Fraude principale du canal: Similultaussement, jetez un coup d'œil à l'utilisateur index / ratio et ampli une fois; Utilisez la moyenne de l'indicateur de longue date
FRAUDE de canal uniquement pour tirer les nouveaux utilisateurs, ce brosse plus facile à trouver en raison de l'indicateur d'utilisateur unique de l'utilisateur, utilisez une fois que la moyenne est bien inférieure à celle des autres canaux ou autres. valeurs pour leurs propres canaux.
L'auteur avait rencontré un ami qui a créé un jeu mobile. Une fois que son produit a été sélectionné, de nouveaux utilisateurs ont augmenté de 500% en 3 jours consécutifs, mais le reste n'est pas élevé. Je veux consulter quel est le problème. Je lui ai donc donné deux indicateurs de ce nouveau canal: indicateur d'utilisateur jetable et ampli; Le temps d'utilisation unique est inférieur à celui des autres canaux qui signifient, essentiellement, peuvent être classés comme des canaux de triche, puis voir de nouveaux utilisateurs, vérifiez les chevaux crus. Les utilisateurs normaux ont ajouté beaucoup de temps libre dans la sessionMidi et soir, et cette augmentation est exactement le contraire, c'est clairement une période de temps (8h00-18h00).
Si vous ne placez qu'un petit nombre de canaux, lorsque vous ne pouvez pas spécifier les données, vous pouvez comparer le rapport entre les utilisateurs et les amples jetables dans la référence mensuelle de ParlerData; L'utilisation de moyennes de données à long terme.
Certains véhicules trompent un peu, placera le SDK à votre application,frapper d'autres applications populaires au milieu, ce n'est pas seulement nouveau, mais aussi les données sont encore très belles, sans trous, mais cela n'a aucun profit.
À ce stade, vous devez faire attention à la page.
Chaîne Fraude avancée: Comparez la taille multidimensionnelle
La fraude de la grande canal a dépassé les personnes en général pour imaginer l'imagination?, Atteignez le niveau d'informations de renseignement, peu importe Les utilisateurs, les modèles et la propriété géographique, etc abandonnent ensuite ce canal,T dire à ce canal est une fraude ou non. Mais plus tard, avec de plus en plus de communications dans des applications et des canaux, il existe de nombreux bons canaux et je pense que c'est également un indicateur de données multidimensionnel à évaluer, parlant data a cette évaluation de la santé.
Si l'application de jeu examine souvent le rapport du niveau de lecteur de l'utilisateur, le canal commun n'est pas embauché pour jouer à la mise à niveau du jeu.
Comme indiqué, le chemin est une jambe, la magie est une jambe, la méthode ci-dessus n'est pas nécessairement complète, et s'il existe une autre façon d'analyser la fraude du canal, les gens le diviseront. Bien sûr, la situation dans la chaîne est encore moins, en général, si les données de l'application ne sont pas bonnes ni ne trouvent le problème de votre propre application.
Dans les promotions réelles, les canaux de l'application sont beaucoup. Il est nécessaire de trouver anormal ou choisi parmi plusieurs canaux. Le canal est très travail et il est facile de faire des erreurs. Par conséquent, cela a partagé la déclaration du score de données du milNH Jeu. Lorsque l'application est définie, lorsque le canal est supérieur à X minutes, il est nécessaire d'augmenter les efforts de livraison. Lorsqu'il est inférieur à X, il doit surveiller et vérifier si les données ont des canaux anormaux ou exclus inappropriés. Cela permet d'économiser de plusieurs personnes et améliore la précision de l'enquête. Ici, les données de jeu sont analysées. Signification (Moyenne Excel), σ est l'écart type du modèle (fonction STDEV dans Excel).
Données normalisées de latitude:
Après la normalisation, il est nécessaire de penser que les données deviennent 5 points (c'est-à-dire 1 point, 2 points, 3 points, 4 points, 5 points, 5 points), C'est le score X comme suit:
selon vos objectifs de jeu actuels, ajoutez la quantité droite à différents indicateurs, vous pouvez recevoir l'indicateur correspondant (le même ici, les échantillons de données ne peuvent pas être faibles. ) 5, sinon cela affectera la précision des données). Cette méthode a besoin d'ajuster le poids en fonction de la situation réelle, de refuser une valeur inhabituelle et stable, une utilisationLe modèle sera très rapide, précis, des économies de main-d'œuvre et une commodité.