（图：异常渠道监测流程）
在渠道反作弊实施步骤中，新渠道开通后，首先必须经过渠道管理系统，成功录入渠道包和账户-渠道匹配关系后，方能进入渠道反作弊评估体系。
在获取相关数据后，设定异常渠道的监测指标，并根据历史样本数据训练阈值，对于小于阈值的疑似异常渠道自动报警，实现“信息即时到达”，同时在报表中展现渠道详情，指导渠道优化。
1. 渠道管理系统
渠道管理系统是渠道反作弊流程中必要的前期准备工作，主要包含渠道包管理和账户-渠道匹配管理。
1）渠道包管理：渠道运营人员在渠道投放前，需要为每一个渠道打好UTM标记，称作渠道包，通过渠道归因来识别新增用户的渠道来源。同时，将这些渠道包按照各种维度做好分类，为后续统计各维度的渠道数据做好准备；
2）账户-渠道匹配管理：渠道运营人员需要将渠道投放数据后台的账户/计划与App转化数据中的渠道做好匹配关系，旨在实现渠道投放后台数据与App用户转化数据的连续性。
2. 获取相关数据
友盟 移动统计（U-App AI版）用户渠道维度数据的多样性，如：
- 新增用户的激活时段分布、地域分布、设备终端分布、网络及运营商分布、App版本分布等用户基本属性数据，新增用户的留存情况、App启动次数、App使用时长等用户行为数据，为渠道反作弊体系通过提供了数据基础。
- 对外开放的API接口，为获取相关数据提供了极大的便利；
- 数据的准实时性，为后续自动报警，实现精细化且高效的风控提供了可能。
3. 设定异常渠道的监测指标和阈值
根据各个渠道类型的属性，设定各类渠道的异常渠道监测指标。同时，以历史上的相关指标数据为样本，训练并设定阈值，当指标超出阈值——即认定为疑似异常渠道。
本文仅以留存指标为例：
（1）准备数据
笔者选取历史上所有激活量大于100的渠道包，并准备好这些渠道包的新增量以及1/3/7/14/30日留存率。
（2）确定指标
- 留存率指标：1/3/7/14/30日留存率；
- 周同比留存率波动：1/3/7/14/30日留存率较同一渠道上周同一天的下降幅度。
（3）设定阈值
计算出历史样本数据中周留存指标和周同比留存率波动指标的十分位数，如下表：
按照以上90%以内的标准，并结合实际业务情况，将监测指标的阈值调整如下：
即以上留存监测指标中，某一渠道（激活量大于100）的实际值小于阈值，便定义为疑似异常渠道。
4. 自动报警机器人
公司采用钉钉为内部通讯、协同工具，钉钉群机器人是钉钉群的高级扩展功能，可以将第三方服务的信息聚合到群聊中，实现自动化的信息同步。
根据异常渠道监测指标的阈值，将疑似异常渠道的信息同步到钉钉群中，自动报警，以及时提醒渠道运营人员。
