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如果需求是识别假量,推荐几个可以落地的方向,根据需求进行取舍,可能需要一定的技术开发能力:
数据监控:
加入监测代码,可以用一些专业的网站监测产品,比如神策、GrowingIO、Google Analytics,并且给每个渠道接入单独的链接。
线索收集系统要有及时的数据验证能力,可以让投放及时止损,比如对于每一个收集过来的线索,可以马上用系统进行简单的验证,比如手机号码是否有效(简单的方法,查询对方的支付宝),这些需要技术做好配合,如果发现超过一定比例的无效手机号码,则立刻发送信息预警。如果系统对接得好,比如对接了投放平台的 Marketing API,可以触发自动暂停投放计划。
风控措施:
实施成本较低,但是用户体验可能会有所损失,可能会降低线索收集率:短信验证码或者图像验证码。
实施成本较高,费用相对高:接入风险识别系统,比如阿里云的:https://www.aliyun.com/product/saf。
渠道投放全流程数据监控:
无论从哪个维度入手去识别异常渠道和虚假流量,首先都需要将广告曝光点击数据、用户属性数据和用户行为数据通过一定的数据采集手段,进行关联、整合、聚类,从而获取完整、全面和准确的基础数据,并据此实现用户数据的跟踪和分析。
有了完整全面的数据,一方面,我们可以根据渠道的属性从不同的突破点去寻找虚假流量的踪迹;另一方面,通过分析和保留一个虚假流量完整环节的数据,可以建立支撑虚假流量强有力的证据。
渠道反作弊评估体系:
数据本身并不说明问题,对数据的解读才能说明问题。
也就是说,数据只是未经加工的原始素材,表示的是客观事物,须经过加工处理,形成逻辑后方能称为信息;对大量的信息再进行总结归纳,将其体系化,便形成了知识,指导实践。
实现对渠道投放全流程的数据监控后,接下来便是通过这些数据来识别异常渠道和虚假流量——即建立渠道反作弊评估体系,具体包括:
从各平台各维度获取数据;
监测指标及阈值的设定;
自动报警提醒、渠道详情展示;
完成异常渠道识别与虚假流量监测;
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