チャンネルを入れない一部の事業者は、各チャネルが中に入れて、トラフィックが特に高いが、一桁で活性化体積。クリック数が高いが、低定着率ある活性化することも可能です。コストが費やされているが、結果は出てきませんでした。結論を自分のバックグラウンドデータを分析し、なくするには。
私が言いたいの分析の前提は、データが飛ぶ取得することであるということです。データが正確でない場合、結論は想像することができます -
もちろん、その後、プラットフォームを飛ぶ、飛ぶことはありませんいくつかのケースでが発生する可能性があります。なぜ？諺にもしたように、ブラシのリストがあるリストがある、データの統計情報プラットフォームの不正行為のワークショップがあります。
チャンネルブラシスタジオの多くの未知の量は、これらのスタジオは、ユーザデータの同じ低品質の貢献は非常に低価格で、モバイルインターネットのエコシステムにあります。
統計分析プラットフォームSDKは、以前のパケット平文ジェイソンに基づいて、これらのパケットを偽造、スタジオは、簡単に新しいアクティブ、保持、持続時間、および他のユーザデータをシミュレートするプログラムを使用することができます。統計解析プラットフォームの発展に伴い、多くのアナリストプラットフォームはSDKを起動するには、バイナリプロトコルに基づいた開発者は、独自の暗号化スイッチを呼び出すことができます。これらの技術は、セキュリティとデータ精度の統計的なプラットフォームが改善されている強化します。セキュリティプロトコルアプリケーションがバージョンSDKにアップグレードした場合、ブラシ室の量を直接ブラシの量にアナログデータパケットの形を取ることが困難でした。
先に、いわゆる足のステップ、プラットフォーム・プラットフォーム、ブラシ室ブラシ量のトリックの量。量を磨くための方法の分散型人間の肉ブラシ量（フォームが不可欠壁タスクに基づいて参照することができます）の使用に加えて、技術力（興味がある学生が学ぶことができ、スクリプトを書く実機のパラメータを変更し、実際のマシンの実行を駆動することが可能ですiOS版）は、ブラシツールの量igrimace見えます。これらのアクションは、実際のユーザーの行動とほとんど大差があり、技術的にこれらのデータを区別することは困難です。
実際には、まだデータ指標の数を介してユーザに真と偽の違いを伝えることができる経験豊富なオペレーターがあります。
チャンネルの影響評価
（1）保持
時にはチャンネルブラシの量は7、30日、次の日の時間にこれらの重要なポイントにユーザーデータをインポートすることを選択します。私たちは、次の日の時間内の他の地点よりも有意に高く、7、30日に、これらのキーの時点でのAPPのデータを検索します。実際には、実際のユーザーの保持曲線はあなたの保持曲線の異常変動が急激な低下を更新した場合、基本的にはチャンネルデータを介入し、スムーズな指数関数的減衰曲線です。一つは、このようなユーザーの質が非常に悪いことを想像することができ、商業的価値を持っていません。
唯一のチャネルの品質を決定するために私たちを助けることができない保持曲線は、参照は、操作のプロモーションや製品の最適化にアドバイスをたくさん与えてもよいです。保持は、その後、保持は、それを計算する方法であるので、重要なのでしょうか？
定義された保持は：、1日の利用者、訪問後のn日の割合を追加しました。この日のn日保持です。私たちは2月1日に取得する場合たとえば、1000年の新規ユーザーのために、これらのユーザーが持っている400人のユーザーは200人のユーザーは、訪問2月1日日清のユーザーが存在する2月2日、2月8日に訪問します次の日の保持率は7保持率は20％で、40％でした。
保持は、ユーザーの品質を決定するために、業界では一般的な指標です。モバイルインターネット業界では、次の日には10％の30日保持率40％、20％の7日間保持率のアプリの保持率は、このアプリの保持率は業界標準よりも高い場合。一般的には、保持ツールの保持率は、ゲームアプリケーションに適用される低周波アプリケーションで高い定着率の高周波数アプリケーションを保持しました。アプリケーションの種類の要因に加えて、保持はしてもアプリケーションのユーザーエクスペリエンス、およびその他の関連するプロモーション方法を行ってきました。
（2）利用者端末
各チャネルは異なるであろう彼らのユーザ端末をカバーし、自身のユーザーベースを有しています。例えば、キビのアプリケーションストアのユーザーがTOP10モデルはキビ電話していることがあり、モバイルユーザーが携帯電話事業者のユーザーのMM大半かもしれません。
これらのアプリストアは、端末分布とモバイルインターネット端末の特別なチャンネル、チャンネルほとんどのユーザーを持っている除くと同様です。私たちは、データアプリケーションの分析を比較するために、ベンチマークとして、業界のデータでこれらのデータを見ることで、これらのデータを理解することができます。
例えば、プロパティ端末機器、オペレーティングシステム、ネットワーク、オペレータは、これらのモバイルデバイスの位置に焦点を合わせることができます。私はいくつかのヒントをリストアップしました下には、レンガで共有してください。
方法の一つ：低コストの機器のランキングに焦点を当てます
あなたは、新規加入者チャネルの分析に焦点を当てるか、ユーザーのデバイスをランク付けを開始することができます。あなたは異常な順位フロントというメリット我々の焦点の下で低コストのデバイスを見つけた場合。これらのデータは、端末特性分布の統計プラットフォームで見つけることができます。
特に、無シミュレータのiOSプラットフォームでは、すべてのユーザーデータは、実機によってトリガする必要があります。多くは、実際のマシンの量を磨く行うために使用されるスタジオiPhone5cの購入量を磨くことを選択します。iOSデバイスがのTOP5以上を占め、機器の75％がiPhone5cであることチャネルを見つけ、そのようなステップピット友人を促進するためのチャネルをしなければなりませんでした。その後、彼らは最終的に、このチャネルが金額を磨くためにiPhone5cの多くを使用した、保持チャネルおよび他の指標はこれまで満足できるからであることを発見しました。
方法2：オペレーティングシステムの新バージョンの会計処理に焦点を当てます
仕事の経験の私の多くの年後、私は多くのチャネルは、オペレーティングシステムの適応のスタジオバージョンの遅延量を磨くだろうことがわかりました。ユーザーのオペレーティングシステムのチャネルを表示する際に職員チャネルは、オペレーティング・システムは、すべての携帯電話ユーザーの比較に配布することができますことをお勧めします。あなたは、以下のチャンネルを見つけた場合、（例えばiOS8.xなど）は、オペレーティングシステムの新バージョンが存在しない場合、このチャンネルでは、スタジオの技術協力は、まだ最新のオペレーティングシステムに対応していない可能性があります。
方法3：無線LANネットワークの使用に焦点を当て
何人かの友人は90％未満に達した無線LANを使用し、通常の終了で、この割合は正常ではないユーザーの割合で、私に尋ねました。この質問に答えるために、我々は最初のいくつかの内の現在の状況を理解する必要があります。
これは、無線LANが比較的大きな割合を使用して、新しいユーザーまたはアクティブなユーザーかどうか、高速ネットワーク環境です。あなたは親しい友人を見れば、ユーザの行動からは、あなたが私たちは、あなたがアプリケーションを起動したときに比べてアプリケーションの無線LANを（ギアを流し）、ダウンロードするときに使用する傾向があるでしょう、ネットワークの現在の感度が悪くなります。言い換えれば、無線LANの無線LANを使用するための新規加入者の割合は、ユーザーの開始割合よりも大きくなります。
また、無線LANの割合は、アプリケーションのタイプにも関連します。あなたがオンラインビデオアプリケーションの一種である場合は、無線LANの割合が90％以上かもしれません。
アプリの小さな流れている場合は、無線LAN、新規ユーザーとアクティブユーザーの手がかりのためのデータの比較を見ることができながら、本当にいたずらでチャネルとすることができます。
方法4：標的送達も非常に重要です
業界内で長時間行うには友人が私に多くの福建省の浮気、私たちは、ブロックを考慮した時間に置く戦略の開発に浮気して複数の領域に集中することができるという経験を教えてきました。ブラックリストはまた、効果に置くAPP実際の地理的な区分に応じてカスタマイズすることができます。
ベース務め加えて、我々は配信に注力する必要がある場合は、一部の地域を選択することも可能です。例えば、このようなこれらの領域の3本のまたは4つの線のような高消費のこれらの領域、広州の北は比較的青い海です。当社は、利用者と当社の一貫した戦略がデータを表示するための時間を入れていることを確認する必要があります。
（3）ユーザ行動
方法の一つ：ユーザー行動データを比較します
アプリがあれば、比較的長い時間を行うには、ページ、長い時間の使用、アクセス間隔を訪問し、これらの行動データの使用頻度が安定する傾向があります。異なる行動データのアプリケーションは異なっています。スタジオの可能量は、妥当なユーザーの行動をシミュレートすることができますブラシが、正確に同じことを行うために、あなたのアプリケーションの日次データでは困難です。
ロングユーザーのチャネルは、周波数が高すぎる低すぎるは疑問です。私たちは通常、チャネルデータ分析を行うと、これらのデータは、全体のアプリケーションまたはAndroidマーケット、比較のための参照データとして、これらの大規模なアプリケーションストアのデータアプリケーションの宝物と比較することができます。
方法2：新しいユーザー、アクティブユーザーデータ時間の時点曲線を何
多くのスタジオブラシ量は、データの方法又は開始タイミング装置によって一括インポートデータを偽造します。この場合、新しい曲線の開始は、急な険しいドロップされます。新実際のユーザーと滑らかな曲線を始めています。
一般的には、新たなスタートのユーザーとは、午後6時後にピークに達します。そして、新しいトレンドの始まりに比べて明らかであろう。
私たちは、タイムシェアリングをすることができ、異なるソースからのデータを比較することで、異常を見つけます。この行動データの比較が単一の変数の原則に従うことが必要であることに留意すべきです。換言すれば、異なるチャネルに加えて、実験における他の要因が同一でなければなりません。我々は水曜日にチャネルAを選択した場合は、アクティブチャネルの数とアクティブなBの数は、土曜日の二つのデータの比較を行い、確かにそれは同等の、違いはありません。
方法3：ビューのユーザーは、ページ名の詳細を訪問
いくつかのスタジオは、App APPKEY他の高周波をヒットします。このように、私たちは、チャンネルのユーザーのデータは非常に美しいですが、注意深い観察が見つけることができる、自分自身を定義していない多数のページのページ名ことがあります。ページ名を比較することによって、あなたは不正チャンネルのこのフォームに移動することができます。
AndroidApp場合は、この名前は、アクティビティまたはフラグメントであり、それはiOSAppであれば、これは、カスタムビューの名前です。これは問題ではありません覚えていません。私は、ページの詳細な統計のバックエンド・ユーザー・アクセスを比較し、名前の特定のページのリストを見て、開発者を探して、あなたは違いを見ることができます覚えています。
（4）変換解析
変換データの分析は、唯一の配信効率を向上させる、それはまた、ユーザーが当社の異なるチャネルの品質を判断するのに役立つことができ、不正チャンネルに対処する私たちを助けないかもしれません。
各アプリケーションは、独自の目標挙動を有します。ユーザーが商品を購入例えば、標的行動の電気事業のクラスのアプリケーション。アプリケーションは、アプリケーション内賃金のようなゲームを見てする必要があります。ソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションは、ユーザー生成コンテンツに焦点を当てます。オペレータはアプリケーションを定義し、設計するために行動をターゲットにする必要があります。
ユーザーが実際のフローである場合、プロセスは、ターゲットの行動をトリガされるまで、彼は、クリック、ダウンロード、起動、登録を受けることになります。私たちは、各ステップの変換を観察し、漏斗モデルを作るためにこれらのステップを使用することができます。歩近づいたと漏斗、よりカンニングすることは困難で、取得したシステムのユーザの値が高いほど、私たちは、より高いユーザーの費用を支払います。オペレータは、チャネルプロモーションは、コンバージョン率の目標行動を訪れる限界費用チャンネルの不正行為を上げたときに、ターゲットの行動を監視する必要があります。
アンチチートモジュール
統計解析ツールを使用する既製のほかに加えて、あなたはまた、独自のアンチチートモジュールを開発するためのR＆Dスタッフを持つように適用することができます。アンチチートのウイルス対策ソフトウェアモジュールは、原則的に類似しているが、我々はいくつかの行動パターンを定義することができ、抗浮気ブラックリストデータベースモジュールに追加。新しいデバイスは、行動のパターンの定義を満たしている場合、それは不正行為のデバイスと判断されます。各事業担当者は、自分のアプリケーションに応じて定義することができます。私は行動のいくつかの一般的なパターンを列挙されています：
（1）異常な装置であって、頻繁にリセットIDFAを
（2）IP異常：頻繁な交換の場所を
（3）異常行動は：などのスペシャル、多数の購入します
唯一のスタートアップ情報、他のユーザーの行動ページ、イベント、およびその他の情報を持っていない。（4）パケットが不完全です
最後に書かれました
（鄭）心理的な準備として、長期的、一緒チャンネル（DOU）を行うための運用スタッフ。データの活用は、最初のステップ×××長征です。
それは-shareinstallの信頼性の高い統計ツールのAPPチャネルことをお勧めします
shareinstallそのような特徴の1つは、Appチャネル統計のインストールがあります。チャネル・リンク・チャネルは、パッケージ、APPの各取り付けチャネル正確な位置決めを置換します。より高精度なチャネル統計は、政策立案者は、異なるチャネルの効果のより正確な理解を促進することができ、意思決定者のための基礎を提供するという決定を促進するための努力の異なるチャネルは、より正確なデータの普及員の昇進を把握することができます。
各オペレータは、データを使用してそれを願って適切なチャネルを選ぶ、配信収益源を改善することができるようになります。