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手把手教你如何从数据入手判断渠道刷量造假作弊(真实图例)

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很多时候你不逼自己一把,你都不知道自己还有把事情搞砸的本事。

手把手教你如何从数据入手判断渠道刷量造假作弊(真实图例)

 
好不容易从队长预算里面扣出一点费用做推广,结果被渠道给坑了,还被pia脸。
 

手把手教你如何从数据入手判断渠道刷量造假作弊(真实图例)

只能说作弊的手段越来越高明了,从点击量高但激活量极低,进阶到激活数量高但留存率低,甚至发展到现在留存率都可以做得很高,那这种情况下到底应该怎样去判断是优质渠道还是作弊渠道呢?
今天教大家如何从数据来判断渠道是否有作弊行为。一层一层来挖掘作弊面纱下的蛛丝马迹:
第一步,最基础的判断:留存率
 
留存率:基本上是每一家公司判断渠道质量的标准。常规情况下一般分为:次日留存率、2日留存率、3日留存率、周留存率、14日留存率、月留存率等指标。
真实用户的留存曲线是一条平滑的指数衰减曲线,基本不会存在骤升骤降的异常波动,没有明显断层。

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一旦出现这种波动就说明是渠道干预了数据(比例机刷、积分墙等),下面展示几个我家产品【有我】在推广过程中遇到的坑(如图)。这样的用户的质量是非常差的,同时也不具备商业价值。
 

手把手教你如何从数据入手判断渠道刷量造假作弊(真实图例)

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第二步,结合其他数据来做判断
 
比如上述机刷行为的那张图,现在机刷行为已经越来越智能化了,甚至可以给你模拟出完美留存曲线,这种时候我们要怎么来判断甄别呢。下面我们结合几个方面来对进行深一层次的甄别:
 
1、结合转化率来做判断
 
正常情况下,次日留存率要比注册转化率要低,换位思考一下,正常用户如果都不愿注册的话,第2天打开APP的意愿还大吗?
 

手把手教你如何从数据入手判断渠道刷量造假作弊(真实图例)

 
2、结合平均启动数据
 
正常情况下,用户每天打开APP的次数也是呈指数下滑趋势的,当渠道的用户大部分每天都是只打开1-2次APP的时候,那这个渠道肯定是有问题的了,建议立刻停止投放,观察后续的用户行为,原因,你懂的~duang~
 

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3、结合用户在应用内的行为来进行判断
 
遇 到一些比较丧心病狂的造假刷量公司,上述的数据指标也难辨真假,对付他们需要跟踪监测不同渠道用户在应用内的后续表现,比如访问页面、使用时长、访问间 隔、互动频率等基础表现,并与整体用户数据作比较。比如在【有我】,我们会监测每个用户在应用内的发单数、接单数、各个页面的点击次数以及停留时间、参与 互动人数等,根据这些数据来判断渠道是否造假、是否优质。一般app刷量机器人可以模拟出看似真实的用户行为,但是很难跟你的 APP 的日常数据做到完全一致(这里就不出示例图,队长已经拿刀站在身后了)。
 

手把手教你如何从数据入手判断渠道刷量造假作弊(真实图例)

 
第三、观察长期表现
 
短期数据容易作假,那可以利用长期数据,比如月留存,一个月之内还有多少用户会留下来,他们在应用内表现得怎样,综合对比之下,还是能理性评判该渠道的好坏。每个行业中也有一些平均水平指标,你也可以参考这些指标评判渠道质量的好坏。
总而言之,在自己数据监控不完善的情况下不建议采用CPA推广方式。作弊和防作弊,这是一个道高一尺魔高一丈的博弈游戏,必须不停的优化、与时俱进。同时市场人员对于可行的新渠道最好是先小额度试投放,投放后看效果,挑选出合适的渠道,提高渠道投放的收益。

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