【干货】怎样辨别渠道作弊?(数据分析篇)

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之前写了一篇文章,通过统计指标分析渠道投放的效果(点击查看),今天想说下怎样辨别渠道作弊,分析渠道的效果,还有反作弊手段。欢迎拍砖。有的运营人员做渠道投放,每个渠道都投放了,点击量特别高,但激活量只有个位数。也有可能点击激活数量都很高,但是留存率很低。费用都花光了,但是效果没有出来。自己做数据分析,但是却得不到结论。我们做数据分析的前提是需要拿到靠谱的数据。如果数据不准确,基于这个数据分析出来的结论是没有意义的。获取准确的数据,首先需要我们选择靠谱的统计分析平台,平台的选择可以参考我的前一篇文章。即便在平台靠谱的情况下,也有可能出现一些不靠谱的情况。俗话说,有榜单的地方就有刷榜,有数据统计的平台

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  • 就有数据作弊的作坊。在移动互联网生态中存在很多不为人知的渠道刷量工作室,这些工作室以非常低廉的价格贡献质量同样低廉的用户数据。早期的统计分析平台的 SDK 基于明文的jaso n 数据包,工作室可以很方便的用程序伪造这些数据包,模拟出新增、活跃、留存、时长等用户数据。随着统计分析平台的发展,很多分析平台推出了基于二进制协议的 SDK ,开发人员还可以自行调用加密开关。这些技术的提升使统计平台的安全性和数据准确性得到了提高。如果 APP 升级到安全协议版本的 SDK ,刷量工作室已经很难采用直接模拟数据包的形式来刷量了。所谓道高一尺魔高一丈,平台有平台的方法,刷量工作室有刷量的方式。他们可能是采用分布式人肉刷量的方式来刷量(形式可以参考基于任务的积分墙);也有可能是采用更为智能的方式,通过编写程序脚本,修改真机参数,驱动真机运行(有兴趣的同学可以了解一下igrimace这个 iOS 的刷量工具)。这些行为已经跟真实的用户行为几乎没有差别了,很难从技术上分辨这些数据。其实有经验的运营人员还是可以通过一些数据指标来分辨出真假用户的差异。一 渠道效果评估留存率有时候渠道刷量会选择在次日、7日、30日这些重要时间点上导入用户数据。我们会发现 APP 在次日、7日、30日这些关键时间点上的数

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  • 据明显高于其他时间点。其实真实的用户的留存曲线是一条平滑的指数衰减曲线,如果你发现你的留存曲线存在陡升陡降的异常波动,基本上就是渠道干预了数据。可想而知,这样的用户的质量是非常差的,也不具备商业价值。留存曲线不仅可以帮助我们判断渠道的质量,还可以在运营推广和产品优化上给出很多参考性建议。留存率这么重要,那么,留存率是怎么计算的呢?某一天的新增用户,在 n 天后回访的比例,就是这天的 n 日留存率。举个例子,如果我们在2月1日获取了1000个新增用户,这批用户在2月2日有400个用户回访,2月8日有200个用户回访,那么2月1日新用户的次日留存率是40%,7日留存率是20%。留存率是业内判断用户质量的通用指标。移动互联网行业内,如果一个 APP 的次日留存率达到40%,7日留存率达到20%,30

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