papa-torb/adtruth

GitHub: papa-torb/adtruth

一款面向小企业的开源广告欺诈检测工具,使用机器学习识别点击欺诈与机器人流量,帮助广告主节省预算。

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AdTruth - Stop Fake Traffic. Start Real Growth.

License: MIT CI Status Bundle Size Live Demo

面向小企业的开源广告欺诈检测

在线演示快速开始为何与众不同贡献

Hongyi Shui 创立

## 面向小企业的广告欺诈检测 检测来自 Google Ads、Facebook Ads、Instagram 和 TikTok 的点击欺诈、机器人流量和虚假转化。AdTruth 是一款免费的开源广告欺诈检测工具,帮助小企业识别哪些广告平台将预算浪费在欺诈流量上。 你每月花费 3000 美元投放付费广告。转化率:5%。 **其中 30% 的点击可能是伪造的。** 不是显而易见的机器人——而是 AI 驱动的广告欺诈,能够完美模仿人类行为。自然的鼠标移动、类人的滚动。他们访问你的页面,8 秒后跳出。你刚刚为 nothing 支付了 2.50 美元。 企业级欺诈检测工具(ClickCease、CHEQ、TrafficGuard)每月花费数千美元。 我们构建 AdTruth,是为了给小企业带来同样的广告欺诈可见性,完全免费。检测机器人流量和欺诈性点击,了解所有广告平台的情况。将预算从虚假流量渠道转移到真实客户身上。 ## 广告欺诈与点击欺诈的现实
### 问题 **30% 的付费流量** **是欺诈的** - 机器人农场生成虚假点击 - AI 完美模仿真实用户行为 - 点击欺诈每花费 10 美元造成 1-3 美元损失 - 平台过滤明显机器人,但 sophisticated 欺诈仍会漏过 ### 双重成本 **你正在以两种方式损失金钱** - **欺诈浪费**:每年 2-10K 美元用于机器人点击 - **解决方案成本**:每年 5K-50K 美元用于企业工具 - 小企业同时面临这两个问题 - 无法承担可见性,也无法阻止资金流失 ### 解决方案 **永久免费** **使用 AdTruth** - 查看 Google、Facebook、Instagram、TikTok 的欺诈率 - 对比:“Google 11% 欺诈 vs Instagram 63% 欺诈” - 将预算从高欺诈渠道转移到低欺诈渠道 - 12KB 脚本——比大多数图片更轻量
### 了解哪些平台在浪费你的钱。将预算转移到有效的渠道。 **[开始使用 →](https://adtruth.io/signup)** • **[查看演示](https://adtruth.io)** • **[阅读文档](#installation)**
## 欺诈如何运作
Ad fraud flow visualization **欺诈经济:** 假网站生成点击 → 欺诈者获利 → 你的预算消失 → 真实客户从未看到你的广告 **AdTruth 揭示哪些平台的欺诈率更高**,因此你可以将预算从高欺诈渠道转移到低欺诈渠道。
## 实际效果展示 ### 计算你的欺诈浪费(估算的欺诈率。连接后可获得真实数据)
AdTruth fraud waste calculator **亲自尝试:** [adtruth.io](https://adtruth.io) • 输入你的网站,查看 Google、Facebook、Instagram 和 TikTok 的估算欺诈率
### 连接后的你的仪表板
AdTruth analytics dashboard
**实时洞察:** - 查看哪些平台在机器人上浪费钱,而不是吸引真实客户 - 将你的欺诈率与行业基准进行比较 - 获得可操作的建议 ## AdTruth 如何工作 **1. 安装** → 在网站添加一行代码(耗时 60 秒) **2. 收集** → AdTruth 自动跟踪访客行为和欺诈信号 **3. 分析** → 我们的机器学习模型计算每个流量来源的欺诈率 **4. 优化** → 查看按平台的欺诈率(例如:“Google: 11%,Instagram: 63%”) **5. 重新分配** → 将预算从高欺诈平台转移到拥有真实客户的渠道 零配置。无维护。只需安装并使用。 ## 快速开始 **60 秒内开始** • 无需信用卡 • 永久免费 ### 通用安装(适用于任何网站) 在闭合的 `` 标签前添加此脚本: ``` ``` **获取免费 API 密钥:** 在 [adtruth.io](https://adtruth.io) 注册(耗时 30 秒) ## 平台特定指南 ### WordPress - ✅ 已测试 **时间**:2 分钟 • **难度**:简单 • **已测试**:验证可用 WordPress 支撑了 43% 的网站。我们已测试并确认此集成完全可用。 **快速步骤**: 1. 安装 **WPCode** 插件(2M+ 活跃安装) 2. 进入 **Code Snippets → Header & Footer** 3. 在 **页脚** 区域粘贴 AdTruth 脚本 4. 点击 **保存更改** **[查看详细 WordPress 指南 →](examples/wordpress/)** ### Shopify - ✅ 已测试 **时间**:3 分钟 • **难度**:简单 • **已测试**:验证可用 现代 Shopify 商店使用自定义像素进行跟踪脚本。这是推荐的方法。 **快速步骤**: 1. 进入 **Settings → Customer Events** 2. 点击 **Add Custom Pixel** 3. 命名为 “AdTruth Fraud Detection” 4. 粘贴 AdTruth 初始化代码 5. 点击 **保存** **[查看详细 Shopify 指南 →](examples/shopify/)** ### Wix **时间**:2 分钟 • **难度**:简单 **快速步骤**: 1. 进入 **Settings → Custom Code**(在 Wix 仪表板中) 2. 点击 **+ Add Custom Code** 3. 粘贴 AdTruth 脚本 4. 设置为在 **所有页面** 的 **结尾 Body** 加载 5. 点击 **应用** **[查看详细 Wix 指南 →](examples/wix/)** ### 其他平台 我们已测试以下平台的集成指南: - **Squarespace** - [查看指南](examples/squarespace/) - **Webflow** - [查看指南](examples/webflow/) - **GoDaddy Website Builder** - [查看指南](examples/godaddy/) - **GitHub Pages** - [查看指南](examples/github-pages/) ## AdTruth 的帮助对象 | 企业类型 | 常见问题 | AdTruth 如何帮助 | |---------------|----------------|-------------------------------------------------------| | **电子商务** | 广告支出高,ROAS 低 | 识别哪些平台吸引机器人而非真实购物者 | | **SaaS 公司** | 虚假注册浪费销售时间 | 区分真实线索与点击农场账号 | | **本地企业** | 预算有限,盲目花费 | 查看哪些平台带来真实线下流量 | | **营销机构** | 客户将糟糕结果归咎于你 | 用数据而非猜测证明欺诈 | | **开发者** | 想为开源项目做贡献 | 帮助构建更优的欺诈检测 | ## AdTruth 与行业解决方案的比较
功能 AdTruth 企业工具
(ClickCease、CHEQ 等)
Google Analytics
成本 永久免费 ❌ 每年 12K-50K 美元 ✅ 免费
欺诈检测 ✅ 机器学习驱动,实时检测 ✅ 高级(黑盒) ⚠️ 仅基础机器人过滤
网络智能 从所有网站学习 ❌ 仅你的数据 ❌ 无欺诈重点
跟踪透明度 100% 开源 ❌ 专有黑盒 ❌ 专有
设置时间 60 秒 ⏱️ 数天至数周 ⏱️ 5 分钟
适用对象 小企业 大型企业 基础分析
### AdTruth 的优势 **无需企业定价的企业级欺诈分析。** 你的流量数据有助于训练模型,使整个网络受益。当我们在某个站点检测到欺诈模式时,其他每个业务都会立即获得更好的欺诈评分。 ## 常见问题
这会让我的网站变慢吗?
不会。AdTruth 是 **12KB 压缩后**(比大多数图片更小)并 **异步加载** 的。它不会阻塞页面渲染,也不会影响你的核心网页指标分数。
使用这个需要技术背景吗?
完全不需要。将一行代码复制粘贴到你的网站(耗时 60 秒)。仪表板用通俗英语显示所有内容,并带有颜色编码的欺诈评分。
它是免费的吗?你们如何盈利?
目前是的。AdTruth 是一个公共利益项目。小企业应该获得与财富 500 强公司同等的欺诈保护。我们首先将其构建为开源社区项目,之后(如果有)再考虑盈利模式。
我可以将它与 Google Analytics 一起使用吗?
当然可以!AdTruth 是 **补充** Google Analytics。GA 显示流量模式;AdTruth 告诉你哪些流量是欺诈的。两者结合使用可获得完整可见性。
我使用的是 WordPress/Shopify/Wix 网站怎么办?
AdTruth 适用于 **任何网站**: - **WordPress**:将脚本添加到主题的 `header.php` 或使用代码注入插件 - **Shopify**:添加到 `theme.liquid` 的 `` 部分 - **Wix**:使用“自定义代码”功能 - **Squarespace**:在设置中使用“代码注入”
我的数据是否私密?
是的。我们仅收集 **匿名化的行为信号**(鼠标模式、滚动深度、设备签名)。不包含个人信息、不包含电子邮件、不包含姓名、不包含密码。我们 **符合 GDPR 和 CCPA** 要求。
欺诈检测的准确率如何?
我们的机器学习模型基于所有参与站点的集体网络数据进行训练。跨行业的平均欺诈检测率为 **15-40%**。随着更多企业加入网络,准确性会提高——我们捕获的每个欺诈行为都在保护所有人。
我可以自行托管 AdTruth 吗?
可以!它是 **100% 开源**(MIT 许可证)。克隆仓库,修改代码,自行托管。我们鼓励透明度和定制化。请查看 [开发者指南](#for-developers) 获取构建说明。
## AdTruth 如何检测欺诈 AdTruth 采用多层次方法来识别欺诈流量: - **浏览器指纹识别** - 无法伪造的设备唯一标识 - **行为分析** - 真实用户与机器人在滚动、点击方式上不同 - **机器学习** - 基于集体网络数据的孤立森林模型 - **网络智能** - 在一个站点检测到的欺诈模式保护所有站点 **为何不公开所有方法:** 披露详细的检测技术会帮助欺诈者绕过。我们的开源 SDK 是透明的,但机器学习模型和检测规则仍保持专有,以领先于不断演变的欺诈行为。 ## 隐私与合规 AdTruth 以隐私为核心原则进行设计: - ✅ **符合 GDPR** - 不收集个人数据 - ✅ **符合 CCPA** - 用户可随时选择退出 - ✅ **不存储 PII** - 不收集姓名、邮箱或地址 - ✅ **无 Cookie 追踪** - 无需第三方 Cookie 即可工作 - ✅ **传输中加密** - 所有数据通过 HTTPS 加密 - ✅ **尊重“不追踪”** - 遵守浏览器隐私设置 - ✅ **开源** - 可自行审计代码 **我们收集:** - 匿名化的行为信号(鼠标模式、滚动深度) - 技术属性(浏览器类型、屏幕分辨率) - 广告活动参数(来自广告链接的 UTM 码) **我们不收集:** - 个人身份信息(姓名、邮箱、电话号码) - 支付信息 - 精确地理位置 - 网站浏览历史(超出你的网站范围) ## 开发者 ### 从源码构建 ``` # 克隆仓库 git clone https://github.com/papa-torb/adtruth.git cd adtruth # 安装依赖 npm install # 生产环境构建 npm run build # 开发环境构建(带监听) npm run dev # 运行测试 npm test ``` ### 项目结构 ``` adtruth/ ├── src/ │ ├── core/ # Core tracking logic │ ├── fingerprint/ # Browser fingerprinting │ ├── behavior/ # Behavioral analysis │ └── utils/ # Helper functions ├── dist/ # Built files ├── tests/ # Test suite └── rollup.config.js # Build configuration ``` ### 贡献代码 我们欢迎贡献!你的每一次改进都能帮助保护成千上万家企业。 **如何贡献:** 1. **Fork 仓库** 并创建功能分支 2. **编写测试** 用于你的更改 3. **遵循编码规范**(ESLint + Prettier 配置) 4. **提交 Pull Request**,附上清晰描述 **我们需要帮助的领域:** - 新的欺诈检测技术 - 性能优化 - 浏览器兼容性测试 - 文档改进 - 翻译为其他语言 **不是开发者?** 你仍然可以提供帮助: - 报告发现的欺诈模式或错误 - 改进文档 - 与其他小企业主分享 AdTruth - 参与讨论和功能建议 请参考 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 获取详细指南。 ## 路线图 ### 当前版本 (v0.2.1) - ✅ 浏览器指纹识别 - ✅ 行为分析(鼠标、滚动、触摸) - ✅ UTM 活动追踪 - ✅ 实时仪表板 - ✅ 基于机器学习的欺诈评分 - ✅ 页面卸载追踪(准确的会话时长) - ✅ 平台集成指南(WordPress、Shopify、Wix) ### 即将推出 (v0.3.0) - 🔄 高级机器学习模型(集成方法) - 🔄 蜜罐陷阱实现 - 🔄 WebGL 指纹识别 - 🔄 页面可见性追踪 - 🔄 针对欺诈高峰的邮件/Slack 提醒 ### 未来愿景 (v1.0+) - 📋 **面向研究者的开放数据集** - [预览文档](docs/DATASET_DOCUMENTATION.md) - 📋 **社区贡献的欺诈规则** - 📋 **插件市场**(WordPress、Shopify 等) - 📋 **第三方集成 API** - 📋 **移动应用**,便于随时监控 **想影响路线图?** [提出问题](https://github.com/papa-torb/adtruth/issues) 或加入讨论。 ## 社区与支持 ### 获取帮助 - **GitHub Issues**:[报告错误或请求功能](https://github.com/papa-torb/adtruth/issues) - **文档**:查看 [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md)、[SECURITY.md](SECURITY.md) 和 [examples/](examples/) 中的平台指南 - **电子邮件**:contact@adtruth.io ### 保持更新 - ⭐ **给这个仓库加星**以表示支持 - 👀 **关注发布**以获取更新通知 - 📋 **阅读** [**CHANGELOG**](CHANGELOG.md) 获取版本更新 ### 传播信息 使用 AdTruth 的企业越多,它对所有人就越有效。分享给: - 其他小企业主 - 营销机构 - 开发者社区 - 任何为在线广告付费的人 ## 许可证 本项目根据 **MIT 许可证** 授权——请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情。 **这意味着什么:** - ✅ 可用于商业用途 - ✅ 可修改代码 - ✅ 可分发你的版本 - ✅ 可用于个人用途 - ⚠️ 必须包含版权通知 - ⚠️ 不提供任何担保 ## 感谢 - **由 [Hongyi Shui](https://github.com/papa-torb)** 创立——为中小企业打造欺诈保护 - 灵感来自斯坦福大学、MIT 的研究以及行业欺诈检测论文 - 特别感谢开源社区让此类项目成为可能

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