APPプロモーションチャンネルでの不正行為の方法、APPプロモーションでの不正行為を防ぐ方法は？

APPプロモーションチャネルでは不正行為が頻繁に発生します。今日は、APPプロモーションの不正行為防止戦略を整理してみましょう。

1. チャンネル不正行為とは何ですか?

チャネル販売では、機械を使用してダウンロードをシミュレートし、手動で注文を行って広告料を詐取します。

2. チャンネルはどのように不正行為をするのでしょうか?

1. トラフィックを増やす。

2. 注文量を増やす。

3. 不正行為をどのように見分けるか?

コンテンツに対するユーザーの貢献を確認します (コア指標を見つけます):

まず、アプリケーションの種類を確認する必要があります。次の 3 つの例をご覧ください。

1. たとえば、eコマース アプリケーションの場合、最も直接的な方法は、このチャネルでのユーザーの注文消費、つまりアクティベーションから注文作成までのコンバージョン率を確認することです。この不正行為によって収益に貢献できるのであれば、それは悪いことではありません。笑。これは誤りではありません。

2. たとえば、あなたのアプリケーションが「Ask a Doctor」シリーズのような情報を生成する生命関連アプリケーションである場合、このチャネルのユーザーからの質問の数に依存します。これを偽造するコストは高く、これを偽造することは費用対効果が高くありません。

3. たとえば、製品がゲームである場合、それは電子商取引に似ています。付加価値のある小道具を購入するユーザーの割合と、レベルを完了するユーザーの割合を見てください。ゲームをプレイする際に不正行為をするために人を雇うことはありません。 ！

これら 3 つの例を読んだら、ある程度のアイディアが得られるはずです。まずは自分の製品を見て、製品コンテンツの詳細から判断し、ユーザーの実際のアクティビティを判断するためのコア指標を見つけるのが良いでしょう。そうすれば、はるかに簡単になります。

4. APPプロモーションのための不正行為防止戦略?

1.明確に理解する

プロモーションをする際には、プロモーション方法を明確に問うとともに、広告の形式も見て、自分の考えに基づいてユーザーの質を判断し、ユーザーの質をコントロールできるようにする必要があります。

2. 不正行為の閾値を上げる

A. 登録・ログイン後、ご参加いただけます。

B. 登録時に、確認を電子メールまたは SMS に制限できます。

C. 電子商取引サイトは、以前に購入したことがあるユーザーの参加を制限することができる

D. コミュニティ サイトでは、最低参加レベルや特別なタスクなどを設定できます。

3.データ分析

一部の事業者はチャネル配信を行っており、すべてのチャネルで配信を行っています。クリックスルー率は非常に高いのですが、アクティベーション率は 1 桁しかありません。クリックアクティベーションの数は多いが、維持率が低い可能性もあります。お金はすべて使い果たしたが、効果はなかった。背景データを自分で分析しましたが、結論は出ませんでした。 Top Promotion が言いたいのは、分析の前提条件は信頼できるデータを入手することだということです。データが不正確であれば、結論は想像できます。したがって、当社の統計システムは適切に行われなければなりません。実際、経験豊富なオペレーターは、いくつかのデータ指標を通じて、実際のユーザーと偽のユーザーの違いを区別することができます。

A. 定着率

場合によっては、チャネルは翌日、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 日目、30 日目などの主要な時点における APP 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。

B. 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。業界データを調べることでこれらのデータを理解し、それ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することができます。

C. ユーザーの行動

訪問の入口、訪問の終了、一般的に訪問するページ、読むコンテンツ、滞在時間など、実際のユーザー行動の軌跡を引き出します。次に、チャネルからのデータと実際のデータとの不一致を確認します。実際のデータはユーザーには分かっていますが、チャネルはそれを知ることができないため、それらをうまく一致させることは不可能です。

D. 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。

これからの道のりは長く困難ですが、私は探求を続けます。不正行為と不正行為防止には、行動を起こす前に慎重な調査と計画が必要です。