们最近也在研究其他问题，来确认机器学习的偏见不是问题，我们与世界上最优秀的研究者一起工作，以确保机器学习模型不会对特定类别或人口造成偏见。所以我们会非常小心地使用这项技术。这对于我们的业务是一个很大的帮助。