APP推广怎样辨别渠道作弊—数据分析篇

一，留存率

有时候渠道刷量会选择在次日、7日、30日这些重要时间点上导入用户数据。我们会发现APP在次日、7日、30日这些关键时间点上的数据明显高于其他时间点。其实真实的用户的留存曲线是一条平滑的指数衰减曲线，如果你发现你的留存曲线存在陡升陡降的异常波动，基本上就是渠道干预了数据。可想而知，这样的用户的质量是非常差的，也不具备商业价值。

留存曲线不仅可以帮助我们判断渠道的质量，还可以在运营推广和产品优化上给出很多参考性建议。留存率这么重要，那么，留存率是怎么计算的呢？

留存率的定义：某一天的新增用户，在n天后回访的比例，就是这天的n日留存率。举个例子，如果我们在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%。

留存率是业内判断用户质量的通用指标。移动互联网行业内，如果一个App的次日留存率达到40%，7日留存率达到20%，30日留存率达到10%，这个App的留存率就高于了业内标准了。一般来说，工具类应用的留存率高于游戏类应用的留存率，高频应用的留存率高于低频应用的留存率。除了应用类型，留存率还跟App的用户体验、推广方式等因素相关。

后续我会写一篇针对留存的文章，专门描述如何做留存的数据分析。 

二，用户终端

每个渠道都有自己覆盖的用户群，他们的用户终端会有区别。比如说小米应用商店的用户可能TOP10的机型都是小米手机，而移动MM的用户可能绝大部分是移动运营商的用户。

排除这些有特殊渠道的应用商店，大部分渠道的用户终端跟整个移动互联网终端分布是类似的。我们可以通过查看行业数据来了解这些数据，把这些数据作为benchmark ，来对比分析App的数据。

譬如可以关注设备终端、操作系统、联网方式、运营商、地理位置这些手机设备的属性。我在下面列举了一些tips，欢迎交流与拍砖。

方法一：关注低价设备排名

你可以重点分析渠道的新增用户或者启动用户的设备排名。如果你发现某款低价设备排名异常靠前，这种情况值得我们重点关注。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，所有的用户数据需要通过真机触发。很多刷量的工作室会选择购买二手的iPhone 5c来做刷量真机。有个做渠道推广的朋友踩过这样的坑，发现某个渠道有75%的设备是iPhone 5c，比top5 的iOS设备占比还多。继而又发现这个渠道的留存率等指标都差强人意，最终查出这个渠道使用了大量的iPhone 5c来刷量。

方法二：关注新版本操作系统的占比

经过本人多年工作经验发现，很多渠道刷量工作室在操作系统版本的适配上会有延时。所以建议渠道人员在查看渠道用户的操作系统时，可以和全体手机网民的操作系统的分布做比较。如果你发现某个渠道下面，不存在新版本的操作系统（比如iOS 8.x），有一种可能性就是这个渠道合作的工作室的技术还没有适配最新的操作系统。

我们可以将不同渠道的分时数据进行对比，找到异常。需要注意的是，这种行为数据的对比需要遵循单一变量原则。也就是说，除了是不同的渠道，实验中的其他因素必须完全相同。如果我们选取渠道A在周三的活跃数和渠道B在周六的活跃数做对比，这两个数据肯定是有差异的，不具备可比性。

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。

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