网赚平台是如何判断是否作弊_手机广告联盟 判断作弊

有的运营商做渠道投放

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,每个渠道开通,点击量特别高,但激活量只有个位数。也有可能点击激活次数很高,但留存率很低。费用都花完了,但效果没有出来。我自己做了数据分析,但无法得出结论。

我们做数据分析的前提是得到可靠的数据。如果数据不准确网赚平台是如何判断是否作弊,那么根据数据分析得出的结论是没有意义的。

要获得准确的数据,首先需要选择可靠的统计分析平台。即使平台可靠,也可能存在一些不可靠的情况。俗话说,有榜单就有榜单,有数据统计的平台就有数据作弊工坊。

在移动互联网生态中网赚平台是如何判断是否作弊,有很多不知名的渠道工作室。这些工作室以极低的价格贡献同样低质量的用户数据。

早期统计分析平台的SDK是基于明文数据包。工作室可以通过程序轻松伪造这些数据包,以模拟用户数据

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,例如新增、活动、保留和持续时间。随着统计分析平台的发展,很多分析平台都推出了基于二进制协议的SDK,开发者也可以自己调用加密开关。这些技术的改进提高了统计平台的安全性和数据准确性。如果APP升级到安全协议版本的SDK,APP使用直接模拟数据包进行审批会比较困难。

所谓道一尺高,法术高,台有台法,刷量工作室有刷量法。可以采用分布式人肉刷量的方式(形式请参考任务积分墙);或者他们可以采用更智能的方式,通过编写程序脚本,修改真机参数,驱动真机运行(有兴趣的同学可以了解一下这款iOS刷机工具)。这些行为与真实的用户行为几乎没有区别,技术上很难区分这些数据。

其实有经验的运营商还是可以通过一些数据指标来区分真假用户的。

一个

渠道效果评估

留存率

有时频道刷量会选择在次日、7日、30日等重要时间点导入用户数据。我们会发现APP在次日、7日、30日关键时间点的数据明显高于其他时间点。事实上,真实用户的留存曲线是一条平滑的指数衰减曲线。如果你发现你的保留曲线有陡峭的上升和下降的异常波动,基本上是通道对数据产生了干扰。可想而知,这类用户的素质很差,没有商业价值。

留存曲线不仅可以帮助我们判断渠道的好坏,还可以在运营推广和产品优化方面给出很多参考建议。留存率这么重要,留存率是怎么计算的?

某天新用户在 n 天后回访的比例,就是当天的 n 天留存率。例如,如果我们在2月1日获取了1000个新用户,2月2日访问了这批用户的400个用户和2月8日访问的200个用户,那么2月1日的新用户第二天的留存率为40%,而7 天的留存率为 20%。

留存率是业内判断用户质量的常用指标。在移动互联网行业,如果一个APP的次日留存率达到40%,7天留存率达到20%,30天留存率达到10%,则该APP的留存率高于工业标准。一般来说,工具类应用的留存率高于游戏类应用,高频应用的留存率高于低频应用。除了应用类型外,留存率还与应用的用户体验、推广方式等因素有关。

两个

用户终端

每个渠道都有自己覆盖的用户群,用户终端也会有所不同。比如小米应用商店的用户可能都是小米手机,而手机MM的大部分用户可能是移动运营商的用户。除去这些有特殊渠道的应用商店,大部分渠道的用户终端分布与整个移动互联网终端的分布相似。我们可以通过查看移动互联网数据报告或数据指标产品来了解这些数据,并将这些数据作为n来对比分析APP数据。

我们可以关注移动设备的属性,例如设备终端、操作系统、组网方式、运营商和地理位置。我在下面列出了一些技巧,欢迎交流和砌砖。

1 方法一:关注低价设备排名

您可以专注于分析频道的新用户或活跃用户的设备排名。如果您发现低价设备排名异常高,这种情况值得我们关注。这些数据可以在统计平台的终端属性分布中找到。

尤其是iOS平台没有模拟器,所有用户数据都需要真实设备触发。很多刷牙工作室会选择购买二手5c作为真正的刷牙机。一个做渠道推广的朋友踩过这样一个坑,发现某个渠道75%的设备都是5c,超过了前5名的iOS设备。然后发现这个频道的留存率等指标都不尽如人意,最后发现这个频道用了很多5c刷量。

2此方法二:注意新版操作系统的比例

经过多年的工作经验,我发现很多刷机工作室的渠道都会有操作系统版本适配的延迟。因此,建议渠道人员检查渠道用户的操作系统,并与所有手机网民的操作系统分布进行对比。如果您发现某个频道下没有新版本的操作系统(如iOS8.x),有可能是该频道合作的工作室的技术还没有适配最新的操作系统.

3 注意wifi网络的使用。

有朋友问我使用wifi的用户比例已经达到了90%。这个百分比正常吗?

要回答这个问题,我们首先需要对目前的情况有一些了解。现在是高速网络环境。无论是新用户还是活跃用户,wifi的使用占比都比较大。

在用户行为方面,如果你关注身边的朋友,你会发现大家在下载app的时候都倾向于使用wifi(数据很贵)。相比之下,在启动app的时候,对当前网络的敏感度就差了一些。也就是说,新增用户的wifi使用率会大于启动用户的wifi使用率。

此外,wifi使用比例也与应用类型有关。如果您是在线视频应用

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,那么wifi的比例可能会超过90%。

如果你是一个小流量的APP,在新用户和活跃用户的wifi数据对比中可以看出端倪,那么渠道可能真的在骗人。

4精准投放也很重要

方法四:有针对性的投放也很重要

一个长期从事这个行业的朋友教给我一个经验,说福建作弊比较多,我们在制定广告策略时可以重点屏蔽作弊较多的地区。该黑名单也可以根据应用的实际区域投放效果进行自定义。

另外,我们也可以根据自己的需要,集中选择特定的地区进行配送。比如北京、上海、广州等高消费地区,以及三四线城市等相对蓝海的地区。在查看数据时,我们需要验证用户是否与我们的投放策略一致。

三个

用户行为

1 方法一:比较用户行为数据

如果一个APP长期使用,页面访问量、使用时间、访问间隔、使用频率等行为数据会趋于稳定。不同应用的行为数据是不同的。有可能 可以模拟出看似真实的用户行为,但很难做到与你 APP 的日常数据完全一样。

频道用户的使用时间或频率是否过高或过低是值得怀疑的。我们平时做渠道数据分析时,可以将这些数据与整个APP进行对比,也可以将 、App 等大型应用商店的数据作为基准数据进行对比。

方法二:了解新用户和活跃用户每小时时间点数据曲线

2 这个了解新用户和活跃用户的每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定时启动等方式造假。在这种情况下,新增和激活的曲线将急剧增加和减少。真实用户的增加和激活是一条平滑的曲线。一般来说,用户增加和激活会在下午 6 点之后达到高峰。而且新增的趋势会比初创公司更明显。

我们可以通过比较不同渠道的分时数据来发现异常。需要注意的是,这种行为数据的比较需要遵循单变量原则。也就是说,除了通道不同之外

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,实验中的其他因素必须完全相同。如果我们选择频道A周三的活跃人数和频道B周六活跃的人数进行比较,这两个数据一定是不同的,不可比。

3 方法三:查看用户访问的页面详情

方法三:查看用户访问的页面名称详情

有些工作室会将App key分配给其他高频应用。这样,我们可能会发现频道用户的数据非常漂​​亮,但是仔细观察可以发现页面名称中有大量页面不是自己定义的。通过对比页面名称,可以定位这种形式的频道作弊。

如果是A n APP,这个名字是或n t;如果是iOS APP,这个名字就是自定义视图。如果你不记得这一段也没关系。记得向开发者索要具体页面的名称列表,并在统计后台对比用户访问过的页面详情,就可以看出区别了。

四个

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。

每个APP都有自己的目标行为。例如,电子商务应用的目标行为是用户购买商品。游戏应用需要检查应用内支付。社交应用会关注用户生成的内容。运维人员需要定义和设计应用程序的目标行为。

如果用户是真正的流量,他会经历点击、下载、激活、注册、触发目标行为的过程。我们可以把这些步骤做成漏斗模型,观察每一步的转化率。漏斗的步骤越晚

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,越难作弊,获取的用户对系统的价值就越高,我们付出的用户成本也就越高。运营商需要监控目标行为,在渠道推广过程中,考察目标行为的转化率,增加渠道作弊的边际成本。

五个

反作弊模块

除了使用现成的统计分析工具外,还可以申请开发者自行开发反作弊模块。反作弊模块原理上类似于杀毒软件。我们可以定义一些行为模式并将它们添加到反作弊模块的黑名单库中。如果新添加的设备满足定义的行为模式,则将其判断为作弊设备。每个运营商可以根据自己的APP来定义。我列出了一些常见的行为模式:

(1)设备号异常:频繁重置idfa

(2)ip 异常:地理位置频繁变化

(3)异常行为:大量购买特价商品等

(4)Data包不完整:只有启动信息,没有页面、事件等其他用户行为信息

写在最后:

作为运营商,需要做好与渠道长期合作(dou)的心理准备。用好数据是万里长征的第一步。希望各运营商通过数据的使用,选择合适的渠道,增加渠道投放收入。

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