最近 google fi 出问题,收到了不少朋友咨询关于 I P 方面,有没有替代的解决方案。
先给大家一个肯定的回答:有!使用撸米的住宅动态 I P。目前改名为brightdata。具体可以私信我。
但如果只提供 IP 解决方案,很多做自养号的测评朋友还是很迷茫;所以,IP 不能跟本地环境割裂去分享。
为什么本地环境(指纹浏览器) +I P 环境,这两个维度不能割裂去解释呢?
因为市场上自养号测评系统太多了,尤其是 PC 端的自养号操作,形形色色(虽然本质都离不开测评大系统五大维度),很多朋友正在使用的测评系统都是“打包”好的一套系统,如果单独给出 I P 解决方案,很多朋友还是会有各种问题无法入手。
今天,我试图再来带大家深入了解一下测评系统的本地环境的原理,其实这个原理对于有点计算机背景的朋友是很简单的一个问题。
亚马逊 AWS,是一个大数据中心。它综合很多“数据”去判断是否“机刷”行为,最简单的几个“数据”就是本地配置和 I P。
我们在做亚马逊的时候,同一个站点多个店铺防关联,就是防的这两个东西。
回到自养号测评…

用 PC 端本地配置的测评系统
如果你是使用PC 端打开浏览器,登录一个亚马逊买家号,然后浏览亚马逊官网,亚马逊 AWS会记录你哪些“本地信息”呢?它会记录浏览器上的很多信息,我们先拿一类信息举例:浏览器指纹。浏览器指纹包括:浏览器类型、浏览器分辨率、浏览器上的时区、浏览器插件信息、浏览器字体信息等等。其实,也就是个简单的浏览器跟踪技术而已。
那测评系统要怎么做呢?我们会自己去开发一个浏览器,这个浏览器的各种参数,是可以修改的。比如,浏览器类型,我们设置有 22 个选择;浏览器分辨率,设置有 23 个选择;浏览器上的时区,有 24 个选择;浏览器插件有 25 个选择,浏览器字体有 26 个选择。那么,这个我们自己开发的浏览器,一共有

本文探讨了亚马逊自养号测评系统中,如何结合指纹浏览器和IP环境来防止被识别为机刷行为。通过解释亚马逊AWS的数据判断机制,阐述了浏览器指纹的重要性,并介绍了指纹浏览器的工作原理,如超级浏览器如何创建大量独立的本地配置。此外,提到了国内的候鸟浏览器,因其高度的匿名配置能力,成为亚马逊测评的优选工具。同时,文章强调了IP环境的匹配至关重要,指出集成IP的系统在防关联级别的局限性,推荐使用允许自由选择IP服务商的系统。
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