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一、人民日报批评网络虚假流量,虚假流量是如何做出来的?
以前知道有蹭流量的，今天才知道竟然还可以偷人家的流量，就是把一个人的数据统计到另一个的头上，真是大开眼界了
好好查查吧，第一次知道还有偷人家流量和数据的，更离谱的是平台参与其中，把人家粉丝真心诚意投的数据统计到别家，删除人家统计数据，或人家有弹幕或评论数据却不给人家统计进去的，这都是什么垃圾玩意啊，内娱真该整顿了，实打实火一个明星肖战真心不容易，他的数据这么多粉丝盯着都敢偷去给别人，其它人可想而知啊，赶紧整顿吧，再不管管内娱真完蛋了！全是特么水军培养出来的水神，太恶心！
高科技人员应该拿出手段治一治假流量！对于用机器刷流量和偷他人流量的犯罪人国家网络警察部门应该予以制裁。以往对网上违法犯罪分子治理太松，使违法人胆大妄为。
机器作弊常见的手段有：通过机器发送假流量、肉食机访问网页、 DNS/IP访问网页、爬虫技术访问网页等手段制造假流量，以模拟浏览行为产生大量的浏览痕迹或点击，从而提高了流量，机器作弊的成本相对较低，但都离不开编码程序。当前更有效的防范措施，是通过基本的用户行为分析来识别出这类假流量，再通过补量、屏蔽来减少这类假流量。比如：频繁更换用户身份，在一家 cookie上猛薅羊毛，一位用户展示了上千次；“人为欺骗”场景的手段有，通过雇佣、诱骗等方式大量雇佣人员点击广告，下载 APP，访问网页，因为属于人为操作。
这种虚假流量很难屏蔽，但是成本比较高。这类虚假流量可以通过深入的用户行为分析，如转化等来识别，可以通过增加“人工作弊”的运营成本来减少这类虚假流量。说到虚假流量的盈利形式，与上述广告支付形式密不可分。每一个广告都会有相应的结算和考核指标，这已经成为虚假流量欺诈的痛点之一。每一个广告都有对应的付费形式，每一个付费形式都有一个虚假流量利益的主张点，构成了虚假流量利益的形式。这些虚假流量的出现通常具有明显的特征，比如频繁点击却没有有效互动，同一个人在一段时间内频繁访问广告等等。
虚假流量之所以能够成为生态圈，是因为供求双方都有共同的利益。在这个生态圈中，虚假流量的提供者、虚假流量的获得者是两个重要的角色。面对审查指标的压力:企业(广告主)过度追求的KPI和效果指标时，根据审查指标的压力越来越大，暴露、点击等指标无法完成时，无意识地忽视广告刷量的影响。
归因分析可以帮助企业识别最终转型来自于哪个渠道，但企业往往忽略了这一功能。常见的原因是在预算充足，客户情况符合KPI的情况下，企业的营销运作会忽略不同渠道的虚假流量。但是，有些渠道有混合流量。如果不追踪每个渠道的流量质量，就会纵容虚假流量对营销效果的长期影响。这对于针对效果的营销来说是最重要的，尤其是每年复盘的时候，才发现亏损不是小数目。
虚假流量没有先进的技术含量，流量诈骗的成本极低。相关数据显示，刷流量的成本不到正常流量成本的十分之一。广告主对流量质量的评价，除出版者提供的报道外，没有直接证据证明对方存在欺诈行为，因此很难追究虚假流量维权。
二、运营活动数据分析误区有哪些?
1、一切数据都来源于数据库，对其他数据无视(外部数据、调研等)
数据库中的数据很多时候并不能反应所有的量化需求，比如用户在这次活动中下单了，但他的购物体验是好是坏、以后是否还愿意继续参与此类活动等问题、跟友商相比感觉如何，此类问题更适合的方式是找到典型用户来进行深度的访谈或做广泛的问卷调查。
2、不加选择的进行数据分析
数据分析的角度有非常多种，不同的分析角度适合不同的分析目标，应该围绕目标问题去选择合适的分析维度，而不是照本宣科按模板把所有的都跑一遍。且有些环节无法得到高质量的数据，有时就需要做出决断，宁愿不做此方面的分析，避免因为不准确的数据导致错误的决策。
3、先有目标结果，再进行数据分析，报喜不报忧(仅为了汇报)
在某些汇报的场景下，为了方便上级快速get结论，往往不会把详细的分析过程和细节展示，而是挑重点结论出来形成报告。作为汇报人，常常会不自觉的报喜不报忧，优先展示好的业绩，忽略或跳过一些复杂难以阐述的问题。长此以往，可能自己也会被说服，对存在的问题不予以重视。
4、数据并不能解答所有的问题，对业务的理解和思考有时更重要(研究业务本质问题比研究KPI指标更重要)
在绝大多数的数据分析场景下，KPI数据往往是所有人关注的重中之重，一旦出现下降，就会通过维度的不断下钻，定位问题数据环节。这时候，从KPI视角来考虑，就会去思考怎么去解决问题环节让KPI提升，然后工作就到此结束了。这种模式带来的弊端，会让人过于迷信数据在思考上偷懒，做的都是亡羊补牢而不是未雨绸缪的事情。
有些时候数据问题背后的问题并不能单纯靠现状数值来解释，而需要人跳出现状，看行业发展、研究市场动向、理解用户心理来洞察。所以，看数据之外，每个人都需要有留有思考探索业务本质问题的时间。
到此，以上就是小编对于运营活动虚假数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于运营活动虚假数据的2点解答对大家有用。
