データ指標を通じて真のユーザーと偽のユーザーを区別する方法

オペレーターが遭遇する可能性のある問題: チャネル配信を行うと、すべてのチャネルが配信され、クリック数は非常に多くなりますが、アクティベーション数は 1 桁しかありません。クリック数やアクティベーション数は多いが、維持率は低い。チャンネル配置に多額の費用がかかったが、効果は良くなかった。

実際、モバイル インターネットエコシステムには、知られていないチャネル「ブラッシング」スタジオが数多く存在します。これらのスタジオは、同様に低品質のユーザー データを非常に低価格で提供しており、アプリ エコシステムに多くの悪意のある結果をもたらしています。 「トラフィックの膨張」に直面したオペレーターは、誤ったデータに対して無力になることが多い。では、「ブラッシング」はどのように機能するのでしょうか?操作プロセス中にデータが「水増し」されているかどうかをどのように判断しますか?

1. 「ブラッシング」について

初期の統計分析プラットフォームの SDK は、プレーンテキストの JSON データ パケットに基づいていました。スタジオは、新規ユーザー、アクティブ ユーザー、リテンション ユーザー、使用期間などのユーザー データをシミュレートするプログラムを使用して、これらのデータ パケットを簡単に偽造することができました。統計分析プラットフォームの発展に伴い、多くの分析プラットフォームがバイナリプロトコルに基づく SDK をリリースしており、開発者は暗号化スイッチを自分で呼び出すこともできます。これらの技術の進歩により、統計プラットフォームのセキュリティとデータの精度が向上しました。アプリが SDK の安全なプロトコル バージョンにアップグレードされると、トラフィック増強スタジオがデータ パケットを直接シミュレートしてトラフィックを増強することが難しくなります。

諺にあるように、悪魔は常に聖人より一歩先を進んでいます。プラットフォームには独自の方法があり、膨張したトラフィックスタジオには独自の方法があります。学生は、分散型の手動方式を使用して音量を上げることができます (この形式は、タスクベースのポイント ウォールと呼ぶことができます)。または、プログラム スクリプトを記述し、実際のマシンのパラメーターを変更して、実際のマシンを操作して、よりインテリジェントな方法を使用することもできます (興味のある学生は、iOS の音量を上げるツールである igrimace について学ぶことができます)。これらの行動は実際のユーザーの行動とほとんど区別がつかず、統計プラットフォームが技術的にこれらのデータを区別することは困難です。

では、この誤ったデータを識別する方法はあるのでしょうか?経験豊富なオペレーターの中には、チャネル有効性評価データ指標と不正防止モジュールを使用して、実際のユーザーと偽のユーザーを区別する人もいます。同時に、 Umeng の新しいユーザー評価製品は、Umeng データプラットフォーム上のデバイスのグローバルな動作を通じて、チャネル ユーザーの品質を評価します。次に、これらの指標とツールを使用して本物のユーザーと偽のユーザーを区別する方法を詳しく見ていきましょう。

2. 「ブラッシング」データを識別する方法

まず、チャネル効果の評価

定着率

場合によっては、チャネルはトラフィックを「ブラッシュアップ」するために、翌日、7 日目、30 日目などの重要な時点でユーザー データをインポートすることを選択することがあります。翌日、7 日後、30 日後などの主要な時点におけるアプリのデータは、他の時点のデータよりも大幅に高いことがわかります。実際、実際のユーザーのリテンション曲線は滑らかな指数関数的減少曲線です。リテンション曲線に急激な上昇と下降を伴う異常な変動が見られる場合、基本的にはチャネルがデータに干渉していることを意味します。このようなユーザーの質は非常に低く、商業的価値がないと考えられます。

（ヒント：リテンションカーブは、チャネルの品質を判断するのに役立つだけでなく、運用促進や製品の最適化に関する多くの参考提案も提供します。リテンション率はどのように計算されますか？ある日の新規ユーザーのうちn日後に戻ってくるユーザーの割合が、その日のn日間のリテンション率です。たとえば、2月1日に1,000人の新規ユーザーを獲得し、そのうち400人が2月2日に戻り、200人が2月8日に戻った場合、2月1日の新規ユーザーの翌日のリテンション率は40％、7日間のリテンション率は20％になります。）

ユーザー端末

各チャネルには独自のユーザー ベースがあり、ユーザー ターミナルも異なります。たとえば、 Xiaomi App Storeユーザーの上位 10 モデルはすべて Xiaomi の携帯電話である可能性がありますが、Mobile MM ユーザーの大半はモバイル オペレーターのユーザーである可能性があります。特別なチャネルを持つアプリストアを除き、ほとんどのチャネルのユーザー端末は、モバイルインターネット端末全体の分布と同様です。モバイル インターネット データ レポートやデータ インデックス製品を確認することでこれらのデータを理解し、これらのデータをベンチマークとして使用してアプリ データを比較および分析できます。

デバイス端末、オペレーティング システム、ネットワーク方式、オペレータ、地理的位置などのモバイル デバイスの特性に焦点を当てることができます。以下にいくつかのヒントを挙げました:

方法1：低価格デバイスのランキングに注目する

チャネル内の新規ユーザーやアクティブ化されたユーザーのデバイスランキングの分析に重点を置くことができます。低価格のデバイスが異常に高いランクにランク付けされている場合は、特に注意する価値があります。これらのデータは、統計プラットフォームの端末属性分布で確認できます。

特に、iOS プラットフォームにはシミュレーターがないため、すべてのユーザー データは実際のデバイスによってトリガーされる必要があります。トラフィックを増やすスタジオの多くは、トラフィックを増やすために実機として中古の iPhone 5cs を購入することを選択します。チャンネルプロモーションを行っている友人がこのような罠に陥り、あるチャンネルのデバイスの 75% が iPhone 5c であり、iOS デバイスのトップ 5 よりも多いことに気づきました。すると、このチャンネルの維持率やその他の指標が不十分であることがわかり、最終的にこのチャンネルはボリュームを増やすために大量の iPhone 5c を使用していたことが判明しました。

方法2: オペレーティングシステムの新しいバージョンの割合に注意する

多くのチャンネルブーストスタジオでは、オペレーティング システムのバージョンへの適応に遅延が発生します。したがって、チャネル担当者は、チャネル ユーザーのオペレーティング システムを確認する際に、チャネル ユーザーのオペレーティング システムの分布をすべてのモバイル インターネット ユーザーの分布と比較することをお勧めします。特定のチャネルに新しいバージョンのオペレーティング システム (iOS 8.x など) がない場合は、このチャネルと提携しているスタジオのテクノロジが最新のオペレーティング システムにまだ適応していない可能性があります。

方法3: Wi-Fiネットワークの使用に注意する

友人から、Wi-Fi を使用するユーザーの割合が 90% に達したと聞きました。この割合は正常ですか?この質問に答えるには、まず現状をある程度理解する必要があります。今は高速ネットワーク環境であり、新規ユーザー、アクティブユーザーを問わず、WiFiの利用が比較的大きな割合を占めています。

ユーザーの行動の観点から、友達に注目してみると、アプリをダウンロードするときにはWi-Fiを使用する傾向があることがわかります（データ料金は高いです）。対照的に、アプリを起動するときは、現在のネットワークにあまり敏感ではありません。つまり、新しく追加されたユーザーの Wi-Fi 使用率は、開始ユーザーの Wi-Fi 使用率よりも高くなります。

また、Wi-Fiの使用率はアプリケーションの種類にも関係します。オンラインビデオタイプのアプリケーションの場合、Wi-Fi 比率は 90% を超える可能性があります。トラフィックの少ないアプリで、新規ユーザーとアクティブユーザーの Wi-Fi データを比較して手がかりが見つかる場合は、チャネルがトリックを仕掛けている可能性があります。

方法4：ターゲットを絞った配信も重要

業界で長く働いている友人が、福建省では不正行為が多いという体験を話してくれました。配送戦略を策定する際には、不正行為が多い地域をブロックすることに重点を置くことができます。このブラックリストは、アプリの実際の地域配信効果に基づいてカスタマイズすることもできます。

さらに、ニーズに応じて特定のエリアに重点的に広告を掲載することも可能です。例えば、北京、上海、広州などの消費量の多い地域や、第3級都市、第4級都市などの比較的ブルーオーシャンな地域などです。データを確認する際には、ユーザーが当社の配信戦略に沿っているかどうかを確認する必要があります。

ユーザーの行動

方法1: ユーザー行動データを比較する

アプリが長期間稼働している場合、訪問ページ、使用時間、訪問間隔、使用頻度などの行動データは安定する傾向があります。アプリによって行動データは異なります。偽のトラフィック スタジオで実際のユーザー行動をシミュレートすることは可能ですが、それをアプリの日々のデータと完全に一致させることは困難です。

ユーザーによるチャネルの使用時間や使用頻度が長すぎたり短すぎたりする場合は、疑う価値があります。チャネルデータ分析を行う際には、これらのデータをアプリ全体と比較したり、 Android MarketやApp Storeなどの大規模なアプリストアのデータをベンチマークデータとして使用して比較したりすることができます。

方法2: 新規ユーザーとアクティブユーザーの時間別データ曲線を理解する

多くのブラッシングスタジオでは、デバイスのデータを一括でインポートしたり、スケジュールされた時間に開始したりすることで、データを偽造しています。この場合、新規追加とスタートアップ曲線は急激な増加と減少を示します。実ユーザーの増加と活性化は滑らかな曲線を描いています。一般的に、新規ユーザー数とアクティベーション数は午後 6 時以降にピークを迎えます。さらに、新規追加の傾向はスタートアップの傾向よりも顕著になります。

異なるチャネルからのタイムシェアリングデータを比較して異常を見つけることができます。このような行動データの比較は単一変数の原則に従う必要があることに注意する必要があります。つまり、異なるチャネルを除いて、実験における他のすべての要素はまったく同じでなければなりません。水曜日のチャネル A のアクティブ データと土曜日のチャネル B のアクティブ データを比較すると、2 つのデータには確実に違いがあり、比較することはできません。

方法3: ユーザーが訪問したページ名の詳細を表示する

一部のスタジオでは、アプリキーを他の高頻度アプリに組み込みます。このように、チャンネルユーザーのデータは非常に美しいことがわかりますが、よく見ると、ページ名に自分自身で定義されていないページが多数あることがわかります。ページ名を比較することで、この形式のチャンネル不正行為を特定できます。

Android アプリの場合、この名前はアクティビティまたはフラグメントです。iOS アプリの場合、この名前はカスタム ビューです。この部分を覚えていなくても問題ありません。開発者に特定のページ名のリストを必ず求めてください。統計情報の背景にあるユーザーが訪問したページの詳細と比較すると、違いがわかります。

コンバージョン率分析

コンバージョン率データの分析は、チャネルの不正行為に対処するだけでなく、さまざまなチャネルのユーザー品質を判断し、配信効率を向上させるのにも役立ちます。各アプリには独自のターゲット動作があります。たとえば、電子商取引アプリケーションのターゲット動作は、ユーザーによる商品の購入です。ゲームアプリではアプリ内決済を検討する必要があります。ソーシャル アプリケーションは、ユーザーが生成したコンテンツに重点を置いています。運用担当者は、アプリケーションのターゲット動作を定義および設計する必要があります。

ユーザーが実際のトラフィックである場合、クリック、ダウンロード、アクティブ化、登録、およびターゲット動作のトリガーというプロセスを経ることになります。これらのステップをファネル モデルにして、各ステップのコンバージョン率を観察できます。ファネルの後ろの方に行くほど、不正行為が難しくなり、獲得したユーザーがシステムにとってより価値が高くなり、支払うユーザーコストが高くなります。運用担当者は、チャネル不正の限界費用を増やすために、チャネルプロモーション中にターゲット行動を監視し、ターゲット行動の変換率を調べる必要があります。

Umengが最近リリースしたユーザー評価製品は、Umengデータプラットフォームの全データをマイニングして分析することができます。Umengデータプラットフォーム上のデバイスのグローバルアクティビティ、生存時間、アプリの使用状況など、6つの主要な機能を通じて、さまざまなチャネルでの新規ユーザーのパフォーマンスを測定し、開発者がユーザーの品質をより効果的に評価するのに役立ちます。

2番目: アンチチートモジュール

既成の統計分析ツールを使用するだけでなく、R&D 担当者を募集して独自の不正防止モジュールを開発することもできます。いくつかの動作パターンを定義し、それを不正行為防止モジュールのブラックリスト ライブラリに追加することができます。新しく追加されたデバイスが定義された動作パターンを満たす場合、不正行為デバイスとして判断されます。各オペレーターは独自のアプリに応じて定義できます。一般的な行動パターンをいくつか挙げました。

1. デバイス番号異常: IDFAの頻繁なリセット
2. IP 異常: 地理的位置の頻繁な変更
3. 異常な行動：割引商品を大量に購入するなど
4. 不完全なデータ パッケージ: 起動情報のみが利用可能で、ページやイベントなどのその他のユーザー動作情報は利用できません。

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