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增长黑客该如何决战移动互联网下半场

5个月前


来源 | 数据猿
作者 | 史建刚

引言:移动互联网下半场,流量红利已然走到尽头。

  一组活生生的数字告诉我们残酷的现实:2016年1月份,有5万新APP提交给APP STORE。但是在这个月内,65%的人压根儿一个没下载,而只下一个的人占8.4%。

  什么是下半场,我认为这就是下半场。那么在下半场,量江湖要回答一个问题:面对如此冷酷的环境,APP推广到底还能怎么玩?

  量江湖,为增长黑客提供趁手武器的军火商

  量江湖是为增长黑客提供趁手武器的军火商。


  两个关键词,一个是“增长黑客”,另一个是“军火商”

  什么是增长黑客?这是去年在硅谷流行的词“增长黑客”,官方的理解:增长黑客与全栈工程师、产品经理一样。比如全栈工程师是前方后方都可以做,增长黑客是负责增长的人,具体解释:为了实现产品增长目标而以数据驱动营销、以市场指导产品,通过技术手段将目标落地的人,说得通俗一点,就是产品、技术、营销的混血儿。

  而真实的情况是这样的:增长黑客,就是在我们国内,是老板给你10万预算需要10万下载,而且还要30的留存率,逼着你成为增长黑客。那怎么干?除了刷量,还有没有其他办法?

  所谓军火商,就是帮助企业在人口红利殆尽的情况下,不靠刷量而实现增长的技术、数据服务商。我们的方案分两种,一种是为Android平台提供的解决方案,另一种是为苹果iOS平台提供的解决方案。在国内这是两个完全不同的生态圈,前者是鱼龙混杂,假量充斥着市场,后者是苹果独大,所有人都在适应苹果的变化。

  Android平台解决方案——实现真实用户的增长

  安卓平台上的解决方案,强调两个字,真实(指真实的用户),APP推广运营者需要知道,在各种渠道下拿来的量是什么样的量?因为量江湖是做反作弊的,对这个比较了解,有必要详细说一下,在中国这片造假猖狂的市场背景下,应该怎么防作弊,梳理之后,我们发现反作弊一共有三种境界,分别是:第一种是以人肉为中心,第二种是以KPI为中心,第三种是以UBP为中心的作弊防护体系。

  第一种以人肉为中心是靠人的经验、人的眼睛,把自有数据或者第三方的统计工具的数据,导入EXCEL表格中或在数据库中,通过sql语句,比较IP、Imei重不重,靠人的智力和经验认识一些特征来标识出来;

  第二种叫做以KPI为中心的反作弊防护体系,是通过专业的反作弊系统软件,不再依赖于人的眼力和耗费人的精力了,这是一个巨大的进步。所谓KPI就是关键指标(Key Performance Index),就是通过关键参数来判断渠道来的用户是不是假用户,是不是机刷、肉刷,判断指标无非是:留存率、启动次数、平均使用时长,IP、IMEI、Imsi、Mac地址等等。但是靠机器,周期比较长,如果我们要看留存率,如果要看后面的转化效率要放在时间轴来看,需要2天-14天的时间,因为你不能在短时间内判断他,就会造成在时间结算上有被动,不能及时知道,推广费用可能白花;

  第三种叫以UBP为中心的作弊防护系统。所谓UBP(User Behavior Pattern)用户行为模式。现在刷量作假的技术非常强大,他们对业务理解也非常深刻,几乎可以模拟出任何你需要的曲线和参数,什么留存率、在线时长、转化率、IP分布、Mac地址、机型匹配等等,你需要什么样的参数、什么曲线都可以做出来。这就给以KPI为中心的反作弊体系一个很大打击,因为他所关注的信息和参数全部被破解,全部失灵了。

  但是有一种东西是很难做出来,跳出本APP之外用户的其他行为没法模拟。比如说作为一个真实用户,可能会去刷淘宝、刷微博、发微信等等,这是一个正常人的行为,他们可能会平时坐地铁公交、周末到郊外旅游,他们在户外使用运营商的网络,基站位置一直在变,在办公室和住所使用wifi,这才是一个正常用户的行为。渠道作弊这个是做不出来的,而且成本太高,识别它的方式称为UBP。

  

作弊的手段有哪些?

  作弊的手段有多种,第一个是木马,我们称之为静默安装,还有一些其他种类如肉刷、机刷、羊毛群,积分墙。

  什么叫做APP作弊呢?它是一个技术化语言,有两个角度来标定,一个指标是成本:机刷、肉刷、积分墙,CP买的是积分墙,渠道上的是肉刷,这就是作弊。CP买的积分墙渠道给的积分墙就不称为作弊。第二个指标是用户质量,成本是对方付出的,用户质量是CP方看到的,包括留存率、购买率、复购率,是机刷还是肉刷?作弊的手段不意味着是积分墙就是作弊的。

  那么什么是静默安装(木马)呢?这个主要发生在安卓上,他一旦在系统上得手后,会访问一个指定的URL,根据指令下载一个APK,同时会调用它把它打开,做几个操作,还会把自己关掉,或者删除,悄无声息的把一些事儿给干了。第二个,它可以增加一条通信录,比如给通信录注名叫妈妈:在适当的时候通过这个号码发一条短信。它怎么做到的呢?有四种做法:比如说通过安卓系统的漏洞,代码会被调换的过程,如果想了解更具体的技术细节,可以了解知乎专栏:以史为贱。以及知乎反作弊专栏:APP反作弊。

  

关于作弊的灰色产业链

  作弊手法分两大类,一类是机器为主,一类是真人为主。机器的分模拟器、人控真机、静默、机控真机等。真人分激励类,包括积分墙、微信墙、夺宝,和社群自组织,如羊毛党、造假村等。模拟器是效率最高的,竞争门槛主要在技术这一块。

  作弊难度可以分简单作弊和高级作弊。简单作弊技术上比较简单,识别难度容易,效果控制上可以做到CPA,行为控制不一定能做到,主要取决于留存率、在线时长、启动次数,深度行为上如购买等做不到。

  高级的作弊行为,在技术上门槛比较高,不仅对OS底层技术非常熟悉,都是谷歌收购的公司做的操作系统,通过把一层层BUG给搂出来,所以在底层技术上了解得很透。此外,在信息储备上非常多,接了无数代理IP,IP可以换不同的城市、地方,有一个丰富的IP库,不断更新,是为了防止侦查它反作弊的时候不那么容易判定,包括它的手机型号、操作系统、各种分布,他们自己有非常大的信息储备,这是我们不太容易防到的的原因,在业务上也熟悉,识别难度大,几乎做到惟妙惟肖,效果上完成CPA轻松,行为控制包括留存率、在线时长、启动次数都可以实现。深度行为也可以做到,包括购买、手机号、银行卡、身份证等信息绑定。作弊已经形成了一条强大的产业链,那么我们应该怎么反作弊?


  反作弊关键点

  反作弊,不仅是一个技术问题,而是一个成本问题,我们愿意花多大代价做这个事情。

  第一、锚定。通过数字指纹DNA,给来访的用户一个锚定的ID,比如说设备IP或者Mac地址。假如在北美没人作弊,无论是设备ID——Imei或者Mac地址是唯一的。但是在国内,一个Imei号后面挂很多用户,都是被作(刷)出来的。但你不知道哪个是真的,哪个是假的,需要用一套新的技术(硬件信息+软件信息),给它做一个锚定,唯一确定当前这台设备,并给一个ID,这就称之为智能硬件设备数字指纹DNA。

  第二、技术,称为分层策略,主要是考虑成本问题。我们甄别一个用户有时间成本,也有经济成本,不可能把所有钱都花在这,所以要用分层技术来解决问题,在技术体系里,分为三种。一层叫初滤,快速诊断、快速拿下。第二层是再滤,把一些非个体特征,而是群体特征的信息做比较,比如在某个渠道,在一个小时来内,同一个IP上来了500个用户,这时候不仅需要判断个体特征,还需要通过群体特征来判断这批用户的质量。第三层,是针对疑难杂症的,我们的反作弊系统有点像Google公司的PageRank,是通过不同的异常点来进行投票的,不是靠一个独立的指征来识别作弊,而是综合判定,把那些错误的指证综合起来,他们权重与组合是不一样的,当它们发生的时候,当可疑点太多。就可以彻底判定用户的作弊行为。所以反作弊不仅是技术问题,而是成本问题。

  
刷量也是生态的一部分,量江湖反作弊是在安卓平台上的为大家带来真实用户。量江湖反作弊其实是基于公司是做大数据的,基于大数据的分析技术,反作弊其实只是做了最初级的分类,把用户分成三类:真实用户、异常用户、可疑用户。

  对于真实用户,基于量江湖强大的数据支撑,我们可以做到用户画像,继续为用户作分类,比如哪些用户是你的核心用户,哪些用户是你的骨干用户,哪些用户的付费意愿高等等,在这个用户一登录你的系统,就预先判断出来。

  做运营的话,关键得做到精细化运营,知道用户整体的行为,需要看到一个全景的用户图谱,用户画像。量江湖是通过事先评估用户的潜在价值来协助精细化运营。


  IOS平台解决方案——BASE机器学习的ASM量化投放

  每个企业活着都是为了更好地适应这个世界。

  App在适应苹果,而苹果则在适应华尔街。关于下半场,苹果比中国移动互联网更早进入下半场,库克接棒乔布斯的时候就已经进入苹果的下半场了。库克接手之后,苹果在创新方面就没有起色,在AI、Siri、AR方面的布局没有起色,而他的主力产品的销售也开始放缓——iPhone销售见顶,iPad死气沉沉。

  所以面对自己的窘境,苹果也开始搞精细化运营。什么是精细化运营呢?那就是——苍蝇虽小也是肉。所以苹果把目标指向到ASM,然后开始频繁的升级算法和系统,打击刷榜,打击机刷,其目的就是不断把钱往ASM上赶。

  ASM其实就是所有人都在对苹果体系的适应。苹果适应华尔街,CP适应苹果,服务商适应CP,这就是整个生态。ASM出现之后,在苹果上的玩法增加了一个维度,2的三次方变成2的四次方,玩法的搭配有更多种,需要大家快速从中找到套路。这是苹果的生态,决定了我们如何去适应他。

  做运营,说到底如果用一个关键词概括,就是“效率”。只是评估效率的颗粒度不同而已:

  1) 在渠道类型,这个颗粒度上,我们会评估应用市场、DSP、线下活动之间的效率;同样的应用市场,我们会评估各个企业的效率,到底是应用宝的转化效率高,还是小米商店的效率高;
  2) 落实到AppStore上,我们会评估每种玩法的效率高,比如是冲榜的效率高,还是热搜的效率高,还是关键字搜索排名的效率高;
  3) 再往细了分,备选的10个关键词,到底是哪个效率更高,这时颗粒度就到关键词;
  4) 到了关键词这个颗粒度还不够。通过技术手段,我们依然可以具体区分每个关键词在不同的场景下的效率如何?比如,在周末场景下,工作日场景下,在凌晨时间段,还是下班后的时间段,哪个场景对App的效率是最高的;

  其实刚才颗粒度的分法就已经把ASM的破解了——那就是每个词在不同场景下的转化效率。下面的这张图就展示了不同关键词对这个App的转化效率。

  绿色的表格是CPA的价格,而蓝色部分表示的是日均下载量。比如说beauty plus在北美AppStore市场的搜索关键词。

  其实,每个公司都需要一张关键词投放效率图。这张图直观的告诉我们:到底投放哪个词,越往上排,效率越高。

  当我们做运营的时候,老板会给我一组指标(预算和下载数量),傻子都知道要从最便宜的开始买起。如果老板要的量少,我们一般都能按照比较低的价格完成,但如果老板要的量大,通过这张表,我们就知道价格就上去了,CPA的价格跟量有关。

  所以玩ASM,我们大家要做他的第一件事情,就要拿到这张表,你不仅有了决策的依据。而且还可以跟反过来老板谈判,你的预算不够,争取更大的工作自由度。


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