域名預(yù)訂/競(jìng)價(jià)，好“米”不錯(cuò)過(guò)
俗話說(shuō)，有錢(qián)能使鬼推磨。為了保障下載量、使用量，企業(yè)通常會(huì)在 App 推廣中投巨資給第三方渠道，用于引流買(mǎi)量。但在這一過(guò)程中，內(nèi)鬼、羊毛黨、刷量中介總會(huì)趁虛而入，成為刷量造假的核心群體。那么，今天就根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)來(lái)談?wù)勗趺赐ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)分析，辨別流量的真實(shí)性，揪出異常渠道。
做渠道數(shù)據(jù)分析的前提是拿到靠譜的第一手?jǐn)?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)如果不夠準(zhǔn)確，那么基于此數(shù)據(jù)進(jìn)行分析也就沒(méi)有任何意義。
渠道推廣比較精準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)平臺(tái)我以 openinstall 為例，它能程序化生成渠道包以及海量渠道推廣鏈接，各個(gè)渠道只需拿著對(duì)應(yīng)的專(zhuān)屬鏈接即可獲取相應(yīng)數(shù)據(jù)，即便是用戶個(gè)體間的社交分享傳播，也能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別渠道分享來(lái)源。
數(shù)據(jù)獲取只是萬(wàn)里長(zhǎng)征第一步，防作弊分析才是重中之重。目前市場(chǎng)上的作弊方法很多，作弊工作室可能采用分布式人肉刷量的方式來(lái)刷量（可以參考基于任務(wù)獎(jiǎng)勵(lì)形式的積分墻）；也有可能采用更為智能的方式，通過(guò)編寫(xiě)程序腳本，修改真機(jī)參數(shù)，驅(qū)動(dòng)真機(jī)運(yùn)行。這些行為已經(jīng)跟真實(shí)的用戶行為幾乎沒(méi)有差別了，很難從技術(shù)上分辨這些數(shù)據(jù)。但我們還是能從數(shù)據(jù)上分析出一些蛛絲馬跡，下面就講講具體的辨別方法。
一、先做渠道排重
第一步，先利用現(xiàn)成的工具和系統(tǒng)，從技術(shù)上將重復(fù)多余的數(shù)據(jù)剔除，現(xiàn)在許多第三方基于不同的方案，都有一套自己的排重機(jī)制，比如 openinstall 后臺(tái)就能提供免費(fèi)的排除重復(fù)功能，主要維度包括：安裝量、注冊(cè)量、1日/7日/30日留存、增長(zhǎng)趨勢(shì)、IP 分布、系統(tǒng)版本等，也可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求自定義目標(biāo)事件，精準(zhǔn)的排重功能可以幫我們做一個(gè)初步數(shù)據(jù)篩選，也為后面的分析環(huán)節(jié)省去不少工作量。
二、渠道效果評(píng)估
1、留存率判斷
從留存率看刷量的話，最簡(jiǎn)單的判斷是觀察1日、7日、30日這三個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)波動(dòng)，不少刷量工作室會(huì)選擇在這三個(gè)節(jié)點(diǎn)定時(shí)導(dǎo)入或者批量導(dǎo)入大量用戶數(shù)據(jù)。所以，如果在沒(méi)有外在因素影響的情況下，數(shù)據(jù)出現(xiàn)過(guò)高或過(guò)低的波動(dòng)，那么該渠道就有作弊嫌疑。
真實(shí)的用戶留存曲線應(yīng)該是平滑下降的，如果一個(gè) App 的次日留存率能達(dá)到40%的話，那么7日留存率達(dá)到20%，30日留存率達(dá)到10%，這個(gè) App 的留存率就高過(guò)業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)了，需要警惕。一般高頻類(lèi) App（如社交、外賣(mài)、工具類(lèi)）留存率會(huì)大于低頻類(lèi) App（如租房、旅游、電商類(lèi)），其次，如果有簽到獎(jiǎng)勵(lì)、沉默喚醒機(jī)制的 App 留存率或許會(huì)高一些，這些因素也要考慮進(jìn)去。
2、終端設(shè)備判斷
用戶終端可以準(zhǔn)確追蹤到的包括：IP分布、系統(tǒng)版本、品牌/機(jī)型等，這些都有分析技巧。
IP分布關(guān)系到投放策略層面，一般我們都會(huì)根據(jù)產(chǎn)品調(diào)性做重點(diǎn)投放，比如一二線高消費(fèi)城市、三四線等相對(duì)下沉城市，或者根據(jù)區(qū)域，比如華東、華南或省份等。查看數(shù)據(jù)時(shí)，如果有部分用戶來(lái)自重點(diǎn)投放區(qū)域外，或者過(guò)于集中在某個(gè)地區(qū)，那么數(shù)據(jù)來(lái)源可能來(lái)自某個(gè)作弊工作室。
系統(tǒng)版本和操作系統(tǒng)占比也能看出些貓膩。事實(shí)上很多作弊渠道都是統(tǒng)一采購(gòu)作弊設(shè)備，畢竟如果一直換新手機(jī)作弊成本也太高了，但真實(shí)用戶不是，因此如果觀察到的版本和系統(tǒng)都是比較落后的版本，或者是過(guò)于集中在某個(gè)時(shí)段的版本，那可能就有問(wèn)題，比如現(xiàn)在2019年，而來(lái)自某個(gè)渠道的用戶機(jī)型和操作系統(tǒng)基本都是2017年6月份發(fā)布的新機(jī)，那就值得懷疑。
品牌機(jī)型也是同理，尤其是 iOS 沒(méi)有模擬機(jī)，必須用真機(jī)觸發(fā)，因此刷量作坊會(huì)大量采購(gòu)二手蘋(píng)果手機(jī)，安卓方面，出于成本考慮，主要的刷量也都是由低價(jià)機(jī)、二手機(jī)、冷門(mén)機(jī)型完成，這些都是可以辨別的依據(jù)。
3、用戶行為判斷
即便如今的作弊工作室能模擬出連系統(tǒng)都無(wú)法辨別的逼真行為數(shù)據(jù)，但訪問(wèn)頁(yè)面、使用時(shí)長(zhǎng)、訪問(wèn)間隔、使用頻率這些實(shí)際行為是很難和真實(shí)用戶一模一樣的。
想要辨別的話，一是跟日常數(shù)據(jù)做比較，在沒(méi)有活動(dòng)或重大更新之類(lèi)的影響下，真實(shí)用戶的行為數(shù)據(jù)應(yīng)該是趨向平穩(wěn)的，這個(gè)能從某個(gè)頁(yè)面的訪問(wèn)或功能使用時(shí)長(zhǎng)判斷；二是參考權(quán)威數(shù)據(jù)，應(yīng)用寶之類(lèi)的應(yīng)用市場(chǎng)或第三方評(píng)測(cè)平臺(tái)，會(huì)根據(jù)市場(chǎng)大數(shù)據(jù)定期發(fā)布用戶行為報(bào)告，這個(gè)也是參考標(biāo)準(zhǔn)之一。
4、轉(zhuǎn)化率分析
分析一個(gè) App 的流量轉(zhuǎn)化率，不僅能幫助我們提高投放效率，還能判斷引流渠道的價(jià)值。
通常用戶行為都是可以做成漏斗模型的，我們可以把“訪問(wèn)-下載-安裝-打開(kāi)-注冊(cè)-付費(fèi)”等行為步驟做成沙漏，每經(jīng)過(guò)一層，作弊難度就會(huì)大幅增加，觀察每一層轉(zhuǎn)化的異常，可以對(duì)渠道質(zhì)量得出一個(gè)大致的結(jié)論。
以上這些方法在實(shí)際運(yùn)用中還有很多發(fā)揮空間，可以自行根據(jù)產(chǎn)品性質(zhì)做出調(diào)整，跟作弊行為斗智斗勇，是每個(gè) App 推廣中必須經(jīng)歷的，這些就需要經(jīng)驗(yàn)積累和工具輔助運(yùn)用才能實(shí)現(xiàn)。
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