我做数据挖掘技术出身，并从事推广工作三年，App付费推广的作假现象已屡见不鲜，这次终于长见识了，见过作假的，没有见过那么扯淡的。
数万元推广费用，获得上万激活量，只有7个真实用户，当然，还不排除这7个“真实”全是这个坑爹渠道的测试人员，产品、运营、商务的亲们千万小心了：
我所在公司长期做App的换量及付费推广，最近上线一套智能算法用来甄别假量，发现某“渠道A”(该渠道真实名称可向赵童鞋私下询问)严重作弊刷假量。先来看看该渠道A最近一周的数据(注：因涉及产品机密数据，隐去了具体数值，仅表现大体趋势。下述所有图表均如此)：

· 注册率
· 留存率
· 启动次数
(1)注册率

(2)一次留存用户

(3)启动次数(平均每人每日)

所有数据无明显异常，从数据上看，还是个“高质量渠道”。不甘心?!?!再多些深度数据(最近一周)：

用户流失速度
· 用户回访间隔
· 铁杆用户比率
(1)用户流失速度

(2)用户回访间隔

(3)铁杆用户比率

常用的数据都查了，还是没有确凿的异常!好吧，不管愿意不愿意接受，苦逼的现实是：
传统的数据指标已区分不出作假的渠道了。
怎么办，还有没有数据能够让作假无处遁形的?有!比如用户的应用使用时长。

假用户的仿真度越来越高，识别它越来越难，而提取作假特征几乎已不可能。
当然，没有苦鳖青年走不通的路，最终我们公司还是完成了取证。
抽样提取了该渠道部分Android用户所安装的App列表，发现很多用户安装的App是一模一样的。再深挖这个猫腻，结果得知：
A渠道，一共制作了4组机器人，每组机器人数量若干，同组内机器人所安装的App一模一样，且不增不减。


总算是把A渠道的机器人揪出来了，但是因为法律法规的问题，我们并不能把该渠道怎么样，只能是不给钱，然后将造假消息告诉认识的朋友。
而且，事件的结果并没有像童话故事一样美满，苦鳖的我们又遇上了更无敌的机器人刷量，而且上述的所有判断方式全部失效。真是道高一尺，魔高一丈。
至今为止，与我所在公司合作的渠道，有近3成查出了刷假量作弊，从2010年最简单的弱智灌水;到2011年出现智能机器人，开始会模拟真实用户进行注册，还能够回访;再到2012年，机器人已能做到个性化的高仿真。
而事后想想，这样的渠道能提供如此高仿的假用户，传统的所有数据指标都无效，让普通的开发者完全没办法区分，最大的原因就是因为暴利的驱使，花费数万元获得的上万激活却只有7个真实用户，这黑心钱挣得太犀利了，这几乎是零成本的获利!
而且现在并没有多少家公司在查作弊，作弊的风险的低，且无相关法规约束，作假也变的理所当然了。

此外，就我所知，做假量的激活cpa，单价仅在1角到7角之间，远低于真量，中间巨大的差价带来了巨大的回扣空间。推广的负责人也许已经发现了作弊，但是受回扣驱使或者是业绩压力，故意隐而不发也是很有可能的。
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“报告女王，前方有一大波‘小白脸’正在靠近”