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app推广假量识别
一般作弊工作室可以用分布式人肉刷;也可以用更智能的方法,通过编写程序脚本,修改真实机器参数,驱动真实机器运行。通过这些技术,和真正的用户行为几乎没有区别,很难从技术上区分这些数据。那么如何识别呢?我将通过数据分析找到最简单的方法。
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一般情况下,用户的行为可以形成漏斗式模式,我们可以将“访问-下载-安装-打开-注册-付费”这几个行为步骤组成沙漏,每通过一层,作弊的难度就会大大增加,观察每一层所转化的异常,就能得出渠道质量的大致结论。
为了区分,首先要与日常数据进行比较,在没有活动或重大更新等影响的情况下,真实用户的行为数据应该趋于平滑,这个可以根据访问页面的时间长短来判断;
从技术上去除重复多馀的数据,现在很多第三者根据不同的方案,有自己的排放机制,Xinstall后台可以提供免费的排放重复功能,主要维度是安装量、注册量、IP分布、系统版本等纬度,根据业务需求定制目标事件
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