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企业一般会在App中推广年夜 笔资金到第三方渠道，用于引流。然则 在这一进程 中，内鬼、羊毛党、中介人总会浑水摸鱼 ，成为刷量造假的核心群体。所以，通过数据剖析 ，鉴别 流量的真实性，揪出异常渠道是有很年夜 需要 的。
进行渠道数据剖析 的前提是获取可靠的第一手数据。在这些数据不敷 精确的情况下，依据 这些数据进行剖析 是没有意义的。
Xinstall作为国内渠道统计平台，可以更精确的统计全渠道推广数据，它可以法度模范 化地生成渠道包和海量渠道推广链接，各渠道只需拿着对应的专属链接就可以获得相应数据，即使是用户个别 间的社交分享流传 ，也可以实现自动识别渠道共享。
信息获取只是的第一步，防作弊剖析 才是重中之重。现在市场上有很多种欺骗办法 ，作弊工作室可以采取 散布 式人的肉体刷量(可以参考任务奖励形式的积分墙)；也可以用更智能的方法 ，通过编写法度模范 脚本、修改真机参数来驱动真正的运行。这类行为已经和真正的用户行为没有什么区别，很难在技术上区分。然则 我们还是可以从资料中剖析 一些蛛丝马迹，下面来谈谈具体的鉴别办法 。
一、先做排重渠道。
首先，首先利用现成的对象 和系统，从技术上去除重复数据，目前许多第三方基于不合 的计划 ，都有一套自己的排版机制，如在后台openinstall提供免费的排除重复功能 ，主要维度包含 ：安装量、注册量、1/7/30留存率、增长趋势、IP散布 、系统版本等，也可以依据 业务需求自界说 目标事件，精确的排重功能 可以赞助 我们做一个初步的数据筛选。
二、评估渠道效果。
1、留存率的判断。
就刷量速度来说，最简单的判断就是不雅 察1、7、30天的数据波动，有不少刷量工作室会选择在这三个节点准时 导入或者批量导入年夜 量数据。因此，在没有外部因素影响的情况下，若数据涌现 了过高或过低的波动，则该渠道存在欺骗嫌疑。
实际用户留存曲线应该是平稳下降的，如果一个App第二天的留留率能达到 40%，那么7日留存率达到 20%,30日留留率达到 10%，这个App留存留率要平稳下降。普通高频类App(如社交、外卖、对象 类)的留存率会高于低频类App(如租房、旅游、电商)，其次，如果有签到奖励、缄默 唤醒机制的App留留率较高，这些因素也要考虑在内。
2、判断终端设备。
可精确追踪的用户终端包含 ：IP分派 、系统版本、品牌/型号等，这些都有剖析 技巧。
IP分派 与投放策略有关，一般我们会依据 产品 的调性来做重点投放，比如 一二线高消费城市、三四线等相对下沉城市，或者依据 区域，比如 华东、华南或省份等。检视资料时，如果有部分 使用者是来自特定的投递区，或太集中于某一地区 ，则资料可能来自某种作弊对象 。
此外，系统版本和操作系统比例也有一定的问题。其实许多作弊渠道都是统一采购作弊设备，究竟 一直换新手机的作弊成本太高，但真正的用户并不是，所以如果不雅 察到的版本和系统都是落后的版本，或者某一时段的版本过于集中于某一时段，那么可能会涌现 问题，比如 2019年，来自某个渠道的用户型号和操作系统基本都是2017年6月份宣布 的新机，那就值得怀疑。
名牌型号也一样，特别是iOS没有模拟机，必须 用真机来触发，所以刷量工厂 就会年夜 量购买 二手苹果手机，安卓方面，主要的刷量也是由低价机、不带模拟机的。
3、用户行为判断。
即使是今天的作弊工作室也可以用系统无法识其余 真实感数据进行模拟，然则 实际的拜访 页面、连续 时间、拜访 间隔、使用频率等与真实用户完全相同。
要鉴其余 话，一是与日常数据相比，在无活动或重年夜 更新等影响下，真实用户的行为数据应该趋于平稳，这是对某页存取或功能 使用时长的一种判断；二是参考权威数据，应用宝等应用市场或第三方评测平台，依据 市场年夜 数据按期 宣布 用户行为申报 。
四、转化率剖析 。
通过对流量转换率的剖析 ，不仅可以提高投放效率，并且 可以判断渠道的价值。
一般情况下，用户行为是可以做成漏斗模型的，我们可以将“接入-下载-安装-打开-注册-付费”等行为步调 做成沙漏，每一层通过一层，作弊难度就会年夜 年夜 增加，不雅 察每一层转换的异常情况，可以得出一个年夜 致结论。
上述办法 在实际应用中有许多施展 空间，可自行依据 产品 性质作出调剂 ，与作弊行为斗智斗勇，是每个App推广必须 经历的，这些办法 需要经验的积累和对象 能力 实现。 | 
