独立站转化率篇（下）：细节优化购物体验与营销策略
目前跨界电商业界，使用PS的材料去过审核的情况很多。
在店铺（亚马逊的二审，欧洲kyc），收款工具（payoneer，paypal，stripe），买家账号(账单地址声明），社交媒体账号（facebook等），付款工具（paypal等）都可能用到。
一部分卖家在过审核的时候，使用PS的水电费账单证明， PS的银行statement，甚至有PS的营业执照和身份证，PS的发票等等资料。
有一些软件工具可以直接检测资料是否是经过PS，或者经过人为修改的，你的服务商做的资料是不是靠谱，你可以用两个软件工具检测。 关注公众号，并回复：图片工具， 就可以收到工具下载链接了。
关于技术解析，我们可以看下面的内容解说。
在平台审查不严格的时候，尝尝可以过审核。
平台检测严格的时候，就没用了。
肉眼看起来没啥区别的照片，
当我们是软件算法工具检测的时候，就能看到差别。
比如我们看图片的详细信息：
对图片的描述是有着非常详细细致的参数。图片的来源，以及是否经过修改的非常详细的细节参数，极为具体。
另外图片如果经过PS，图片的像素上也存在一些问题。
比如下面这个图片，PS的部分直接被拔出来。
检测工具检测被修改的图片会直接给出结论：
1 JPEG格式分析 基本的分析方法会验证存储在首位的EXIF标签的正确性，判定是否会存在矛盾。算法可能会检查工具后期处理后增加的EXIF标签，拍摄日期与最后修改日期等等。然而，EXIF标签能够很容易被伪造。从这个图片的EXIF标签能够明显看出图像的修改痕迹。“软件”标签显示出编辑这个图像的软件，并且原始日期时间和最后一次修改日期时间不相符。2 双量化效应 为了判定双量化效应，算法创建了192个直方图，包含了离散的余弦变换值。如果一个JPEG格式的图像被保存了两次以上，那么特定的量化效应一定会出现在这些直方图中。3 误差分析 4 复制/移动 伪造或者克隆的检测 5 不一致的图像质量
其他内容，欢迎大家看相关论文。
https://blkstone.github.io/2017/10/10/image-forgery-detection/
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真心建议：申请店铺和账户，使用真实资料，不要冒险使用假的资料哈。
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