运营人员或许会遇到的工作：做途径投进的时分，每个途径都投进了，点击量特别高，可是激活量却只要个位数。点击量和激活数量都很高，可是留存率却很低。花了许多费用在途径投进上，可是作用却并不好。
其实，在移动互联网生态中存在许多不为人知的途径“刷量”工作室，这些工作室以十分贱价的价格奉献质量相同贱价的用户数据，这给 App 生态圈带来了许多歹意结果。面临“刷量”，运营人员往往在虚伪数据面前束手无策。那么，“刷量”究竟是怎样进行的？在运营进程中咱们要怎样去判别数据是否有“水分”？
前期的核算剖析途径的 SDK 依据明文的 json 数据包，工作室能够很便利的用程序假造这些数据包，模仿出新增、活泼、留存、时长等用户数据。跟着核算剖析途径的开展，许多剖析途径推出了依据二进制协议的 SDK ，开发人员还能够自行调用加密开关。这些技能的进步使核算途径的安全性和数据准确性得到了进步。假如 App 升级到安全协议版别的 SDK，刷量工作室现已很难选用直接模仿数据包的办法来刷量了。
所谓道高一尺魔高一丈，途径有途径的办法，刷量工作室有刷量的办法。他们或许是选用散布式人肉刷量的办法来刷量（办法能够参阅依据使命的积分墙）；也有或许是选用更为智能的办法，经过编写程序脚本，修正真机参数，驱动真机运转（有爱好的同学能够了解一下 igrimace 这个 iOS 的刷量东西）。这些行为现已跟实在的用户行为几乎没有差别了，核算途径也很难从技能上分辩这些数据。
那么，有什么办法能辨认这些虚伪数据呢？一些有阅历的运营人员，会经过途径作用评价的数据方针和反做弊模块两方面来分辩出真假用户的差异。一起，友盟新出的用户评级产品，经过设备在友盟数据途径的大局行为来评价途径用户质量的好坏。下面，咱们来仔细剖析，怎样经过这些方针和东西来辨别真假用户。
榜首、途径作用评价
留存率
有时分途径“刷量”会挑选在次日、7 日、30 日这些重要时刻点上导入用户数据。咱们会发现 App 在次日、7 日、30 日这些要害时刻点上的数据显着高于其他时刻点。
其实实在的用户的留存曲线是一条滑润的指数衰减曲线，假如你发现你的留存曲线存在陡升陡降的反常动摇，基本上便是途径干涉了数据。可想而知，这样的用户的质量是十分差的，也不具备商业价值。
（小贴士：留存曲线不只能够协助咱们判别途径的质量，还能够在运营推行和产品优化上给出许多参阅性主张。留存率是怎样核算的呢？某一天的新增用户，在n天后回访的份额，便是这天的 n 日留存率。举个比方，假如咱们在 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%。）
用户终端
每个途径都有自己掩盖的用户群，他们的用户终端会有差异。比方说小米运用商铺的用户或许 TOP10 的机型都是小米手机，而移动 MM 的用户或许绝大部分是移动运营商的用户。
扫除这些有特别途径的运用商铺，大部分途径的用户终端跟整个移动互联网终端散布是相似的。咱们能够经过检查移动互联网数据陈述或许数据指数产品来了解这些数据，把这些数据作为 benchmark ，来比照剖析 App 的数据。
咱们能够要点重视设备终端、操作体系、联网办法、运营商、地理位置这些手机设备的特点。我在下面列举了一些 tips：
办法一：重视贱价设备的排名
你能够要点剖析途径的新增用户或许发动用户的设备排名。假如你发现某款贱价设备排名反常靠前，这种状况值得咱们要点重视。这些数据能够在核算途径的终端特点散布中找到。
尤其是 iOS 途径没有模仿器，一切的用户数据需求经过真机触发。许多刷量的工作室会挑选购买二手的 iPhone 5c 来做刷量真机。有个做途径推行的朋友踩过这样的坑，发现某个途径有 75% 的设备是 iPhone 5c ，比 top5 的 iOS 设备占比还多。继而又发现这个途径的留存率等方针都差强人意，终究查出这个途径运用了许多的 iPhone 5c 来刷量。
办法二：重视新版别操作体系的占比
许多途径刷量工作室在操作体系版别的适配上会有延时。所以主张途径人员在检查途径用户的操作体系时，能够和整体手机网民的操作体系的散布做比较。假如你发现某个途径下面，不存在新版别的操作体系（比方iOS 8.x），有一种或许性便是这个途径协作的工作室的技能还没有适配最新的操作体系。
办法三：重视 wifi 网络的运用状况
有的朋友问咱们，用户在 wifi 下面运用的份额到达了90%，这个份额究竟正常不正常。要回答这个问题，首要咱们需求对现在的大局势有些了解。现在是一个高速网络的环境，无论是新增用户仍是活泼用户，wifi 的运用占比都比较大。
从用户行为上来说，假如你留神身边的朋友，会发现咱们在下载 App 的时分倾向于运用 wifi（流量贵啊），比较之下，发动 App 时，会对当时网络的敏感性差一些。也便是说，新增用户的 wifi 运用份额会大于发动用户的 wifi 运用份额。
别的，wifi 的运用份额还跟运用类型相关。假如你是一个在线视频类型的运用，wifi 的份额或许会在 90% 以上。假如你是一个小流量的 App ，一起能够在新增用户和活泼用户的 wifi 数据比照上看出蛛丝马迹，或许真的是途径在捣乱了。
办法四：定向投进也很重要
有个职业界做了好久的朋友教授给我一个阅历，说福建区域的做弊比较多，咱们在拟定投进战略的时分能够要点考虑屏蔽做弊多的区域。这个黑名单也能够依据 App 实践的分地域投进作用来定制。
别的，咱们在投进时也能够依据需求要点挑选部分区域投进。比方北上广这些高消费的区域，比方三四线城市这些相对蓝海的区域。检查数据时就需求验证用户是否和咱们的投进战略相符合了。
用户行为
办法一：比较用户行为数据
假如一个 App 运营的时刻比较久，拜访页面、运用时长、拜访距离、运用频率等这些行为数据会趋向安稳的。不同 App 的行为数据是有差异的。或许刷量工作室能够模仿出看似实在的用户行为，可是很难跟你的 App 的日常数据做的完全一致。
一个途径用户的运用时长、运用频率过高过低都值得置疑。咱们在平常做途径数据剖析时，能够将这些数据跟整个 App 作比较，或许将安卓商场、运用宝这些大型运用商铺的数据作为基准数据，进行比较。
办法二：了解新增用户、活泼用户小时时刻点数据曲线
许多刷量工作室经过批量导入设备数据或许守时发动的办法来假造数据。这种状况下，新增和发动的曲线会呈现猛增和陡降。实在用户的新增和发动是一条滑润的曲线。一般来说，用户的新增和发动会在下午 6 点之后到达顶峰。并且新增比较发动的趋势会愈加显着。
咱们能够将不同途径的分时数据进行比照，找到反常。需求留意的是，这种行为数据的比照需求遵从单一变量准则。也便是说，除了是不同的途径，试验中的其他要素有必要完全相同。假如咱们选取途径 A 在周三的活泼数和途径 B 在周六的活泼数做比照，这两个数据肯定是有差异的，不具备可比性。
办法三：检查用户拜访的页面称号明细
有些工作室会将 appkey 打到其它高频的 App 中。这样，咱们或许会发现途径用户的数据十分美丽，可是仔细调查能够发现，页面名中有许多的页面不是自己界说的。经过比照页面称号，能够定位到这种办法的途径做弊。
假如是 Android App，这个称号是 activity 或许 fragment ；假如是 iOS App ，这个称号是自界说的 view 。这段记不住也不要紧，记住找开发人员要一下详细页面的称号列表，比照一下核算后台用户拜访的页面明细，就能看出差异了。
转化率剖析
转化率数据的剖析不只能够协助咱们应对途径做弊，还能够协助咱们判别不同途径的用户质量，进步投进功率。每一个 App 都有自己的方针行为。比方电商类运用的方针行为便是用户购买产品的状况。游戏类的运用需求调查运用内付费。交际类运用会重视用户发生内容的状况。运营人员需求界说和规划运用的方针行为。
假如一个用户是实在的流量，他会阅历点击、下载、激活、注册、直到触发方针行为的进程。咱们能够将这些过程做成漏斗模型，调查每一步的转化率。漏斗的过程越靠后，做弊的难度越大，所获取用户对体系的价值越高，一起咱们支付的用户本钱也越高。运营人员需求对方针行为进行监控，在途径推行时，调查方针行为的转化率，进步途径做弊的边沿本钱。
友盟近期推出的用户评级产品，能够归纳友盟数据途径全量数据进行发掘和剖析，经过设备在友盟数据途径的大局活泼状况、存活时长、App运用状况等六大特征来衡量各个途径的新增用户体现，协助开发者更有用的评价用户质量。
第二：反做弊模块
除了运用现成的核算剖析东西，还能够请求让研制人员开发自己的反做弊模块。咱们能够界说一些行为形式，加到反做弊模块的黑名单库中。假如一个新增设备满意界说的行为形式，就会被判定为一个做弊设备。每个运营人员都能够依据自己的 App 来界说。我列举了一些常用的行为形式：
设备号反常：频频重置 idfa
ip 反常：频频替换地理位置
行为反常：许多购买特价产品等
数据包不完整：只要发动信息，不具备页面、事情等其他用户行为信息
作者：@罗曼罗
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