【干货】怎样辨别渠道作弊？（数据分析篇）

如果一个 APP 做的时间比较久，访问页面、使用时长、访问间隔、使用频率等这些行为数据会趋向稳定的。不同 APP 的行为数据是有差异的。可能刷量工作室可以模拟出看似真实的用户行为，但是很难跟你的 APP 的日常数据做的完全一致。

一个渠道用户的使用时长、使用频率过高过低都值得怀疑。我们在平时做渠道数据分析时，可以将这些数据跟整个 APP 作比较，或者将安卓市场、应用宝这些大型应用商店的数据作为基准数据，进行比较。

还有方法就是了解新增用户、活跃用户小时时间点数据曲线

2这了解新增用户、活跃用户小时时间点数据曲线

很多刷量工作室通过批量导入设备数据或者定时启动的方式来伪造数据。这种情况下，新增和启动的曲线会出现陡增和陡降。真实用户的新增和启动是一条平滑的曲线。一般来说，用户的新增和启动会在下午6点之后达到高峰。而且新增相比启动的趋势会更加明显。

我们可以将不同渠道的分时数据进行对比，找到异常。需要注意的是，这种行为数据的对比需要遵循单一变量原则。也就是说，除了是不同的渠道，实验中的其他因素必须完全相同。如果我们选取渠道A在周三的活跃数和渠道B在周六的活跃数做对比，这两个数据肯定是有差异的，不具备可比性。

3方法三：查看用户访问的页面明细细

方法三：查看用户访问的页面名称明细

有些工作室会将 App key打到其它高频的 APP 中。这样，我们可能会发现渠道用户的数据非常漂亮，但是仔细观察可以发现，页面名中有大量的页面不是自己定义的。通过对比页面名称，可以定位到这种形式的渠道作弊。

如果是A n droid APP ，这个名称是activity或者fragme n t；如果是 iOS APP ，这个名称是自定义的view。这段记不住也没关系。记得找开发人员要一下具体页面的名称列表，对比一下统计后台用户访问的页面明细，就能看出差异了。

四 转化率分析

转化率数据的分析不仅可以帮助我们应对渠道作弊，还可以帮助我们判断不同渠道的用户质量，提高投放效率。

每一个 APP 都有自己的目标行为。比如电商类应用的目标行为就是用户购买商品的情况。游戏类的应用需要考察应用内付费。社交类应用会关注用户产生内容的情况。运营人员需要定义和设计应用的目标行为。

如果一个用户是真实的流量，他会经历点击、下载、激活、注册、直到触发目标行为的过程。我们可以将这些步骤做成漏斗模型，观察每一步的转化率。漏斗的步骤越靠后，作弊的难度越大，所获取用户对系统的价值越高，同时我们付出的用户成本也越高。运营人员需要对目标行为进行监控，在渠道推广时，考察目标行为的转化率，提高渠道作弊的边际成本。

五 反作弊模块

除了使用现成的统计分析工具，还可以申请让研发人员开发自己的反作弊模块。反作弊模块在原理上类似于杀毒软件，我们可以定义一些行为模式，加到反作弊模块的黑名单库中。如果一个新增设备满足定义的行为模式，就会被判定为一个作弊设备。每个运营人员都可以根据自己的 APP 来定义。我列举了一些常用的行为模式：

（1）设备号异常：频繁重置idfa

（2）ip异常：频繁更换地理位置

（3）行为异常：大量购买特价商品等

（4）数据包不完整：只有启动信息，不具备页面、事件等其他用户行为信息

写在最后：

作为一个运营人员，需要做好长期与渠道合（dou）作（zheng）的心理准备。用好数据是万里长征的第一步。希望每个运营人员能够通过数据的使用，挑选出合适的渠道，提高渠道投放的收益。

作者：罗曼罗，微信公众号：pm-miao，技术出身的pm，一线互联网平台高级产品经理

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（编辑：云计算网_泰州站长网）

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