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）
来源|鸟哥笔记 ID:niaoge8
作者：潘杰
现在渠道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。
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。
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？
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~
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。
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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