前幾天某個(gè)產(chǎn)品忽然之間的自然量就明顯上升（AF數(shù)據(jù)），而且忽然之間買量也相比以前多。

看到數(shù)據(jù)就估計(jì)：

1，假量。

2，當(dāng)?shù)赜脩艉鋈徽嬗行枨蟆?/span>

3，掃到老用戶。

分析起來也比較簡(jiǎn)單：1，假量，我沒跑任何網(wǎng)盟，純跑大媒體，一般也就不會(huì)有假量，排除。

2，用戶真有需求，比如借貸的產(chǎn)品在發(fā)薪前幾天，或者節(jié)日之后，但是我這產(chǎn)品看了一下也沒有遇上這類好事，排除。

3，老用戶，這個(gè)比較容易被忽視，老用戶回流+統(tǒng)計(jì)歸因的窗口期問題導(dǎo)致看到的賬面新增多，但是并不是真的多。剛好我在分析數(shù)據(jù)時(shí)候發(fā)現(xiàn)整體的注冊(cè)率下降比較多，所以認(rèn)定是被掃到了老用戶，并且只是賬面數(shù)據(jù)增多，實(shí)際上的真實(shí)用戶數(shù)（包含老用戶回流）都沒有明顯的上升。

第3拆開解釋：AF（其他三方也應(yīng)該一樣）有一個(gè)再歸因邏輯，默認(rèn)設(shè)置的是90天，相當(dāng)于用戶首次安裝90天后，卸載的用戶再安裝時(shí)候算成新用戶，而我遇到的產(chǎn)品剛好是在3個(gè)月前我猛然起量，這段時(shí)間推廣的新用戶比較多，實(shí)際上這部分用戶其實(shí)是一直陸續(xù)流失但是又回來了的，但是由于沒有滿90天不會(huì)算到新用戶，但是剛好過了90天后算到新用戶。

所以實(shí)際上真實(shí)的回流用戶+新用戶整體的曲線 在自己的BI后臺(tái)并不會(huì)有太大的波動(dòng)（從活躍的用戶數(shù)看），但是從AF看從大推的90天后開始，整體的自然量和渠道量都有上升。

下次當(dāng)你發(fā)現(xiàn)莫名其妙量級(jí)上去，而且還注冊(cè)率比較低的時(shí)候，可以往這邊翻翻看是不是同樣問題，另外我這邊自然量比較多也是相對(duì)特殊一些，產(chǎn)品本身屬于小貸，卸載率比較高，但是卸載了這些用戶缺錢的時(shí)候還會(huì)再回來。另外也是由于AF的邏輯中，用戶卸載再回來的時(shí)候會(huì)算到自然量，AFID發(fā)生變化。

同樣的歸因問題，如果你產(chǎn)品整體自然量比較多，以及整體看起來量級(jí)還不錯(cuò)，其實(shí)也可以觀察下是不是其實(shí)都是掃到了老用戶，這在小貸產(chǎn)品或者一些娛樂性APP上比較老的產(chǎn)品都容易遇到，跑量回來大量的老用戶注冊(cè)率下降，并且自然量比較多。

至于想要改善，其實(shí)就是調(diào)整App setting里面的歸因窗口，默認(rèn)90 可以試著改成180，但是改完后注意整體量級(jí)可能會(huì)下降，做數(shù)據(jù)報(bào)告的時(shí)候會(huì)吃虧一些（不了解原理的老板可能不開心）。

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