App有沒有竊聽?在小紅書搜索“意外懷孕”結果懵了
2019年03月25日20:18

  來源:南方都市報

  App平台能夠通過機器智能識別文字聊天中的關鍵詞來給你“貼標籤”,如“這個人想去旅遊”:“這個人想去日本旅遊”等,當有類似的旅遊廣告需求出現,你這個需求方就和廣告主攻擊方精準匹配啦,據南都記者瞭解,以上對接整個過程不到1秒,所以根據文字聊天內容給你推廣告,so easy~~

  幾日前,一篇“隔屏有耳,記者耗時3個月測試,美團餓了麼是否在‘偷聽’?”的文章刷了屏,大眾對於隱私偷窺的恐懼又被推上了一個新的高峰。

  南方都市報-隱私護衛隊作為國內第一家專注隱私保護的媒體,用了一個星期的時間連續測試,未能複現上文中的測試結果。因此,謹慎來看,隱私護衛隊不能斷言“偷聽”是真是假,但我們能夠告訴你以下的真相和邏輯鏈,揭示廣告推送的,可被反複證實的那些真相。

  場景一:微信聊完旅遊,公號里就有旅遊廣告

  “剛在微信聊到旅遊,就收到機票廣告?”

  “實現這個太簡單。”

  雁過留聲,踏雪留痕,大數據時代,你在網上的任何行為,都可能成為精準推送的一個依據。那上面所說的情況可能嗎?南都記者實測了一番。

  控製變量:為了去除其他變量的影響,儘可能讓微信推薦內容不是基於資訊瀏覽記錄、購買記錄、地理位置等信息,南都記者使用了兩個微信賬號測試:

  一個由新手機號於數日前註冊,無任何好友,Android手機;

  另一個由手機備用號註冊,測試前只有兩位女性好友,基本沒有聊過天,Apple手機。

  此外,南都記者在兩台測試手機上都關閉了微信的讀取聯繫人、麥克風、定位、鏡頭、照片、應用列表等權限。

  第一輪測試:

  2019年3月22日12:00-13:00

  為了測試,隊員小B用新微信加了同事小A,還聊了一些只是奢想的旅程——

  請欣賞測試尬聊:我們想清明乘飛機去曼徹斯特玩。

  小A:你去過曼徹斯特嗎?

  小B:這是城市還是國家啊?

  小A:曼徹斯特是一個城市。 ……

  小A:哪家有便宜的曼徹斯特直飛機票?清明感覺價格會不會比較高?

  小B:提前買,機票是不是買的越早越便宜。

  ……

  小B:曼徹斯特,等著我。

  (還好因測試,尬聊都不能酣暢到時間盡頭。慶幸啊。)

部分聊天記錄。
部分聊天記錄。

  尬聊間隙,兩人打開微信中的朋友圈、公號文章、看一看精選文章,查看是否出現與曼徹斯特、機票等相關的推薦。

  令南都記者吃驚的是,小A打開第一篇文章就看到了“北歐之光”旅行廣告。查了一下,這個廣告是今年初剛開始推的,發起者是丹麥、芬蘭、挪威、瑞典旅遊局。雖然不是英國,但好歹算是歐洲相關吧。從聊天中的曼徹斯特、英國到在線廣告中的歐洲,這個聯想還是挺智能的哈?

  不過,在小A的多次嚐試中,“北歐之光”出現的概率僅有20%.

  這個廣告還挺精準?如果不是怕影響測試,南都記者一定點進去好好欣賞。

  出現最多的還是化妝品廣告!想想也好理解,大品牌的廣告費肯定比北歐幾個旅遊局多!值得注意的是,廣告中出現的幾個牌子都源自歐洲,比如碧歐泉(法國)、阿瑪尼(意大利)、Furla(意大利)。

  請欣賞尬聊第二波:

  我們要去有雪的熱門景點北海道

  小A:你去過北海道嗎?貌似北海道也挺好玩的,哈哈哈哈。

  (就是這麼任性,就是這麼尬,南都記者強行要飛往北海道了。)

  小B:嗯嗯,沒去過北海道。北海道有什麼可玩的啊?

  小A:可以滑雪,據說很漂亮很浪漫啊;不知道有沒有直飛機票

  ……

  小A:8000元以下的(機票)我覺得都可以接受;當然最好是4000以下

  兩人的無知和無聊,讓尬聊難以繼續啊,幸好,聊天間隙還能看點廣告調節一下呢。

  奇妙的是,小A看到的廣告中突然出現了植村秀、資生堂等日本品牌。

  聊完北海道,看到植村秀。

  第二輪測試:

  2019年3月22日12:00-13:00

  考慮到用戶畫像可能有延遲,南都記者靜待一晚,到了第二天中午再度查看。此時,小A的看一看精選文章中開始出現旅行相關的內容,尤其以視頻類居多,其中不少與日本相關!

  由於聊天尬出天際,頭一次覺得,看廣告這麼令人幸福美滿。

  南都記者決定再尬聊幾句測試下。恰好,適逢中國政府網發佈消息,五一放假的結果上了熱搜。(提問總理今年是否放小長假的記者小姐姐是南方都市報的記者哦!被稱為“五一姐”的她已經火了~~)

  小A:天啊,五一調休了!!估計機票要漲價了。

  小B:不管機票漲沒漲,反正放假了。哇哈哈

  ……

  小A:好想去旅遊啊!!!不想上班,我的北海道啊!

  測試員的尬聊。

  12:45,小A結束上述對話後,立即打開看一看精選文章,在非常靠前的位置,看到了某視頻賬號的《享受生活吧!日本國家旅行宣傳片》。接著往下翻,也有若干日本相關的內容。

  12:45聊完,小A於12:46看到日本旅行廣告,位置大是看一看精選內容的第二屏。

  小B這邊也有變化。在看一看精選文章中刷新四五次後,B收到了一篇標題帶有“日本”兩字的文章,B點擊進去瀏覽了一遍。之後重新刷新,第一次刷新,有一篇新文章的標題帶有“日本”,第二次刷新,標題帶有“日本”的變成兩篇,再刷新一次,新增文章中沒有與“日本”相關的。

  小B的推送內容。

  好了,我們來總結第一個結論——

  結論

  App平台能夠通過機器智能識別文字聊天中的關鍵詞來給你“貼標籤”,如“這個人想去旅遊”:“這個人想去日本旅遊”等,當有類似的旅遊廣告需求出現,你這個需求方就和廣告主攻擊方精準匹配啦,據南都記者瞭解,以上對接整個過程不到1秒,所以根據文字聊天內容給你推廣告,so easy~~

  場景二:進階一下,跨個平台

  “我看到奶瓶廣告,淘寶上轉眼就給我推薦了。”

  “跨平台推薦,太簡單了!”

  南都記者再次派出小A完成測試。

  控製變量:為保證測試結果的準確性,南都記者在測試前分別在手機後台關閉了淘寶15項權限,其中包括訪問聯繫人、定位手機、錄音等權限。測試前,對淘寶搜索記錄進行清除。

  3月22日16:00,未婚未育的小A開始測試,搜索了一些從來沒有搜索過的關鍵詞:奶嘴,並查看搜索出的相關資訊信息。

  經過7個小時,晚上23點24分,小A打開淘寶頁面,推薦頁面出現了奶嘴相關產品,其中包含嬰兒推車、奶瓶、嬰兒床等多款嬰兒用品。

  結論

  你的搜索記錄形成的用戶畫像,在不同平台間用於廣告推送,也是 so easy~~

  場景三:再進階一些,好友間收到相似廣告

  “我只是跟我朋友面對面聊天說到喂奶,就收到奶瓶廣告了?”

  “實現這個也超簡單。”

  這波測試以小紅書為例,南都記者依然派出小A與小B。

  控製變量:為保證測試結果的準確性,排除外在干擾因素,小A與小B互相關注,並保證彼此有且只有對方一個好友。南都記者在測試前還關閉了兩個小紅書賬號的地理位置、麥克風、通訊錄好友等權限。只留下小紅書互為好友這一個前提條件。

  小A的賬號已關閉權限,小A和小B互為好友。

  測試前,賬號小A與小B搜索記錄均為護膚、美妝、服飾等內容。由於兩個賬號的喜好十分相似,3月21日21:00測試開始後,小A開始瘋狂搜索一些平時從未搜索過的關鍵詞,比如意外懷孕、吸奶器等。而且,小A不僅瀏覽,還點讚了包含上述關鍵詞的內容。

  令人意想不到的是,不到三小時,23:27左右,無辜的小B在滿屏護膚品、彩妝、服飾搭配內容的頁面中,看到了一張媽媽給小孩喂奶的圖片。圖片下方還標註著“意外懷孕,排卵期……”等文字內容。而這篇推薦文章,正好與小A手機里此前刷到的文章一模一樣。

  左側為小A界面,右側為小B界面。

  結論

  若不是測試員,小B一定很納悶,明明關注的都是時尚美妝,怎麼轉眼被推“意外懷孕”?

  實際上,通過好友的喜好給你做推薦,是App廣告推送最常見的套路之一,“好友、同公司或同一上班地點的人有相同的消費觀、喜好”是大數據畫像的基本邏輯,因此小A搜索意外懷孕,好友小B從沒搜索過卻收到類似推送,實現起來也是so easy~~。如果好閨蜜小A與小B又正好聊過這件事,是不是小B會感覺自己“被偷聽”?

  場景四:再進階一下,知道你的定位也能推廣告!

  “好吧,但是這次我和我的好友都沒有搜過這個詞,為什麼還是接到了推送?”

  “這個也還是簡單,根本難不倒我。”

  上班累了,出去溜躂買杯下午茶。忽然手機就彈出廣告,告訴你附近有一家喜茶店,咋回事?

  控製變量:南都記者下載美團和大眾點評兩款App,兩款軟件內沒有好友,同時關閉了通訊錄、錄音等權限,並授權開啟定位服務。

  3月21日下午,南都記者借工作之由,溜躂到了著名的網紅店“喜茶”附近,接著打開美團App,喜茶就在靠前的位置。

  有趣的是,當南都記者在美團搜索“喜茶”後,同一時間內打開大眾點評,“推薦”和“附近”欄目里也出現了“喜茶”推送,稱距離34米的這家店是全北京人最少的。

  結論

  你所處的實時位置,可直接反映你的實際消費,什麼時間、在哪購物或就餐。因此,基於地理位置的廣告推送越來越受到廣告主的青睞。

  南都記者曾看過一個真實案例,某網紅咖啡品牌在某平台投放了地理位置廣告,凡是在門店1.5公里範圍內的用戶,都可能刷到相關推送。

  根本無需任何大數據畫像,所有走近目標地點的人都能收到相關廣告,甚至根據你在地圖中搜索過的某個地點推送廣告都已經很常見。

  特別需要強調的是,你的搜索記錄形成的用戶畫像,在不同平台間用於廣告推送,也是 so easy~~。

  當然,還有很多我們不能一一演示的大數據與廣告推送的邏輯,比如你的輸入法、剪切板里的記錄,也能構成你喜好的一部分,哪怕沒有鍵入任何App中,只要你曾經在鍵盤上敲擊過,也可能被收錄;

  再比如根據你好友開放的通訊錄權限,確定你與她通訊錄中所有聯繫人的關係網,從此以後,他們和你的畫像之間就有了微妙的聯繫,而這種聯繫隱秘而不易察覺;

  再再例如,根據你手機里裝了哪些App判斷你的喜好,根據你WiFi的名稱判斷你經常出現在哪裡…… 等等。

  看了這些,我想你已經清楚,已在頻繁使用的大數據畫像方式極為豐富和有效,和這些畫像方式相比,監聽大概可以算是效率與性價比最低的畫像方式了。

  有技術專家給我們詳細分析過,根據聊天聽記文字並上傳服務器本身不難實現,但耗能多,需要硬件設備支援語音喚醒、需要分辨方言……各種技術需求,大大推高了通過“監聽”來記錄用戶喜好的成本。

  當然,我們必須警惕監聽的可能性,或許在未來,上述技術瓶頸解決後,也會出現這種畫像方式。但是在當下,我們不由得思考,App有這麼多種方式可以推送足夠精準的廣告,還用得著偷聽我們說話嗎?

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