诈骗短信大家都不陌生，花样繁多，但都有一个共同点:傻。
骗子真的很傻吗？你发这样的信息谁会相信你？还冒着触犯法律的风险，大规模赔付，能骗钱吗？
其实反过来说，什么样的利益能让骗子冒着触犯法律的风险，发这种看起来很傻的短信？
机器学习中有一个评估分类器准确率的工具，叫做混淆矩阵。听起来很高大上，其实很简单。它有四个指标:
1.真正(TP):样本的真实类别是正例，模型预测的结果也是正例。2.真负(TN):样本的真实类别为负例，模型预测为负例。3.假阳性(FP):样本的真实类别是一个负样本，但模型预测它是一个正样本。4.假阴性(4。
前两种情况都预测正确。后两种是错误的预测。
纵向看，反映的是最终被骗和没被骗的实际人数。真正被骗的人=TP+FN，没被骗的人=FP+TN。
横向反映预测的受骗人数和未受骗人数。预测的受骗人群=TP+FP，未受骗人群=FN+TN。
骗子在编造诈骗短信的时候，肯定是希望在茫茫人海中不要错过那几个可以被骗的人。所以对于一个骗子来说，最大的成本在于:
假阳性，FP:其实他不容易上当。给他发短信并实施后续诈骗，被抓。
假阴性，FN:其实他是个好骗的人。没给他发短信，没机会上钩。
以FP为例，假设诈骗短信真的写好了，有聪明人收到了，但是在诈骗的后续过程中抓到了，那么就要让骗子付出很大的代价。
对于FN来说，加大发送强度就可以了，成本不高。
所以要尽量避免FP，尽量避免FN。
如何避免？
如果扩大发送短信的范围，收到短信的人比例会小一些，诈骗的成本会小一些，但上钩的人肯定会少一些；
如果短信发送范围缩小，所有人收到的比例会增加，诈骗的成本也会增加，但上钩的人肯定会更多；
有什么办法可以筛选出这群非常精细的人，在扩大投放范围的同时实现更精准的投放？
因为骗子只有手机号，没有这个手机号的机主信息，不可能准确的放在前面。所以这部分比较聪明的人是通过愚蠢的短信过滤掉的。
不仅让容易上当的人收到更多短信，也让不容易上当的人不回短信。
简单来说，容易相信愚蠢的诈骗短信的人更容易欺骗自己。对于这些人来说，诈骗的成功率更高。
我们再来看看贷款广告。
360借条广告
京东金融的贷款广告
轻则说他们价值观不正确，低俗，简直恶心，把用户智商蹭地上了。
那我们再考虑一下。这种广告通过了机构的内部审核，肩负了获取客户的重任，消耗了巨额的广告费。不能带来新客户吗？
发广告的时候，其实有一个评估的过程。在广告方面，我们也希望尽可能准确地传递给目标客户。
目前，第三方广告服务商也会通过Tik Tok、阿auto快消、今日头条等平台获取客户标签，并将标签提供给广告主，由广告主筛选特定标签进行投放。
充电模式通常包括:
CPM(千分之一成本):按曝光次数算，便宜。
CPC(每次点击费用):按独立IP或设备点击，稍微贵一点。
CPA(每次行动成本):采取实际行动或申请，费用昂贵。
CPS(每次销售的成本):根据实际支付的费用，它是比较贵的。
一般采用前三种，但这些标签不一定100%准确，所以情况和诈骗短信差不多。
所以只要覆盖面增加，也就是CPM量增加(反正这个成本低，类似于增加诈骗短信的发送范围)，但是不愿意借钱的人的点击量减少了，因为一旦点击就会被收费，但是你不借钱，浪费广告费，相当于前面诈骗短信，减少聪明人的回复量。所以，这也可以通过反向筛选来实现。
另外，如果用户觉得广告有用，自发的传播给自己圈子里的人，那就更好了，可以大大提高转化率。
通过这些视频，你确实可以吸引一些二次客户。你看完觉得自己很蠢，因为你的知识体系和价值观都在他们之上。
但是别忘了，还有很多人真的很缺钱。也许他们只是想体验一下头等舱，却连利息都算不上。
他们是看这种视频有同感的人，更容易被这种广告感动。
这是这类广告能够存在的根本原因。
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