我們可以將不同渠道的分時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，找到異常。需要注意的是，這種行為數(shù)據(jù)的對(duì)比需要遵循單一變量原則。也就是說(shuō)，除了是不同的渠道，實(shí)驗(yàn)中的其他因素必須完全相同。如果我們選取渠道 A 在周三的活躍數(shù)和渠道 B 在周六的活躍數(shù)做對(duì)比，這兩個(gè)數(shù)據(jù)肯定是有差異的，不具備可比性。

方法三：查看用戶訪問(wèn)的頁(yè)面名稱明細(xì)

有些工作室會(huì)將 appkey 打到其它高頻的 App 中。這樣，我們可能會(huì)發(fā)現(xiàn)渠道用戶的數(shù)據(jù)非常漂亮，但是仔細(xì)觀察可以發(fā)現(xiàn)，頁(yè)面名中有大量的頁(yè)面不是自己定義的。通過(guò)對(duì)比頁(yè)面名稱，可以定位到這種形式的渠道作弊。

如果是 Android App，這個(gè)名稱是 activity 或者 fragment ；如果是 iOS App ，這個(gè)名稱是自定義的 view 。這段記不住也沒(méi)關(guān)系，記得找開發(fā)人員要一下具體頁(yè)面的名稱列表，對(duì)比一下統(tǒng)計(jì)后臺(tái)用戶訪問(wèn)的頁(yè)面明細(xì)，就能看出差異了。

1.4、轉(zhuǎn)化率分析

轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)的分析不僅可以幫助我們應(yīng)對(duì)渠道作弊，還可以幫助我們判斷不同渠道的用戶質(zhì)量，提高投放效率。每一個(gè) App 都有自己的目標(biāo)行為。比如電商類應(yīng)用的目標(biāo)行為就是用戶購(gòu)買商品的情況。游戲類的應(yīng)用需