【数据分析让流量作弊无处遁形】市场人都有一个共同的梦想，就是“所有的营销都是有效的，所做的投放都是精准的”。可事实往往并不如愿，从近100年的广告史来看，不论是依靠经验判断、强媒介投放资源的传统广告，还是基于大数据分析、目标受众的标签，到目前为止，定向投放的互联网效果广告都没办法实现绝对的精准化。此外，还有一个不可否认的事实——效果广告的“黑洞操作”愈发严重，这些“黑洞操作”不仅严重浪费推广预算，还影响到对媒介投放是否有效的衡量与评估。
一、流量作弊的特征
投放数字广告的逻辑是：先被用户看到，才有可能发生进一步的点击、浏览、注册（或留资）、购买等其他行为。从展现到点击是广告数据的源头，没有展现的转换，没有曝光的点击一定存在问题。考虑到作弊难度和成本，在展现量、点击量、留资量这三个环节很容易产生流量作弊，因为这里是数字广告的投放源头。只有当用户使用、交易的行为越深，作弊的难度才会越大。用户转化成企业潜在客户（交付定金）、订单量以及最终的交易量，在这三个环节几乎不会存在流量造假。
企业只要从交易的最终成单量就能反推出CPS（每一件实际销售产品计费），掌握自身的CPS后再追溯，基本上就能清晰地知道流量作弊浪费的资金有多少。
二、流量作弊在偷走你的广告费
知己知彼，百战不殆。要有效地解决作弊问题，首先需要彻底了解市场上都有哪些常用的作弊手段，早在2015年，百度在发布的《搜索推广作弊市场调研报告》中指出：百度推广每天监测并过滤千万量级无效点击，其中5%为人工作弊，49-65%为机器作弊。2016年，腾讯发布的反流量作弊白皮书中，从用最宽松的条件去看，市场上30%的数据可能都是异常的。这还是只是一个平均值，部分APP可能还有更严重的流量作弊情况。
流量作弊一直是互联网营销行业的顽疾。流量的质量问题，严重影响着推广预算性价比。从用户的真假和机器的真假两个维度来观察，大致可以分类出三种类型的作弊方式。这些作弊手段不仅“长盛不衰”，有的甚至还会不断创新，相互结合。让我们来盘点下“流量作弊”的常用手段。
1、模拟器作弊刷单
假机假用户。用户和机器都是假的，往往是模拟器，用程序让少量设备伪造大量IP与设备信息进行模拟访问，对APP的激活根本不是在真实手机上发生的，可能是在PC上运行一个模拟器。
真机假用户。机器是真的，几百上千台手机，通过一些框架去篡改手机的设备号，不管是安卓还是IOS，都有设备的标识号，机器是真的，但是背后的人是假的。
2、利益催生出来的刷单工作室
真机真用户。这是一种难度更高的作弊方式。通过木马或者恶意程序控制手机、使它中病毒之后被劫持了，就是“肉机”这个概念。凌晨趁你休息的时候，自动上网下载某个APP，你毫无感知，这就是作弊的模式。
因此，我们看到的不一定是真实的。我们判断一个用户的情况，不仅仅看留存率，看分布是不是正常，这些数据其实都是可以作假的，其次流量作弊已不再是小作坊式的运作，而是衍生出工作室，有规模、有组织的在做这件事，这是问题严峻性所在。
三、针对流量作弊的应对办法
企业在进行传统广告投放时只能依靠市场人员的经验，进行初级的用户分析和投放分析，很难完成效果追溯；互联网效果广告投放则可通过大数据标签化的精准定向，根据投放效果即时调换创意形式，达到最后的效果追踪。
因此，企业最强烈的需求就是防流量作弊，那么有没有什么办法可以尽量规避一些流量作弊呢？虽然从互联网时代到移动互联网时代，先后涌现出多家第三方广告数据监测工具和平台，但是第三方数据监测平台只能提供APP、网页等单一终端表面的数据统计及分析（如PV、UV、停留时间和按钮点击热度等），无法多平台整合、统计并追踪用户行为数据，对用户消费及消费后续行为统计就更加困难（企业也不允许这部分核心数据外泄），因此很难通过表面监测杜绝作弊行为。
一般企业在进行数字广告投放时，都应该得到三端的数据：第一，媒体端数据，包括来自投放媒体的展现量、点击量、点击率、关键词消费、点击价格等；第二、自由网站端（落地页）流量数据，包括PV\UV\停留时间、下载客户端等；第三，销售端的订单数据，包括留资量（电话采集）、潜客量（定金意向）、订单量、成单量等。
理想状态下，如果企业能够有效地聚合三端数据并且彼此对比验证，就可以大大降低流量作弊问题，提升营销效果，然而大部分企业，这三端的数据很难同时集中在市场部手中，并被精细地串联使用，那么企业该如何应对流量作弊呢？
1、制定科学的KPI加对流量的细分标记
很多广告主被流量作弊行为蒙蔽的根本原因是只追求效果，KPI考核定在展现量，点击量，留资量这三方面，制定了不现实的KPI，因此，企业需要将KPI考核多定在潜客量、订单量甚至最终成单量上，才能更加准确地了解正常点击、曝光和转换数据范围，一旦超出正常范围就要提高警惕。
你不做细分流量，怎么发现什么流量有问题呢？
细分流量一般有两种方法，最常用的是link tag的方法。
另外一种方法，是直接给每个不同的流量不同的落地页，不想做不同页面的话，同一个页面不同URL即可。同样可以区分出不同的流量。这种方法用得少，但是在不能给流量做link tag的时候，这个方法很解决问题
2、建立全程数据监测，查看各个细分流量的用户行为
企业如果真的想要实现精准化的投放，企业的管理者就一定要有全程数据监测的意识。
图1：诸葛io的数据采集监控
通过技术自主搭建监测系统，把投放的“三端六环”（三端：媒体数据、网站流量数据、订单数据；六环：展现量、点击量、留资量、潜客量、订单量、成交量）真正打通。
图2：诸葛ioDEMO数据
图3：诸葛ioDEMO数据
PS：根据所在部门的KPI选择不同“目标事件”（比如：注册成功）作为转化目标来衡量落地页效果，让你的优化策略更聚焦。
一些行为已经不能只是透过简单的跳出率来查看了。
我们需要看更加具体的用户的行为，诸如点击的分布，设备的分布，地域的分布，时间的分布，互动时间与参与状况等。显然，大部分效果类的作弊，都很难真正的模拟人的行为，所以，发现作弊其实真正无敌的方法，就是看这些流量的行为是不是“真人”。
没错，利用一定的方法，你肯定能分辨出来。具体方法点击文章：为什么投信息流广告，有钱花不出去？原因全在这！在这篇文章中，你会看到出现严重问题的流量是怎么被发现与证实的。
这样，企业基本上就能清楚哪个投放渠道，展现媒体对自己是有利的，哪种推广形式能带来明显的效果转化，企业就敢在数字营销上花更多的广告费，也就能知道那50%的广告费到底花到哪儿了，同时避免更多的盲目投放。
事实上，流量作弊可以归结为概率问题，分析大量的作弊行为后，通过数据对比把可疑性强的流量排除，此外，从用户全生命周期的角度衡量投放效果，从获得曝光、到引导用户下载、注册、使用，再到用户最终付费的全周期的监测，打通安卓 / iOS 的 APP 跨应用商店的用户行为数据，实现跨应用平台的用户追踪，从而实现获取分析指导投放决策，这才是反作弊的核心。
3、查看流量的行为演进过程
作弊流量和低质量流量的共同特征，就是：它不会往交易的更深处“演进”。
对于转化需要多个步骤完成的业态，这个方法尤为有用。比如，这些流量集中在落地页，但是停留在这里，不再继续发展。一般这些流量背后不是机器，但垃圾无效流量较多。
行为演进的细分与分析，还能够帮助我们发现一些客户端的劫持。典型特征是，当流量演进到购物车或者支付环节的时候，就不再继续进行下去了。而另外一些流量则莫名其妙的以购物车或者支付环节为落地页。
不过，有一类效果作弊基本上没有办法能够被找出来，即互联网基础通信服务端发起的劫持。唉，当一个流量一出现的时候，就已经被人从头到尾改换了门庭，而且还是从互联网基础设施的角度改换的。
那就真心没办法能查能堵了。正因为如此，这一类作弊，是目前效果类作弊的最严重的，屡禁不止呀（关键也没有任何强力机构会禁止这种抢钱行为）。
虽然说你不能真正发现这类作弊，但还是可以“能感觉到”。比如，当你真的停掉那些ROI很差或者“毫无作为”的流量了以后，那些看起来本来很好的流量渠道也应声下降。
一、流量作弊的特征
投放数字广告的逻辑是：先被用户看到，才有可能发生进一步的点击、浏览、注册（或留资）、购买等其他行为。从展现到点击是广告数据的源头，没有展现的转换，没有曝光的点击一定存在问题。考虑到作弊难度和成本，在展现量、点击量、留资量这三个环节很容易产生流量作弊，因为这里是数字广告的投放源头。只有当用户使用、交易的行为越深，作弊的难度才会越大。用户转化成企业潜在客户（交付定金）、订单量以及最终的交易量，在这三个环节几乎不会存在流量造假。
企业只要从交易的最终成单量就能反推出CPS（每一件实际销售产品计费），掌握自身的CPS后再追溯，基本上就能清晰地知道流量作弊浪费的资金有多少。
二、流量作弊在偷走你的广告费
知己知彼，百战不殆。要有效地解决作弊问题，首先需要彻底了解市场上都有哪些常用的作弊手段，早在2015年，百度在发布的《搜索推广作弊市场调研报告》中指出：百度推广每天监测并过滤千万量级无效点击，其中5%为人工作弊，49-65%为机器作弊。2016年，腾讯发布的反流量作弊白皮书中，从用最宽松的条件去看，市场上30%的数据可能都是异常的。这还是只是一个平均值，部分APP可能还有更严重的流量作弊情况。
流量作弊一直是互联网营销行业的顽疾。流量的质量问题，严重影响着推广预算性价比。从用户的真假和机器的真假两个维度来观察，大致可以分类出三种类型的作弊方式。这些作弊手段不仅“长盛不衰”，有的甚至还会不断创新，相互结合。让我们来盘点下“流量作弊”的常用手段。
1、模拟器作弊刷单
假机假用户。用户和机器都是假的，往往是模拟器，用程序让少量设备伪造大量IP与设备信息进行模拟访问，对APP的激活根本不是在真实手机上发生的，可能是在PC上运行一个模拟器。
真机假用户。机器是真的，几百上千台手机，通过一些框架去篡改手机的设备号，不管是安卓还是IOS，都有设备的标识号，机器是真的，但是背后的人是假的。
2、利益催生出来的刷单工作室
真机真用户。这是一种难度更高的作弊方式。通过木马或者恶意程序控制手机、使它中病毒之后被劫持了，就是“肉机”这个概念。凌晨趁你休息的时候，自动上网下载某个APP，你毫无感知，这就是作弊的模式。
因此，我们看到的不一定是真实的。我们判断一个用户的情况，不仅仅看留存率，看分布是不是正常，这些数据其实都是可以作假的，其次流量作弊已不再是小作坊式的运作，而是衍生出工作室，有规模、有组织的在做这件事，这是问题严峻性所在。
三、针对流量作弊的应对办法
企业在进行传统广告投放时只能依靠市场人员的经验，进行初级的用户分析和投放分析，很难完成效果追溯；互联网效果广告投放则可通过大数据标签化的精准定向，根据投放效果即时调换创意形式，达到最后的效果追踪。
因此，企业最强烈的需求就是防流量作弊，那么有没有什么办法可以尽量规避一些流量作弊呢？虽然从互联网时代到移动互联网时代，先后涌现出多家第三方广告数据监测工具和平台，但是第三方数据监测平台只能提供APP、网页等单一终端表面的数据统计及分析（如PV、UV、停留时间和按钮点击热度等），无法多平台整合、统计并追踪用户行为数据，对用户消费及消费后续行为统计就更加困难（企业也不允许这部分核心数据外泄），因此很难通过表面监测杜绝作弊行为。
一般企业在进行数字广告投放时，都应该得到三端的数据：第一，媒体端数据，包括来自投放媒体的展现量、点击量、点击率、关键词消费、点击价格等；第二、自由网站端（落地页）流量数据，包括PV\UV\停留时间、下载客户端等；第三，销售端的订单数据，包括留资量（电话采集）、潜客量（定金意向）、订单量、成单量等。
理想状态下，如果企业能够有效地聚合三端数据并且彼此对比验证，就可以大大降低流量作弊问题，提升营销效果，然而大部分企业，这三端的数据很难同时集中在市场部手中，并被精细地串联使用，那么企业该如何应对流量作弊呢？
1、制定科学的KPI加对流量的细分标记
很多广告主被流量作弊行为蒙蔽的根本原因是只追求效果，KPI考核定在展现量，点击量，留资量这三方面，制定了不现实的KPI，因此，企业需要将KPI考核多定在潜客量、订单量甚至最终成单量上，才能更加准确地了解正常点击、曝光和转换数据范围，一旦超出正常范围就要提高警惕。
你不做细分流量，怎么发现什么流量有问题呢？
细分流量一般有两种方法，最常用的是link tag的方法。
另外一种方法，是直接给每个不同的流量不同的落地页，不想做不同页面的话，同一个页面不同URL即可。同样可以区分出不同的流量。这种方法用得少，但是在不能给流量做link tag的时候，这个方法很解决问题
2、建立全程数据监测，查看各个细分流量的用户行为
企业如果真的想要实现精准化的投放，企业的管理者就一定要有全程数据监测的意识。
图1：诸葛io的数据采集监控
通过技术自主搭建监测系统，把投放的“三端六环”（三端：媒体数据、网站流量数据、订单数据；六环：展现量、点击量、留资量、潜客量、订单量、成交量）真正打通。
图2：诸葛ioDEMO数据
图3：诸葛ioDEMO数据
PS：根据所在部门的KPI选择不同“目标事件”（比如：注册成功）作为转化目标来衡量落地页效果，让你的优化策略更聚焦。
一些行为已经不能只是透过简单的跳出率来查看了。
我们需要看更加具体的用户的行为，诸如点击的分布，设备的分布，地域的分布，时间的分布，互动时间与参与状况等。显然，大部分效果类的作弊，都很难真正的模拟人的行为，所以，发现作弊其实真正无敌的方法，就是看这些流量的行为是不是“真人”。
没错，利用一定的方法，你肯定能分辨出来。具体方法点击文章：为什么投信息流广告，有钱花不出去？原因全在这！在这篇文章中，你会看到出现严重问题的流量是怎么被发现与证实的。
这样，企业基本上就能清楚哪个投放渠道，展现媒体对自己是有利的，哪种推广形式能带来明显的效果转化，企业就敢在数字营销上花更多的广告费，也就能知道那50%的广告费到底花到哪儿了，同时避免更多的盲目投放。
事实上，流量作弊可以归结为概率问题，分析大量的作弊行为后，通过数据对比把可疑性强的流量排除，此外，从用户全生命周期的角度衡量投放效果，从获得曝光、到引导用户下载、注册、使用，再到用户最终付费的全周期的监测，打通安卓 / iOS 的 APP 跨应用商店的用户行为数据，实现跨应用平台的用户追踪，从而实现获取分析指导投放决策，这才是反作弊的核心。
3、查看流量的行为演进过程
作弊流量和低质量流量的共同特征，就是：它不会往交易的更深处“演进”。
对于转化需要多个步骤完成的业态，这个方法尤为有用。比如，这些流量集中在落地页，但是停留在这里，不再继续发展。一般这些流量背后不是机器，但垃圾无效流量较多。
行为演进的细分与分析，还能够帮助我们发现一些客户端的劫持。典型特征是，当流量演进到购物车或者支付环节的时候，就不再继续进行下去了。而另外一些流量则莫名其妙的以购物车或者支付环节为落地页。
不过，有一类效果作弊基本上没有办法能够被找出来，即互联网基础通信服务端发起的劫持。唉，当一个流量一出现的时候，就已经被人从头到尾改换了门庭，而且还是从互联网基础设施的角度改换的。
那就真心没办法能查能堵了。正因为如此，这一类作弊，是目前效果类作弊的最严重的，屡禁不止呀（关键也没有任何强力机构会禁止这种抢钱行为）。
虽然说你不能真正发现这类作弊，但还是可以“能感觉到”。比如，当你真的停掉那些ROI很差或者“毫无作为”的流量了以后，那些看起来本来很好的流量渠道也应声下降。
知世故而不世故
想表达点什么，又不知道怎么去说，或许这就是知识的匮乏[顶][顶]
关于体面 关于修养 关于“吃亏”
往事随风 难随风，总有个人让步，关起嘴巴，笑而过之，是修养 也是给彼此留最后一分体面
她说: 看破不说破 才是大智慧
在实际行动上也向我做着这样的表率
也正是这样的她，守住了我的纯真善良[心]
虽然我仍然没搞懂，这样是对是错。 https://t.cn/A6IKMbpU
想表达点什么，又不知道怎么去说，或许这就是知识的匮乏[顶][顶]
关于体面 关于修养 关于“吃亏”
往事随风 难随风，总有个人让步，关起嘴巴，笑而过之，是修养 也是给彼此留最后一分体面
她说: 看破不说破 才是大智慧
在实际行动上也向我做着这样的表率
也正是这样的她，守住了我的纯真善良[心]
虽然我仍然没搞懂，这样是对是错。 https://t.cn/A6IKMbpU
#北京这场雨下了16个小时#
2018新年-2021.8.18我很珍惜的四年八个月但最后演变成一个笑话
2020.11.6-2021.8.18 是充满谎言的九个月
最终的结局是最不想要的 我确是恶人做到底的 没有给彼此留情面 自己心有所感只是得到确定答案那一刻 很戳心 但我并没有感到意外 去年10月我们第一次吵架 埋下雷区 用一个又一个的谎言去掩盖 你跟我说的所有情况让我心里很愧疚 也是因为愧疚我迟迟不肯撒手 一时无法振作的自己也成为你拖沓的理由 彼此消耗着
我很感谢这几年曾经给我的美好 虽然我已经分辨不出来那是不是你真心的 但是我依然相信曾经真心付出过 我很感谢你为了能让我不一病不起 说下的所有谎言 我依然当这是善意的 我亲自毁了所有 说尽了对你的抱怨 你没有付出 你说谎 我在不断的付出 我真心对待 你所做的一切我都不领情 我也闭口不谈 甚至有些话我在看低你 狠狠地戳你的心 我也做成了自己最讨厌的那种拜高踩低的谈话 最后没有一点念想 我都亲手掐死了 我没能做到你想的那种结局 我确实做到了我曾经对你说的 两败俱伤 我们终于成为老死不相往来的仇人 也许你永远不会知道我逼你到这个地步的目的 方式是错的 但是我宁愿这样
在我15岁那年 我第一次见到你的时候 我眼里的光 我现在把你归还于人海 我依然希望你能过的很好 也许你已经过的很好
2018新年-2021.8.18我很珍惜的四年八个月但最后演变成一个笑话
2020.11.6-2021.8.18 是充满谎言的九个月
最终的结局是最不想要的 我确是恶人做到底的 没有给彼此留情面 自己心有所感只是得到确定答案那一刻 很戳心 但我并没有感到意外 去年10月我们第一次吵架 埋下雷区 用一个又一个的谎言去掩盖 你跟我说的所有情况让我心里很愧疚 也是因为愧疚我迟迟不肯撒手 一时无法振作的自己也成为你拖沓的理由 彼此消耗着
我很感谢这几年曾经给我的美好 虽然我已经分辨不出来那是不是你真心的 但是我依然相信曾经真心付出过 我很感谢你为了能让我不一病不起 说下的所有谎言 我依然当这是善意的 我亲自毁了所有 说尽了对你的抱怨 你没有付出 你说谎 我在不断的付出 我真心对待 你所做的一切我都不领情 我也闭口不谈 甚至有些话我在看低你 狠狠地戳你的心 我也做成了自己最讨厌的那种拜高踩低的谈话 最后没有一点念想 我都亲手掐死了 我没能做到你想的那种结局 我确实做到了我曾经对你说的 两败俱伤 我们终于成为老死不相往来的仇人 也许你永远不会知道我逼你到这个地步的目的 方式是错的 但是我宁愿这样
在我15岁那年 我第一次见到你的时候 我眼里的光 我现在把你归还于人海 我依然希望你能过的很好 也许你已经过的很好
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