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喜马拉雅如何借助友盟+,让App假量灰产无处遁形

  本文为「人人都是产品经理」和友盟+联合举办的“2019“朋友杯”数据分析比赛的获奖者。

在互联网的下半年,App新用户的表现一方面是显性成本持续上升,另一方面,异常渠道和虚假流量增加了隐性成本。为了解决这个问题,喜马拉雅利用UF +移动统计(U-AppAI版本)构建了一个实时信道传输监控系统:识别异常信道,虚假流量,并自动监控警报以可视化细节,为管理和运营团队提供及时决策支持,同时形成放置策略的迭代优化的闭环。在实践中,它节省了数百万美元的渠道交付成本,极大地促进了渠道访问者的健康成长。在经济的冬季环境中,这种“精益客户获取系统”对于互联网公司来说非常重要。

目前,各种应用和各类媒体在渠道推广方面的竞争已达到狂热状态。从交通红利到股票时代,App产品的渠道推广越来越难,可以从以下三个方面来表达:

1.应用商店有很高的交通障碍。大型手机制造商的应用商店的商业化正变得越来越严重,并且实现了对最大化利益的追求。申请促销费用不断上涨,2-3元的平均激活成本不见了。目前,金融应用程序的激活仍然存在。成本甚至高达数十美元;

2.频道媒体是混合的。移动媒体推广,信息流广告,原创广告爆发,面对激烈的竞争和混合媒体环境,准确评估转换效果和异常流量筛选已成为广告主推广的难点;

3.渠道获得从业者的数据容量要求越来越高。数据科学在渠道推广中的作用非常重要。最大限度地利用数据来推动业务增长是对增长,产品和运营负责人的新考验。

但所谓“渠道是基础的基础,产品是生活的基础”,互联网企业无法避免的问题,也需要面对困难。笔者认为,在通用频道获取方式中,无论是免费,付费还是交换,不同频道的自然属性肯定不同(即用户激活的应用在频道属性上会有自然的差异)。从不可控制的因素来看,渠道从业者如何摆脱这些渠道中的虚假数量,识别质量数量,通过连续渠道优化最大化渠道投放的ROI效率,这是解决以上三个问题的关键。问题。

作者为此建立了一个渠道评估系统,如下所示:

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App渠道评估系统分为渠道反作弊评估系统和渠道质量评估系统。

4.通道反作弊系统:针对通道真实数量,用于识别通道假货;

5.信道质量评估系统:可分为信道效能评估系统,信道保留评估系统和信道ROI评估系统,分别对应新的,主动和收入三个目标,旨在量化信道效率,量化信道保留。质量和量化输入和输出效率。

一,真实案例分析

案例1:根据比例和时间段将渠道纳入比例。

在2018年12月,当审查DSP渠道中的帐户质量时,作者发现该帐户连续三个月的每个既定指标的关键绩效指标都不高,既不高也不低。长期的经验使作者意识到这可能存在问题。因此,我深入了解了渠道包维度(交付计划对应于渠道包),以查看每个指标的数据详细信息。通过分析,我发现有几个渠道包,如第一/第三和其他短期保留率定期。正常,7日/14日/30日的中长期保留率极低(如下图所示)。与此同时,这些中长期保留率并不固定,但会不时变化。在这一点上,基本上确定该通道在控制整体质量的同时包含错误的量。

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这样的广告商不能说是“吱吱”:他们意识到全面欺诈很容易找到,而是选择撤退。在总体KPI的情况下,总量以一定比例混合。混合鱼和龙增加了寻找假货的难度。例如,每100个实数中包含5个虚拟量。另外,时间维度上还有鬼影。在这个月,渠道包A被掺假,下个月,它将被切换到渠道包B.如果找到,它将使用渠道不稳定性来阻止。

归因分析可以帮助公司确定用户的新来源最终来自哪个渠道。但是,当信道具有足够的预算且相关指标满足KPI时,信道运营商往往忽略不同信道中的错误流量。对于这些虚假渠道,如果不追踪每个渠道的流量质量,您将纵容虚假流量对渠道交付的长期影响,影响渠道客户的健康发展,最终给公司带来不可估量的损失。在上面的示例中,这是因为作者跟踪了频道包维度中的数据,最终识别出错误的数量。

案例2:使用一些低端模型进行刷新

在对每个频道中新用户模型分布的特殊分析中,作者发现在几个频道中新模型的分布非常不正常:理论上,不同的频道覆盖不同的用户群,用户的机器。类型分布会有一些差异。例如,华为App Store频道的用户将是华为手机。不包括这类手机厂商附带的应用程序商店,一般情况下,Android新用户的分布应该多元化,而华美OV的四大手机品牌应该占据相对较大的比例。然而,作者发现,在几个渠道的新渠道模型的分布中,顶级的是一个或两个不太知名的手机品牌的低端型号,并且比例高达10%-20 % (如下所示)。

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作者进一步分析了这些渠道中新用户数量的用户行为数据,例如初创公司数量,使用时间,保留率和支付转换。发现启动次数基本为1,使用时间小于10秒,7天后的保留率为0.当为0时,基本上可以确定使用模型的刷子量。

由于频道服务提供商在广告过程中具有各级代理,因此流量不透明,并且可用于作弊的灰色区域越来越多。保留了看似正常的广告,实际上隐藏了虚假交通的危机。

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以上两种情况通常用作注册会计师和CPD支付的手段。使用各种方法下载,激活和保留。虽然作弊的成本相对较高,但也很难屏蔽。此外,根据CPS支付表格,有CPM下的刷子曝光和CPC付款表格和刷子订单等作弊。简而言之,每种类型的广告都具有相应的支付形式,并且每种支付形式具有虚假交通利益的请求点。

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尽管渠道错误识别一直是增长领导者和渠道推动者的主要痛点,但渠道推动者和数据分析师可能没有足够的时间和精力来检查每个细分的详细数据并识别它们。渠道假货。即使他们可以逐一检查,也需要花费很多时间。检测到问题后,可能导致相关损失,无法恢复。那么,是否有可能建立一个机制来建立一个能够准确识别渠道虚假物品的声音系统并自动提醒他们及时提醒相关人员?

二,解决方案

6.渠道交付全过程数据监控

笔者认为,无论识别异常渠道和虚假流量的哪个维度,首先需要通过一定的数据采集手段,关联,集成,聚类来揭示点击数据,用户属性数据和用户行为数据,从而获得完整的综合性准确的基础数据,并在此基础上,用户数据跟踪和分析。

通过完整,全面的数据,我们可以根据渠道的属性,从不同的突破点找到虚假交通的痕迹;另一方面,通过分析和保留虚假流量的完整链接数据,我们可以为虚假流量建立强有力的支持。有力的证据。

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如上所示,广告的整个过程数据可以分为三类,

7.广告投放数据:广告曝光,广告点击;

8.用户基本属性数据:激活期分布,地理分布,设备终端分布,网络和运营商分布,以及新用户的应用版本分布;

9.用户行为数据:新用户的保留,应用启动次数,应用使用持续时间,业务转换(如播放持续时间,付款行为)。

10.频道反作弊评估系统

数据本身并不能解释问题,数据的解释可以解释问题。也就是说,数据只是原始原材料,这意味着客观事物,必须加工和处理以形成逻辑,这可以称为信息。在总结和总结大量信息之后,系统化将形成知识。指导练习。

在对整个渠道交付过程实施数据监控后,下一步是通过数据识别异常渠道和虚假流量,即建立渠道反作弊评估系统,包括:

1)从每个平台的所有维度获取数据;

2)监测指标和阈值设置;

3)自动报警提醒和通道详细信息显示;

4)完成异常信道识别和虚假交通监控。

第三方监控平台也在提高其反作弊能力。例如,Youmen +将在四个级别上进行反作弊。一种是重建通信协议,增加机密性算法,并提高破解协议的门槛。第二是增加ID更改跟踪策略并锁定假ID。第三,在服务器端升级算法和控制策略以更有效地识别刷牙行为。第四是增加appkey保护策略,在线设备指纹,模拟器识别等技术,特别是针对Android设备的刷牙行为,大力打击羊毛派对。

三,实施步骤

(图:异常通道监控过程)

在频道反作弊实施步骤中,新频道开通后,必须首先通过频道管理系统,并在进入频道反作弊评估系统之前成功进入频道包和账号 - 频道匹配关系;获取相关数据后,设置异常。通道的监控指标和根据历史样本数据的训练阈值,自动报警可疑异常通道小于阈值,实现“信息即时到达”,并在报告中显示通道详细信息,指导通道优化。

11.渠道管理系统

渠道管理系统是渠道反作弊过程中必要的准备工作,主要包括渠道包管理和账户 - 渠道匹配管理。

1)频道包管理:在频道运营商加入频道之前,他们需要为每个频道(称为频道包)制作UTM标记,以通过频道归属识别新用户的频道来源。同时,根据各个维度对这些渠道包进行分类,为随后的每个维度的渠道数据统计做准备;

2)账户信道匹配管理:信道运营商需要将信道传递数据的信道/规划与app转换数据中的信道相匹配,以实现信道传递背景数据和应用用户转换数据的连续性。

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12.获取相关数据

U-AppAI版本的用户通道维度数据多样性,如新用户激活期分布,地理分布,设备终端分布,网络和运营商分布,App版本分布等用户基本属性数据,新用户保留用户行为数据等应用程序启动次数和应用程序使用时间为渠道反作弊系统提供了数据基础;开放的API接口为获取相关数据提供了极大的便利;数据的准实时性质适用于后续的自动报警,可实现精确高效的风控制。

13.设置异常通道的监控指标和阈值

根据每种信道类型的属性,设置各种信道的异常信道监控指标。同时,将历史相关指标数据作为训练和设定阈值的样本。当指标超过阈值时,将其识别为可疑的异常通道。本文仅使用保留指示器作为示例:

1)准备数据

作者选择历史记录中激活量大于100的所有通道包,并准备这些通道包的新卷和1/3/7/14/30天的保留率。

2)确定指标

保留率指标:1/3/7/14/30天保留率;

同比保留率波动:1/3/7/14/30天保留率低于上周同一渠道。

3)设置阈值

计算历史样本数据中每周保留指标和每周保留率波动指标的十分位数,如下表所示:

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根据上述90%标准,结合实际业务情况,调整监测指标的门槛如下:

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也就是说,在上述保留的监控指标中,某个通道的实际值(激活量大于100)小于阈值,并被定义为可疑的异常通道。

4.自动报警机器人

该公司使用钉子作为内部沟通和协作工具。指甲组机器人是指甲组的高级扩展功能,可以将第三方服务的信息聚合成组聊天,实现自动信息同步。

根据异常信道监控指标的阈值,将可疑异常信道的信息与指甲组同步,并自动通知告警以提示信道运营商。

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5.报告可视化以显示详细信息和指导优化

通过Tableau可视化工具,包括各种相关数据指标,指导渠道运营商及时调整渠道交付,以及与媒体或广告代理商谈判的有力证据,可以更直观,更详细地显示历史上所有可疑的异常渠道。相应的措施,如要求补充或拒绝付款。

四,总结

面对频繁的异常渠道和虚假交通,渠道的客户从业者不必恐慌。通过以上一系列示例和解决方案,我们发现:

首先,异常频道和虚假流量不可追踪。只要它们被数字化和在线,它们就是可追溯的;

其次,我们发现使用强大工具进行深度数据分析是识别异常信道和虚假流量的最直接,最可靠的方法,这种方法将在日益复杂的媒体环境中发挥越来越重要的作用。

我希望为那些渴望改善其数据驱动功能的APP广告客户提供一些参考和参考:

14.使用高级工具实现强大的数据支持。基于数据分析工具的熟练程度和监控实施经验,作者认为App广告商应积极配合可实现多维数据分析的平台。一方面,它可以节省大量的基本数据采集和处理时间,另一方面,它更容易实现。指标系统的迭代扩展。

15.结合行业对实际工作的认识,建立健全及时的渠道评估体系。完善健全的渠道评估体系是企业渠道健康发展的法宝。渠道反作弊评估系统,识别渠道数量和渠道质量评价体系分别对应新的,活跃的,收益的三个目标,企业在不同的发展阶段或者渠道中有不同的目标焦点。兴趣是有效的。性评估系统追求用户规模,或关注渠道保留评估系统以强调用户的活动,或关注渠道ROI评估系统以提高用户收入。渠道的客户从业者需要根据企业的发展阶段灵活变通。

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