“刷单”（Click farming）指由买家提供购买费用，帮指定的网店卖家购买商品来提升销量和信用度，并填写虚假好评的行为。
大多数人印象中的刷单还是网赚中「动动手指，月入千元」。根据艾瑞网数据，在2016年仅淘宝单个平台，刷单产业规模已经突破6000亿。
2019年上半年，中国的网络零售总额已达到195209.7亿元，占社会零售总额的24.7%。而截止2020年4月6日，仅淘宝平台店铺就超过100万家。
并不是所有店铺和商品都能被消费者看见。根据各个平台不同的规则，店铺露出展现的情况并不相同。但有几个共通的基础指标：成交量、店铺信誉、评价，这三样正是目前刷单任务中比重最大的需求。
以淘宝平台为例，店铺升级到皇冠是以信用积分的数量来衡量的：“好评”加一分，“中评”不加分，“差评”扣一分，4～10分升级为一颗心，250分升级为一颗蓝钻，500001分（也就是50W+1个好评）能到一个金皇冠。
除开某些店铺组织的超大型营销活动，正常的经营之下等级提升是需要一定过程的。从一个新店到皇冠店，至少需要一年半到两年的时间。
但是在刷单的支撑下，短时间内等级突升不再是难事。前几年刷单爆发期时，就有央视记者潜入刷单群，花费一千元实现三天内新店铺升钻（至少完成251个好评）。
最基础的刷单流程是卖家发布刷单需求——刷单组织召集刷手进行派单——刷手根据相关要求完成刷单。针对平台的监控规则，刷手大多需要经过查找宝贝——对比产品——浏览收藏——假聊天——提交订单（垫付）——好评——获取佣金（退换垫付费用）这样的流程完成一次刷单。
电商平台发展初期着眼于流量聚集，相关防御策略较少，机刷几乎畅通无阻的在进行。2012年双十一战绩超过181亿元的天猫，被扒出不少店铺存在刷单：某服饰专营店双十一销售次数26，销售额却达到1088万，其中用户“周**雷”多次消费，仅他一人就给该店铺带来了近800万的销售额；某家纺店铺，多个异常买家一次性购买500条6000元的被子。
机刷的基础原理和薅羊毛类似，养号、自动化脚本、接码、群控。2012年到2016年间，电商刷单的平均价格在3～6元/单。除了平时基础炒信之外，在双十一、618等重大电商狂欢节日中也用到的非常多。
之后，电子商务平台对刷单打击越来越猛。据统计，2016年共有4.6万家因刷单违规的店铺被阿里关店处理。随着监督管理力度的增强，这一数字在2017年下降到2.6万家。机刷的风险增大，人工刷单开始成为更受宠的刷单方式。
人工刷单最突出的好处是更真实的模拟普通消费者的下单消费行为，更好的避开平台对于炒信的监测。但需要更多真实账号，所以价格也有了明显的增加，目前平均市场行情报价在12～30元/单，根据账号等级、产品价格定价以及代理等级不等。
从最初的店家互刷，到如今的刷单组织、渠道宣传、层级代理以及数以万计的底层刷手，逐渐衍生出一条刷单产业链条。
刷单组织通过联系店铺卖家和众多刷手，进行中间信息的传达和分配，牟取利益。有一些刷单团队是大店自建专为自己服务，更多的刷单组织活跃在电商市场上，每年的电商节前后也是其业务量最大的时候。
2014年号称“刷单第一人”的葛峰曾在网络上公开宣称刷单是暴富行业，称双十一一天就刷出了一台法拉利。2017年接受采访解释「一天一台法拉利」夸张了，不过双十一一天的确可以赚十几万。
刷单行业的另一个获利方式是招募代理，2018年被爆出有60万刷手待命的「握手网」、「X宝刷单网」，商家在平台发布任务，刷手在线元不等，平台仅代理费就获益百万。
2018年，阿里巴巴共监控到2800多个炒信平台，包括刷单 QQ 群2384个，空包交易买卖平台290个，刷单交易买卖平台237个。
在刷单的最后环节，刷单店铺大多选择空包物流，价格大多0.6～3元。在电子商务平台的物流信息中，这些空包的单号和其他真实交易订单中的物流信息无差别，有一些是实发的包裹里面没有一点物品，还有一些只是快递公司数据库中的一条数据。
如今的刷单诈骗是盗骗结合的方式。除了利用前几次刷单成功诱骗刷手扫二维码主动转账的方式，还有组成型诈骗方式。受害人第一次转账被骗后，骗子还会发来伪装成”退款链接“的木马，受害人点击填写***账户、密码、验证码等关键信息后，账户被盗；随后，在网络上通过伪装成网警或投诉渠道客服吸引受害者，谎称有能力追回钱款，但需要”保证金“，受害人转账后再次被骗。
兼职刷单诈骗案件量占整体通讯网络案件量的占比为27.77%，是当年的第一大案件类型。
有意思的是，刷单是攀附着电子商务平台即刻产生的。第一位刷单的淘宝刷单祖师爷——马云，他回忆淘宝网刚刚创立时的境遇调侃道：“由于没人到淘宝上卖东西，我们就让十几个创始人每个人从家里拿出十件东西放到网上交易，结果有的人连10件东西凑不出来。开始时也没有人在淘宝上买东西，我们这十几个人就互相之间买来买去。”
这在某一些程度上也映射出如今刷单难以根治的原因——结构性矛盾。平台初期对于流量聚集的需求与刷单造成的虚假繁荣之间的矛盾。2019年我国电子商务交易额为34.81万亿元，比上年增长6.7%。
慢慢的变多的商家吃到了刷单红利，不公平的市场现象导致越来越多卖家选择刷单。不少真实销量不错的商家也被拉下水：“2017年上半年我一单没有刷，后来实在被这个趋势搞得你不刷你就要倒闭。就这样子，只能跟着形势走”，还有部分自嘲“刷单找死，不刷单等死”。
2018年上线DeepFraud、DeepSeq、DeepGraph三大通用算法模型，配合129套风控模型，搭建了一整套立体式智能风控系统，严厉打击刷单。
京东的打造的反刷单系统——“天网”系统，识别准确率已达99%以上。该系统从订单、商品、用户、物流等多重维度做多元化的分析，分别计算每个维度下面的不同特征值，可以精准识别刷单相关的恶意行为。
如今「千人千面」的推荐机制会导致某些店铺越刷单销量越低，系统会根据你和你标签类似的人的的购买记录，给你推荐类似商品。因为刷手大多消费能力不高的人群，一个卖高端家具的店铺也就很难被系统推荐到高消费能力用户的首页。
通过设备标识、IP、订单、评价、商品、店铺、用户行为等多维信息建模分析，分析多个典型刷单模式，并利用GCN进行精准识别。
极验通过对用户行为模式的分析，总结刷单用户典型的行为特点。人工刷单的大量刷手会按照刷单组织要求进行商品搜索、浏览、购买等，这些行为在大量数据分析之下会呈现明显的异常聚集。
和行为序列类似，刷手以达成目标为导向，在浏览、购买商品等行为上会有更突出的时序特点。最快的可能直接搜索关键词，进入店铺完成刷单。但随着平台规则的一直在升级，如今大多会提出“搜索商品后浏览10秒以上”、“商品详情页逗留不少于15秒”等硬性要求。
无论要求如何变化，刷手和普通用户不同之处在于真实消费者的时序特点会存在更多随机性。消费者A可能会在观看淘宝直播后2秒内下单，也可能在凌晨三点浏览商品信息40分钟却什么也没有购买。
