節(jié)前寫了一篇文章，通過統(tǒng)計指標(biāo)分析渠道投放的效果（點擊鏈接查看），今天想說下怎樣辨別渠道作弊，分析渠道的效果，還有反作弊手段。歡迎拍磚。

有的運營人員做渠道投放，每個渠道都投放了，點擊量特別高，但激活量只有個位數(shù)。也有可能點擊激活數(shù)量都很高，但是留存率很低。費用都花光了，但是效果沒有出來。自己做數(shù)據(jù)分析，但是卻得不到結(jié)論。

我們做數(shù)據(jù)分析的前提是需要拿到靠譜的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，基于這個數(shù)據(jù)分析出來的結(jié)論是沒有意義的。

獲取準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，首先需要我們選擇靠譜的統(tǒng)計分析平臺，平臺的選擇可以參考我的前一篇文章。即便在平臺靠譜的情況下，也有可能出現(xiàn)一些不靠譜的情況。俗話說，有榜單的地方就有刷榜，有數(shù)據(jù)統(tǒng)計的平臺就有數(shù)據(jù)作弊的作坊。

在移動互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)中存在很多不為人知的渠道刷量工作室，這些工作室以非常低廉的價格貢獻(xiàn)質(zhì)量同樣低廉的用戶數(shù)據(jù)。

早期的統(tǒng)計分析平臺的 SDK 基于明文的jaso n 數(shù)據(jù)包，工作室可以很方便的用程序偽造這些數(shù)據(jù)包，模擬出新增、活躍、留存、時長等用戶數(shù)據(jù)。隨著統(tǒng)計分析平臺的發(fā)展，很多分析平臺推出了基于二進(jìn)制協(xié)議的 SDK ，開發(fā)人員還可以自行調(diào)用加密開關(guān)。這些技術(shù)的提升使統(tǒng)計平臺的安全性和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性得到了提高。如果 APP 升級到安全協(xié)議版本的 SDK ，刷量工作室已經(jīng)很難采用直接模擬數(shù)據(jù)包的形式來刷量了。

所謂道高一尺魔高一丈，平臺有平臺的方法，刷量工作室有刷量的方式。他們可能是采用分布式人肉刷量的方式來刷量（形式可以參考基于任務(wù)的積分墻）；也有可能是采用更為智能的方式，通過編寫程序腳本，修改真機(jī)參數(shù)，驅(qū)動真機(jī)運行（有興趣的同學(xué)可以了解一下igrimace這個 iOS 的刷量工具）。這些行為已經(jīng)跟真實的用戶行為幾乎沒有差別了，很難從技術(shù)上分辨這些數(shù)據(jù)。

其實有經(jīng)驗的運營人員還是可以通過一些數(shù)據(jù)指標(biāo)來分辨出真假用戶的差異。

渠道效果評估

留存率

有時候渠道刷量會選擇在次日、7日、30日這些重要時間點上導(dǎo)入用戶數(shù)據(jù)。我們會發(fā)現(xiàn) APP 在次日、7日、30日這些關(guān)鍵時間點上的數(shù)據(jù)明顯高于其他時間點。其實真實的用戶的留存曲線是一條平滑的指數(shù)衰減曲線，如果你發(fā)現(xiàn)你的留存曲線存在陡升陡降的異常波動，基本上就是渠道干預(yù)了數(shù)據(jù)?？上攵@樣的用戶的質(zhì)量是非常差的，也不具備商業(yè)價值。

留存曲線不僅可以幫助我們判斷渠道的質(zhì)量，還可以在運營推廣和產(chǎn)品優(yōu)化上給出很多參考性建議。留存率這么重要，那么，留存率是怎么計算的呢？

某一天的新增用戶，在 n 天后回訪的比例，就是這天的 n 日留存率。舉個例子，如果我們在2月1日獲取了1000個新增用戶，這批用戶在2月2日有400個用戶回訪，2月8日有200個用戶回訪，那么2月1日新用戶的次日留存率是40%，7日留存率是20%。

留存率是業(yè)內(nèi)判斷用戶質(zhì)量的通用指標(biāo)。移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)內(nèi)，如果一個 APP 的次日留存率達(dá)到40%，7日留存率達(dá)到20%，30日留存率達(dá)到10%，這個 APP 的留存率就高于了業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)了。一般來說，工具類應(yīng)用的留存率高于游戲類應(yīng)用的留存率，高頻應(yīng)用的留存率高于低頻應(yīng)用的留存率。除了應(yīng)用類型，留存率還跟 APP 的用戶體驗、推廣方式等因素相關(guān)。

用戶終端

每個渠道都有自己覆蓋的用戶群，他們的用戶終端會有區(qū)別。比如說小米應(yīng)用商店的用戶可能TOP10的機(jī)型都是小米手機(jī)，而移動MM的用戶可能絕大部分是移動運營商的用戶。排除這些有特殊渠道的應(yīng)用商店，大部分渠道的用戶終端跟整個移動互聯(lián)網(wǎng)終端分布是類似的。我們可以通過查看移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)報告或者數(shù)據(jù)指數(shù)產(chǎn)品來了解這些數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)作為be n chmark，來對比分析 APP 的數(shù)據(jù)。

我們可以重點關(guān)注設(shè)備終端、操作系統(tǒng)、聯(lián)網(wǎng)方式、運營商、地理位置這些手機(jī)設(shè)備的屬性。我在下面列舉了一些tips，歡迎交流與拍磚。

方法一：關(guān)注低價設(shè)備的排名

你可以重點分析渠道的新增用戶或者啟動用戶的設(shè)備排名。如果你發(fā)現(xiàn)某款低價設(shè)備排名異?？壳埃@種情況值得我們重點關(guān)注。這些數(shù)據(jù)可以在統(tǒng)計平臺的終端屬性分布中找到。

尤其是 iOS 平臺沒有模擬器，所有的用戶數(shù)據(jù)需要通過真機(jī)觸發(fā)。很多刷量的工作室會選擇購買二手的iPhone 5c來做刷量真機(jī)。有個做渠道推廣的朋友踩過這樣的坑，發(fā)現(xiàn)某個渠道有75%的設(shè)備是iPhone 5c，比top5的 iOS 設(shè)備占比還多。繼而又發(fā)現(xiàn)這個渠道的留存率等指標(biāo)都差強(qiáng)人意，最終查出這個渠道使用了大量的iPhone 5c來刷量。

方法二：關(guān)注新版本操作系統(tǒng)的占比

經(jīng)過本人多年工作經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)，很多渠道刷量工作室在操作系統(tǒng)版本的適配上會有延時。所以建議渠道人員在查看渠道用戶的操作系統(tǒng)時，可以和全體手機(jī)網(wǎng)民的操作系統(tǒng)的分布做比較。如果你發(fā)現(xiàn)某個渠道下面，不存在新版本的操作系統(tǒng)（比如 iOS ?8.x），有一種可能性就是這個渠道合作的工作室的技術(shù)還沒有適配最新的操作系統(tǒng)。

方法三：關(guān)注wifi網(wǎng)絡(luò)的使用情況

有的朋友問我，用戶在wifi下面使用的比例達(dá)到了90%，這個比例到底正常不正常。

要回答這個問題，首先我們需要對現(xiàn)在的大形勢有些了解。現(xiàn)在是一個高速網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境，無論是新增用戶還是活躍用戶，wifi的使用占比都比較大。

從用戶行為上來說，如果你留心身邊的朋友，會發(fā)現(xiàn)大家在下載 APP 的時候傾向于使用wifi（流量貴?。啾戎?，啟動 APP 時，會對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的敏感性差一些。也就是說，新增用戶的wifi使用比例會大于啟動用戶的wifi使用比例。

另外，wifi的使用比例還跟應(yīng)用類型相關(guān)。如果你是一個在線視頻類型的應(yīng)用，可能wifi的比例會在90%以上。

如果你是一個小流量的 APP ，同時能夠在新增用戶和活躍用戶的wifi數(shù)據(jù)對比上看出蛛絲馬跡，可能真的是渠道在搗鬼了。

方法四：定向投放也很重要

有個行業(yè)內(nèi)做了很久的朋友傳授給我一個經(jīng)驗，說福建地區(qū)的作弊比較多，我們在制定投放策略的時候可以重點考慮屏蔽作弊多的地區(qū)。這個黑名單也可以根據(jù) APP 實際的分地域投放效果來定制。

另外，我們在投放時也可以根據(jù)需要重點選擇部分地區(qū)投放。比如北上廣這些高消費的地區(qū)，比如三四線城市這些相對藍(lán)海的區(qū)域。查看數(shù)據(jù)時就需要驗證用戶是否和我們的投放策略相符合了。

用戶行為

方法一：比較用戶行為數(shù)據(jù)

如果一個 APP 做的時間比較久，訪問頁面、使用時長、訪問間隔、使用頻率等這些行為數(shù)據(jù)會趨向穩(wěn)定的。不同 APP 的行為數(shù)據(jù)是有差異的?？赡芩⒘抗ぷ魇铱梢阅M出看似真實的用戶行為，但是很難跟你的 APP 的日常數(shù)據(jù)做的完全一致。

一個渠道用戶的使用時長、使用頻率過高過低都值得懷疑。我們在平時做渠道數(shù)據(jù)分析時，可以將這些數(shù)據(jù)跟整個 APP 作比較，或者將安卓市場、應(yīng)用寶這些大型應(yīng)用商店的數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行比較。

方法二：了解新增用戶、活躍用戶小時時間點數(shù)據(jù)曲線

很多刷量工作室通過批量導(dǎo)入設(shè)備數(shù)據(jù)或者定時啟動的方式來偽造數(shù)據(jù)。這種情況下，新增和啟動的曲線會出現(xiàn)陡增和陡降。真實用戶的新增和啟動是一條平滑的曲線。一般來說，用戶的新增和啟動會在下午6點之后達(dá)到高峰。而且新增相比啟動的趨勢會更加明顯。

我們可以將不同渠道的分時數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，找到異常。需要注意的是，這種行為數(shù)據(jù)的對比需要遵循單一變量原則。也就是說，除了是不同的渠道，實驗中的其他因素必須完全相同。如果我們選取渠道A在周三的活躍數(shù)和渠道B在周六的活躍數(shù)做對比，這兩個數(shù)據(jù)肯定是有差異的，不具備可比性。

方法三：查看用戶訪問的頁面名稱明細(xì)

有些工作室會將 App key打到其它高頻的 APP 中。這樣，我們可能會發(fā)現(xiàn)渠道用戶的數(shù)據(jù)非常漂亮，但是仔細(xì)觀察可以發(fā)現(xiàn)，頁面名中有大量的頁面不是自己定義的。通過對比頁面名稱，可以定位到這種形式的渠道作弊。

如果是A n droid ?APP ，這個名稱是activity或者fragme n t；如果是 iOS ??APP ，這個名稱是自定義的view。這段記不住也沒關(guān)系。記得找開發(fā)人員要一下具體頁面的名稱列表，對比一下統(tǒng)計后臺用戶訪問的頁面明細(xì)，就能看出差異了。

轉(zhuǎn)化率分析

轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)的分析不僅可以幫助我們應(yīng)對渠道作弊，還可以幫助我們判斷不同渠道的用戶質(zhì)量，提高投放效率。

每一個 APP 都有自己的目標(biāo)行為。比如電商類應(yīng)用的目標(biāo)行為就是用戶購買商品的情況。游戲類的應(yīng)用需要考察應(yīng)用內(nèi)付費。社交類應(yīng)用會關(guān)注用戶產(chǎn)生內(nèi)容的情況。運營人員需要定義和設(shè)計應(yīng)用的目標(biāo)行為。

如果一個用戶是真實的流量，他會經(jīng)歷點擊、下載、激活、注冊、直到觸發(fā)目標(biāo)行為的過程。我們可以將這些步驟做成漏斗模型，觀察每一步的轉(zhuǎn)化率。漏斗的步驟越靠后，作弊的難度越大，所獲取用戶對系統(tǒng)的價值越高，同時我們付出的用戶成本也越高。運營人員需要對目標(biāo)行為進(jìn)行監(jiān)控，在渠道推廣時，考察目標(biāo)行為的轉(zhuǎn)化率，提高渠道作弊的邊際成本。

反作弊模塊

除了使用現(xiàn)成的統(tǒng)計分析工具，還可以申請讓研發(fā)人員開發(fā)自己的反作弊模塊。反作弊模塊在原理上類似于殺毒軟件，我們可以定義一些行為模式，加到反作弊模塊的黑名單庫中。如果一個新增設(shè)備滿足定義的行為模式，就會被判定為一個作弊設(shè)備。每個運營人員都可以根據(jù)自己的 APP 來定義。我列舉了一些常用的行為模式：

（1）設(shè)備號異常：頻繁重置idfa

（2）ip異常：頻繁更換地理位置

（3）行為異常：大量購買特價商品等

（4）數(shù)據(jù)包不完整：只有啟動信息，不具備頁面、事件等其他用戶行為信息

寫在最后：

作為一個運營人員，需要做好長期與渠道合（dou）作（zheng）的心理準(zhǔn)備。用好數(shù)據(jù)是萬里長征的第一步。希望每個運營人員能夠通過數(shù)據(jù)的使用，挑選出合適的渠道，提高渠道投放的收益。

作者：羅曼羅，微信公眾號：pm-miao，技術(shù)出身的pm，一線互聯(lián)網(wǎng)平臺高級產(chǎn)品經(jīng)理

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