App推广如何精准识别刷量现象？

如果说数据分析是做App运营必备的一项技能，那数据来源的真实性就是必要前提了。数据来源不清晰、数据不真实等情况都会影响数据分析的结果，进而影响后续运营决策。那么，App运营者该如何识别来自渠道的假量呢？

一、刷量现象是什么？

App运营最终目标是实现App注册用户的增长，当然会希望用户量越多越好。但投放在各渠道上的广告所带来的用户量，有时不一定是真实的，一般会有羊毛党、刷量党会通过刷假量给App造成流量假象，从而获取企业信任和投入。还有一部分采用各种手段刷下载、激活及留存，虽然作弊成本相对较高，但也较难屏蔽。除此之外，还有CPM、CPC付费形式下的刷曝光和点击CPS付费形式下刷订单等作弊手段。

所以，对于App运营人员来说，精准识别每个细分渠道上的数据真实性，识别出渠道假量，至关重要。但单靠人工统计来进行，会耗费大量的时间。有没有办法可以迅速识别假量，并自动报警，及时提醒相关人员呢？

二、解决方案——渠道投放数据全流程监控

对刷量数据进行识别，首先都需要将曝光点击数据、用户属性数据和用户行为数据等进行采集，进而整合起来，从而获取完整、全面和准确的基础数据，并据此实现用户数据的跟踪和分析。

通常情况下，App投放渠道数据主要可分为三类：

1.渠道数据：广告曝光量、下载页访问量、点击量、安装量等

2.用户基本属性数据：新增用户的IP分布、地域分布、设备终端分布、网络及运营商分布、App版本分布；

3.用户行为数据：新增用户的留存情况、活跃度、转化率等

Xinstall后台就能提供免费的多维度数据排除重复功能，主要维度包括：

• 新增用户的IP分布、地域分布、设备终端分布、网络及运营商分布、App版本分布等用户基本属性数据，新增用户1~30天内的留存情况、活跃度、转化率等用户行为数据，为渠道反作弊体系通过提供了数据基础。

• 数据以HTTP接口的形式开放，提供应用及渠道所有统计数据。
• 数据的实时性，为后续自动报警，实现精细化且高效的风控提供了可能。

App运营者可以利用先进的数据统计工具实现强有力的数据支撑，并不断对推广渠道数据进行有效评估（比如Xinstall），一方面可以节省大量的基础数据采集处理时间；另一方面也更容易实现数据指标的迭代优化。

识别异常渠道数据、虚假流量，并自动监测报警直观展示详情，Xinstall为App运营团队提供了及时的决策支持，同时形成投放策略迭代优化的闭环。在实践中可以节约渠道投放成本，极大地促进了App渠道获客的健康成长。