小林告诉记者，现在最新版本的Alexa工具条的运作机理与以往没有太大的改变，每当用户以装有Alexa工具条的IE浏览器打开新页面时，Alexa的一台服务器（data.alexa.com）都会收到加密的数据包，这个数据包中的核心信息就是十几个参数，这些参数包括当前网页地址、页面打开时间、用户端显示分辨率、Alexa工具条版本号、该用户是否为“亚马逊”的用户等，其中有一个重要的隐含参数，经小林分析，认为是Alexa为每个已安装的工具条自动生成的ID号码，这个号码应该是全球惟一的。Alexa可以通过这个ID对每个反馈数据包的发出者进行惟一标识，这是解决PV重复计算问题和防止同一用户多次刷新作弊的一个重要手段。

小林告诉记者，从目前研究的结果来看，任何一个汇编高手都可以很容易地掌握Alexa工具条返回的数据包中的秘密，如果这个人同时也是一个网络编程高手，那么要针对Alexa作弊就比较容易了。从记者后来对一位上海的Alexa作弊高手的采访来看，小林的分析完全正确。该作弊者正是一位资深的Web开发工程师，其采用的手段与小林的分析也基本吻合——编写一个Alexa工具条返回码生成器，批量产生Alexa能够辨识的代码串，然后用虚拟多用户的方式发回data.alexa.com，这样就可以欺骗Alexa的服务器，让它误以为这些数据是不同用户发来的（征得该作弊者本人同意，本专题在最后公开了记者与该作弊者的网上聊天实录）。

小林认为，这种以编程方式模拟多用户访问的作弊方式的实现，最重要的环节就在于对那个Alexa用来惟一标识用户身份的ID号的生成算法的破解，这需要对足够多的Alexa工具条进行嗅探，抓取其数据包进行定量的算法分析。但小林同时也指出，这些工作对于一个编程高手来说，确实不算什么，只是最终作弊的实现仍需要模拟一个足够快的ID号生成程序，这可能会比较困难，不过据小林估计，国内能做这些事情的人不在少数，只是互联网这个圈子里的高手们很少去做罢了。

从以上的技术分析来看，Alexa的服务器每天所做的工作就是不断接收全球用户传回的数据包，提取其中的那十几个参数并写入专门的数据库，然后在某个特定时间对当天收集到的这些数据进行分析计算，并以新的计算结果去更新当日的网站排名。据记者观察，这个数据库的分析结果至少会保存三年之久，因为在Alexa网站上对每个网站的Rank排名变化趋势图最多能提供三年来的数据变化。

在破解了工具条的DNA之后，记者还与一些朋友探讨了Alexa工具条在全球的分布情况。按照Alexa的说法，工具条是它惟一的信息获取来源，那么工具条在全球用户中的分布也就成了另一个可以影响Alexa排名的重要因素。如果工具条真的是Alexa数据的惟一来源，可以想象，当中国网民都没有安装Alexa工具条的时候，新浪搜狐这样的门户网站恐怕在Alexa排名中都见不到影子，可是今年下半年以来，新浪和搜狐就已经紧随Google排在全球第四和第五的位置了，这似乎说明了Alexa工具条已经在中国具备了较高的普及率，否则，新浪、搜狐以及紧随其后的占领了Alexa全球500强中近1/3份额的中国网站就都有作弊的嫌疑。

幸好记者的一位朋友曹政提供了令人欣慰的数据。作为网站流量分析专家，曹政在www.tong123.com上为多达2000家国内各类网站提供长期的流量监测与统计分析服务。曹政的流量分析与Alexa的不同，Alexa不在被监测的网站上做任何事，而tong123.com对网站进行页面内嵌方式的第三方流量统计。受记者委托，曹政临时在其数据采样分析器里加入了对Alexa工具条的监测。经过一周的数据统计，曹政得出的结论是：访问www.tong123.com系统监测的2000家网站的所有用户中，Alexa工具条的安装率在1.5％左右。

就在发稿前，曹政还给记者发来了对这一结果的补充说明，他认为，由于tong123的系统采用累计平均值的计算方法，Alexa工具条的实际安装比例应该比现在得到的数据更高，因为这个监测项刚加进去不久。

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