十五、快速鉴别渠道真假量第2小节——ASO谷小课堂

  • 时间:2018-05-07 18:16 编辑: 来源:ASO谷 阅读:244
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摘要: 这一小节我们在进行一些实战,上一小节有讲到留存的情况,那么留存我们通过如果是第三方的,比如像“友盟”或者说你自己的一些后台,你是可以去分析跟观察你的留存用户的数据信息,那么通过不同时期的一个数据对比,往往就可以找出

 

这一小节我们在进行一些实战,上一小节有讲到留存的情况,那么留存我们通过如果是第三方的,比如像“友盟”或者说你自己的一些后台,你是可以去分析跟观察你的留存用户的数据信息,那么通过不同时期的一个数据对比,往往就可以找出它数据的一些规律会不会存在一些假量的情况在里面。

 

 

在这个表里面,我们可以看到的是在第二天跟第三天之间留存用户的数据发生了断崖式的下跌,那么在这个过程中往往证明了在这个过程中这个渠道出现了严重的水分,往往这种都是通过机刷来实现的,那么我们可以看到,比如说我们为渠道定的一个考核目标,比如说次日留存,我们以这份数据为例,我们可能给他定的目标是60%计为合格或者说我们第二次的存留是50%以上为合格,在这种过程中我们可以看到的是帮我们做这份任务的渠道它是通过了我们KPI考核的,但是在第三天开始数据就出现断崖式的下跌,那么证明的是这个渠道虽然通过了我们的KPI考核但是它的用户质量是存在严重的水分的,那么这个渠道我们就坚决的会跟他停止合作。

 

 

我们再讲另一份数据;

 

我们可以看到的是正常来讲我们用户的留存是持续的抵减,从42%28%17%12%等等,就是会逐渐的抵减,那么在某个时间节点出现忽然间的上升,如果在这个过程中我们没有一个强力的运营活动没有一些其他的因素来干扰,它这个渠道的用户质量在某一天忽然间的上升,这种情况十有八九都是通过积分墙引导达成的一种效果,积分墙就是说用户下载你的APP过后,每日去激活这个APP它还可以获得一定的奖励;

 

然后有些积分墙任务就会,比如说在第三天,第五天,多少天在去打开一次,这样子的话就让你的数据变得比较好看,通常的话比如说一个月或者20天过后他的存留情况看起来还是比较漂亮的,在这个过程中往往就会出现比较群体性的行为,这种行为就造成了爆发性的增长,以这个例子来讲,第四天跟第五天之间存留就从12%飚到了33%。那么在这种过程中我 们明显的就可以看出来数据的异常,这种异常我们就要去排查他的原因,往往这 种情况是不可能发生的,如果没有重大运营活动的影响是不可能发生这种情况的, 所以证明了他的渠道的质量是有水分。

 

然后接下来我们讲的就是单一渠道的合作,我们可以适当的暂停,比如说我们暂停投放一周的时间或者暂停投放三天的时间。在我们暂停投放的过程中,实际上我们是为了去考核我们合作渠道它的一个数据的变动情况;像这份数据来讲:

 

 

在我们暂停合作过后他机刷的后台就给我们点了暂停这么一个动作,它点了这么个暂停的动作过后它机刷的补量的行为就没有继续了,没有继续达成的后果就是它的用户的留存直接就归零了,那么在这个过程中我们就明显的去识别这个渠道就是一个数据做假。

 

 

接下来我们再讲的是从用户层面去识别数据的一个水分的问题,我们从两个方面去识别;一方面是从用户它的终端物理信息这一块去识别,另一方面的话,从用户行为去识别,那 么终端的用户信息去识别的话,我们通常就抽取某些比如说5个或者10个或者20个用户去看它终端的信息是不是真实的,比如说我们去检测他的IP是不是代理IP,然后我们 去对比这个IP会不会对应到,比如说会不会单个产品对应到10个20个账号上面,如果出现这种情况说明它的数据的水分是很大的;

 

第三个比如说通过它IMEI的这个编码,网上有很多查这个信息的平台我们去看它跟我们后台机型的信息这些是否是对应的,如果不对应的话证明它是刷的,证明它的硬件信息是被重写的,是不断地重写过后才会造成这样的信息,如果说一个两个可能还是正常的,但是如果出现比如10个20个30个,当我们抽查的用户里面发现硬件信息被重写超过了30个,比说我们抽查30个里面就有30个都是这种情况,那么证明它的这个100%确信为机刷的数据。

 

然后手机号的话,因为正常机刷采购的手机号往往都是特殊号段的,那么我们真实用户的号段其实都是非常分散的,如果都在特殊的号段的手机号码证明说这个渠道的数据是有严重的水分的。物理信息其实识别的话还有非常非常多的方式跟方法大家可以去摸索。

 

那么当用户的信息,比如说我们去追踪单个用户他访问我们APP里面它的用户行为,他的一个访问的路径跟它的时长、它的互动频率等等是否跟真实用户比较接近比较正常,还是说我们在某一单个页面上比如停留的时间,如果正常来讲我们参考我们进行渠道广告投放之前我们单个页面的留存时间正常比如说是一分钟,打个比方是一分钟那么我们的这个渠道进行投放过后,在这个页面上停留的时间是多少?

 

可以去进行一个比较,可以去观察它的页面跳转,如果说当一个用户它进入页面的路径跟第二个用户跟第三个用户跟第四个用户,所有用户都一模一样的时候往往这个时候这个渠道就是机器的一个行为。

接下来我们在讲的是群体的指标,刚刚我们说的是单个用户去抽样进行一个调查。那么群体指标我们可以去对比,比如说我们这里列了有八项:

 

 

第一个ip的异常,我们做一个统计,这个渠道所带来的用户它的ip分布的情况是不是跟国内的网民正常的分布接近或者说是一致的,那比如说我们发现他90%的量都在上海,那么有可能是异常的,打个比方或者说90%的量都在武汉都在成都,那为什么会出现这种情况?我们要去排查。

 

第二个IMEI的信息,正常的话这个编码代表的是独一无二的,是单部手机,而且通过这个IMEI的编码是可以查到它的单个手机它所属的厂商以及他所属手机的系列是否是对应的,如果说一串下来全部都不是对应的,那么证明这个渠道质量是有水分的并且是百分之百的水分;

 

然后第三个是OS版本;机刷通常的话很难去体备太多的机型信息,比如说我 们的华为或者OPPO等等有个新手机出来,他往往搭载的系统都是最新的系统,那 么往往机刷商它的系统都是旧的,那么如果说我们发现,比如说你的苹果用户都是iphone5C的时候都是iPhone4/5等等或者说它的应用商店,或者说他的APP上面装载我们的APP的版本等等,就是版本对比上面的分布不是一个正常的分布,在这种情况下我们可以判定它存在异常,那么异常的话我们就要去分析是否是数据做假,那接下来过后的话就是机型的异常,那么机型的异常通常的话我们也是可以去对比的,比如说他通过这个渠道比如说发现他基本上都是魅族手机在做这个任务或者说通常都是某个机型在做我们这个下载任务,在这种情况下是有严重的水分的。

 

接下来过后包括位置的异常和网络接入的异常,比如说我们发现它这个渠道 打开的用户100%全是WiFi接入,证明说这个渠道也是有问题的,正常的话我们会有一定比 例的用户可能是在4G的状态下接入我们的应用,其他的话通过用户行为跟IMEI异常跟设备一致性去对比,把多个物理信息进行一个对比,然后得出用户的终端就是真实的一个用户等等;那么通过这些群体指标的分析往往我们就可以找出一些蛛丝马迹,如果说发现它ip也是异常的,然后机器你也是异常的,然后网络接入也是异常,然后设备也是不匹配的, 那么我们就可以100%的确认它就是机刷,就是刷的量,即使它的数据相对好看的话在这 种情况下我们这个渠道也很难去采信。

 

 

那么最终我们回过头来还是讲合作上我们如何去跟这些渠道进行一个合作。这里的话给大 家提个建议:我们希望开发者他们不要太急了,为什么呢?因为你越急的话往往你的质量控制就越难做好。

 

其实我们ASO谷合作大的CP,通常他们都会有数据的一个政策的预警系统,就是他们的统计系统里面会有一个预警系统,就是当出现数据异常的时候它是会报警 的,因为它后台可以设置针对一些数据异常的时候可以进行一些警报的通知在里面,但是 我们大量的开发者都是中小开发者,在这里的话我给大家的建议就是我们先签一个渠道的 时候我们先进行一个渠道前期的一个质量测试,那么测试的这个过程跟结果,当然说如果 我们测试出来这个渠道的转化非常差那这种情况我们直接就把他淘汰掉,那么另一种情况 就是大家要特别注意的就是某些测试,在测试的时候他都转化是非常高的而且完全是超出你预计的一个水平;

 

我打个比方,比如以搜狐为例,这个是我们以前操作过的一个电商平 台,我们在搜狐首页进行一个广告投放,当然这不是搜狐的问题是他代理商的一个问题, 这个搜狐首页的广告转化率在5%以上,那么在我们的印象中这些四大门户,他的首页的一 个转化率正常来讲不会高于0.4%也就是千分之四,但是我们的测试量跑出来有百分之五的转化。你说这种情况我们是该高兴呢?我们是不是该跟她签订下一波的一个框架的投放计 划,在这个过程中我们拿到这个数据过后,我们就果断拒绝了跟这个代理商这个渠道的合作,为什么呢?


因为明显的数据作假。明显的数据异常或高或低都属于异常,所以做为中小开发者正常来 讲我们拿到是非常合理的一个转化中间的并且偏上的这种渠道才是我们更加要去注重。他有优化的空间跟价值,那么第二个我们选定了渠道过后再进行渠道的谈判的时候,我们要 制定合理的KPI,比如说我给你指定我的KPI是转换率在合理范围或者说我的IOR在1:3,在 1:5等等这个不是越高越好,好的渠道你可能就把他赶出去了,那如果是不好的渠道或者 说数据做假的渠道,他同意跟你签署这种协议过后,最终受伤害的往往都是你自己,所以我们下面有句话叫做任何偏离市场水平的KPI不管是高或者是低最终买单的都是你CP的开发者本身,所以在这个过程中的话要设置合理的KPI,另一个就是我们在合作的协议里面 必须去约定是不是接受那些流量的来源,是不是接受一个升降挡、是不是接受比如说像积 分墙或者说明确的禁止机刷、假量行为等等。

 

另外一个就是尽量的去争取款项后付款。尽 量的去约定随时进行一个数据抽样的筛查,当出现数据异常的时候可以单方面的去终止合 作,这才是保障我们开发者最终的权益,从我们的合作协议、留存到合作过程中的数据检 查,在到出现异常的时候的异常退出,我们建立这么一套机制,最终我们才能更好的去打 控渠道的质量,然后我们不断的去优化我们的转化,然后最终才能获得更多的一个真实的量。

 

最后我还是要讲一下:在此的话还是要劝谏各位不管是作为渠道方来讲还是做作为开发者 自身来讲,我们千万不要去做数据的做假。因为无论从道德的层面还是说企业的公益或者 说从个人公益上甚至于从法律层面上去讲,我认为数据做假与这些都是相违背了,都是不 可持续。今天的课程就讲这么多,我们关于刚刚讲的机刷的积分墙,关于数据分析、关于 渠道的投放、关于广告投放等等其他的一些问题在ASO小课堂的相关课程里面都有。

 

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