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合同签完,我的游戏被AppStore清榜了,能从刷榜公司要回来钱吗? 游法解读

时间:2024-12-26 00:18:57 来源:网络整理编辑:昭通市

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并不是所有干过的“活儿”都能拿到钱,也并不是“活儿”没干好就能要回来钱。


在上海市嘉定区人民法院发布的“第二批10起长三角数字经济典型案例”中,吞炎(上海)网络与上海火一网络的诉讼案引起了游戏日报的注意。


据了解,吞炎网络为一家刷榜公司,火一网络是其客户。2021年春节前后,双方达成了合作,由于吞炎网络利用“靠谱试玩”软件为火一网络的《趣掼蛋》做推广下载冲榜,预定1.8元/CPA。但期间被AppStore发现刷榜行为而清榜,导致双方因未支付的费用产生了纠纷。



吞炎网络和火一网络分别就对方的责任进行了起诉与反诉,要求对方支付/返还相关费用。而法院最终判决该合同无效,双方的诉请均不支持。


游戏日报还在裁判文书网发现,吞炎网络曾起诉过多家游戏公司,基本都是裁定撤诉,或为开庭前已私下沟通解决。


结合从前述案件的判决来看,刷榜这一灰产容易因“清榜”、“效果与预期不同”等问题而出现纠纷,但双方合同上却比较少明确责任划分,且即便明确也不受法律保护。针对刷榜行为以及该案的代表意义等问题,游戏日报邀请了「游法解读」栏目合作律师陈明杰解读。



律师观点



“刷榜”合同因违反公序良俗原则被认定无效


本案的最大亮点在于法院认为合意规避平台算法,从而实现榜单优化的服务合同因违反公序良俗原则而无效。


《民法典》第153条第2款即规定:“违背公序良俗的民事法律行为无效”。


法院从以下方面论述了“刷榜”服务合同无效的原因:


(一)“刷榜”行为违背了应用市场榜单根据用户喜好程度排序,反映应用整体质量的初衷,影响用户的真实选择及判断。


法院认为:“手机应用商店内的游戏榜单排名,是手机系统运营商结合权重赋值、数据分析、规则认定等方式,通过对网络用户对应用商店内的应用软件的下载量、凡人修仙传评价数、使用体验等行为进行算法分析,形成的网络数据流量的正向指标。……排行榜的排名系通过非自愿、非自然流量形成的数据排名,本质上则损害了公平交易的市场生态,最终影响网络用户的真实选择和判断。”


(二)推广公司通过第三方软件“靠谱试玩”引流,增加“趣掼蛋”游戏下载量的行为,无法反映用户希望使用该游戏的真实意愿。


法院认为:“高频次地对‘掼蛋’、‘惯蛋’等关键性词汇进行每日数百至数千不等数量的操作……实质就是通过破解苹果应用商店排行逻辑算法,分析其权重指标,用人为手段不正当地提升或维持“趣掼蛋”应用软件在苹果应用商店排行榜的排名。即便下载过程中存在真实的用户,该用户亦并非基于对网络产品的喜好而进行自愿下载,由此产生的下载数量具有欺诈性。”


(三)游戏公司与推广公司双方达成合意,人为干预排行榜数据,有损正常市场竞争环境。


法院认为:“吞炎公司多次提到“冲刺”、“操作”等词汇,并在数小时之内即完成数千下载量的任务的表述及行为,本院有理由相信双方之间达成的有关榜单排名上升或维持的合意,实质就是通过吞炎公司的操作人为干预正常网络用户数据的生成……双方在合作过程中,并非通过对网络应用软件开发背后的产权、功能特性进行合法宣传,亦不关注“趣掼蛋”游戏应用软件网络用户的真实产品体验感受,反而追求数据的即时大量增长及利益获取,双方的交易行为已然损害了公平有序的市场竞争环境。”


本案对游戏公司推广的指导意义


(一)正确认识平台排行及流量的法律性质


应用商店及各大平台的排行榜的作用根据下载量、评价数、使用体验等因素,按不同类型对软件进行客观排名后向公众进行展示,其本身并不会直接给游戏运营方带来收益;但另一方面,由于相关排行决定了游戏的曝光度并一定程度地反映了其整体质量,对用户选择并后续使用游戏均将产生较大的影响。此凡人修仙传时,正向的排行及数据,将给软件带来积极的商业评价及经营收益,具备一定的财产属性。


(二)利用平台规则获利的行为亦属于“规避平台算法”的行为


在传统认知中,仅有通过如“黑客”等非法手段恶意篡改平台数据等行为,才会被认定为规避平台算法的行为。但在本案中,法院认为若服务商在解读平台排行逻辑算法并分析权重指标后,通过高频下载、点击、搜索等方式,人为地影响软件排行或推荐频次,则亦将构成“规避平台算法”的行为。


(三)游戏推广应通过合规渠道进行


本案中,法院认为即使是通过第三方平台引流及奖励等方式增加游戏本身下载量的行为,也不能反映用户的真实意愿,存在欺诈的嫌疑。根据该思路,实际上目前市面上各大软件,特别是XX极速版等以注册送现金等名义吸引用户下载注册,但后续留存度较低的APP也存在被认定为通过不正当竞争方式扩大用户规模,从而实现的可能性。本案中法院认为,游戏及软件推广应 “对网络应用软件开发背后的产权、功能特性进行合法宣传”,并关注用户的真实体验感受,不应追求数据的即时大量增长或利益获取。


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