原理解釋：

三方在渠道安裝的時候，會對渠道做個基本的反作弊評估，比如appsflyer的p360，adjust應該也有，以appsflyer作為例，他們在判斷一個設備是否可疑的時候會關注到多個維度，比如有是否為新設備，該設備之前是否有其他安裝+事件的轉化行為。

以下為”天工AI搜索“中給出來的appsflyer對新設備和作弊之間的關聯(lián)：

AppsFlyer的反作弊機制中，新設備比例的分析主要是通過對比不同渠道的新設備比例來進行。具體來說，AppsFlyer會收集所有渠道的新設備比例數(shù)據(jù)，然后進行比較分析。如果某個渠道的新設備比例遠高于其他渠道，那么這個渠道就可能存在刷量作弊的嫌疑。?

此外，AppsFlyer還會結合其他因素進行分析，比如新設備的活躍度、留存率等。如果一個渠道的新設備比例雖然高，但是新設備的活躍度和留存率卻很低，那么這個渠道同樣可能存在刷量作弊的問題?？偟膩碚f，AppsFlyer的新設備比例分析是通過綜合考慮多個因素，并結合大量的數(shù)據(jù)分析得出的，目的是為了幫助客戶識別和防止作弊行為。

通常做機刷作弊的渠道，他們會固定一大批設備，不斷的重新恢復出廠設置用來獲得新的設備信息，再次安裝，算成新設備安裝。

Android 設備的 Advertising ID（AdID）和 Google Advertising ID（GAID）通常在設備首次啟動時生成，并在設備的生命周期內保持不變，除非用戶選擇手動重置或者恢復出廠設置。這兩個標識符旨在提供用戶對廣告跟蹤的控制，以及為廣告平臺提供一種更合理和隱私友好的廣告?zhèn)€性化機制。

然后機刷渠道他們重新恢復出廠設置后，如果直接安裝目標客戶的應用，如果設備沒去做一些常規(guī)應用安裝養(yǎng)一下，大概率上來就會被判作弊，所以他們會重置設備后養(yǎng)一段時間，這段時間多安裝一些主流產(chǎn)品新增，等一段時間后再安裝目標客戶應用。設備數(shù)量多的時候可能比如7天一個周期，分7個批次，每天安裝一些正規(guī)應用，再逐步安裝付費客戶應用。

所以前面我們遇到的這類大量無留存，無后續(xù)行為，無渠道信息的安裝就是被這些機刷渠道拿來養(yǎng)設備洗白用。猜測他們是直接模擬點擊了GP，然后再直接apk刷機安裝進去，但是沒有點AF的渠道link所以全都算在了自然量，并且有GP來源信息，肯定不會去真從GP下載浪費流量，不能保證是否真去安裝apk，也可能只是直接給AF刷一個回傳？

具體對我們自己產(chǎn)品影響，目前看其實可能不大，被選中的產(chǎn)品目前了解的都是比較正規(guī)的大產(chǎn)品，本身安裝也都比較多，刷進來的這些量雖然不少，但是應該不至于影響到GP認定刷榜之類，如果真遇到了可能也還是可以找GP解釋。

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