做渠道資料分析的前提是拿到靠譜的第一手資料。資料如果不夠準確，那麼基於此資料進行分析也就沒有任何意義。
渠道推廣比較精準的統計平台我以 openinstall 為例，它能程式化生成渠道包以及海量渠道推廣鏈結，各個渠道只需拿著對應的專屬鏈結即可獲取相應資料，即便是使用者個體間的社交分享傳播，也能實現自動識別渠道分享**。
資料獲取只是萬里長征第一步，防作弊分析才是重中之重。目前市場上的作弊方法很多，作弊工作室可能採用分布式人肉刷量的方式來刷量（可以參考基於任務獎勵形式的積分牆）；也有可能採用更為智慧型的方式，通過編寫程式指令碼，修改真機引數，驅動真機執行。這些行為已經跟真實的使用者行為幾乎沒有差別了，很難從技術上分辨這些資料。但我們還是能從資料上分析出一些蛛絲馬跡，下面就講講具體的辨別方法。
一、先做渠道排重
第一步，先利用現成的工具和系統，從技術上將重複多餘的資料剔除，現在許多第三方基於不同的方案，都有一套自己的排重機制，比如 openinstall 後台就能提供免費的排除重複功能，主要維度包括：安裝量、註冊量、1日/7日/30日留存、增長趨勢、ip 分布、系統版本等，也可以根據業務需求自定義目標事件，精準的排重功能可以幫我們做乙個初步資料篩選，也為後面的分析環節省去不少工作量。
二、渠道效果評估
1、留存率判斷
從留存率看刷量的話，最簡單的判斷是觀察1日、7日、30日這三個節點的資料波動，不少刷量工作室會選擇在這三個節點定時匯入或者批量匯入大量使用者資料。所以，如果在沒有外在因素影響的情況下，資料出現過高或過低的波動，那麼該渠道就有作弊嫌疑。
使用者終端可以準確追蹤到的包括：ip分布、系統版本、品牌/機型等，這些都有分析技巧。
ip分布關係到投放策略層面，一般我們都會根據產品調性做重點投放，比如一二線高消費城市、三四線等相對下沉城市，或者根據區域，比如華東、華南或省份等。檢視資料時，如果有部分使用者來自重點投放區域外，或者過於集中在某個地區，那麼資料**可能來自某個作弊工作室。
系統版本和作業系統佔比也能看出些貓膩。事實上很多作弊渠道都是統一採購作弊裝置，畢竟如果一直換新手機作弊成本也太高了，但真實使用者不是，因此如果觀察到的版本和系統都是比較落後的版本，或者是過於集中在某個時段的版本，那可能就有問題，比如現在2023年，而來自某個渠道的使用者機型和作業系統基本都是2023年6月份發布的新機，那就值得懷疑。
品牌機型也是同理，尤其是 ios 沒有模擬機，必須用真機觸發，因此刷量作坊會大量採購二手蘋果手機，安卓方面，出於成本考慮，主要的刷量也都是由低價機、二手機、冷門機型完成，這些都是可以辨別的依據。
3、使用者行為判斷
即便如今的作弊工作室能模擬出連系統都無法辨別的逼真行為資料，但訪問頁面、使用時長、訪問間隔、使用頻率這些實際行為是很難和真實使用者一模一樣的。
想要辨別的話，一是跟日常資料做比較，在沒有活動或重大更新之類的影響下，真實使用者的行為資料應該是趨向平穩的，這個能從某個頁面的訪問或功能使用時長判斷；二是參考權威資料，應用寶之類的應用市場或第三方評測平台，會根據市場大資料定期發布使用者行為報告，這個也是參考標準之一。
4、轉化率分析
如何識別App渠道作弊
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