数据能真实反映出一款 App 的用户使用情况，便于开发者深入了解产品、用户。但是新的问题是，面对海量的用户数据，你真的懂得如何通过数据了解用户吗？12月9日，友盟正式发布“用户标签”和“用户评级”，只需两招，开发者轻轻松松 get 用户详细的使用情况和特征。
点击观看视频：看友盟人如何描述用户评级、用户标签的功能！
附友盟数据项目经理任明远在发布会的演讲实录：
开发者真的懂得通过数据来了解用户吗？因为在数据价值最大化的领域里还有很多空白，所以导致许多问题没有数据进行分析，开发者也是无法回答。比如说：新来的用户是谁？他靠谱吗？他在移动互联网混迹多长时间了？他以前是什么样子？他的兴趣爱好和习惯到底是什么？今天友盟的新产品用户标签和用户评级有望帮助开发者回答这些问题。
一．用户标签
友盟的用户标签是一套对用户移动互联网上的行为进行分类和标注的体系。这个体系主要包括四个方面：
1.垂直领域的标签。垂直领域的标签是跟各个主流的应用商店和渠道都能够结合起来的一套分类系统，熟悉友盟的数据报告就会发现，在过去将近三四个季度的时间里面，友盟一直在用垂直领域的标签进行行业趋势的分析。
2.设备的标签。设备的标签是基于用户手中的设备提取的一些特征信息，比如一个设备是手机，平板，还是盒子？这个设备上有什么特征？比如大屏、女性手机或者专门标榜拍摄能力的手机，这些其实都是非常有价值的信息。
3.用户特征的标签。比如性别，常驻地，他在 SNS 网络上的身份。
4.用来标注用户兴趣的标签。用户兴趣就是用户在移动互联网上关注的话题类型，对应用的兴趣点在哪里。用户兴趣是用户标签里最重要的一块， 400 多个标签，有 300 多个都在用户兴趣的方面，这里例举了几个例子供大家理解，比如动漫、团购、瑜珈、养生、体育……这些都是用户的兴趣。
用户标签不仅能标注出这个用户的兴趣是什么，还可以根据他在特定标签上的使用深度和使用频率来显示标签的权重。下面针对标签来举两个例子：
这是某个视频应用的三个用户，这三个用户在基础运营指标上都是差不多的，留存率、使用时长、开视频时间都相似，表面上是看不出什么区别，但如果看标签就会发现，用户和用户之间是非常不同的：
第一个用户很明显是一个旅游爱好者，在他的标签排序上会看到住宿的预定、火车票，包括一些对本地商户的查询。其实这是人们在旅行中经常进行的一项活动，这些排名都非常靠前；
第二个用户是一个对护肤、美妆、时尚话题非常感兴趣的用户，因为这些标签上有很深的使用痕迹；
第三个用户很明显是一个新生儿家长，因为她有“孕期”和“幼教期”的标签，另外也有一些购物的需求。
通过标签，开发者可以获得非常多的信息，首先在用户看似相似的基础上能够了解他更深入的情况；其次在选择业务的合作伙伴和活动上的搭档时，可以根据用户的兴趣标签进行选择。比如视频应用就可以选择旅行电商这样的开发者来进行合作，或者选择母婴类话题、美妆类话题的社区，与有这些内容的社区合作，效果肯定会更好。
另外在合作伙伴已经敲定，所有活动都定下来之后，要让这些人知道有这些活动，那开发者可以通过标签精准推送给他们，比如做一个旅游的活动，开发者就不能推送给一个新生儿家长，因为他是肯定不会出去的，所以，根据用户的标签来进行推送，可以让开发者的运营活动达到更精准的效果。
总结来说就是，用户标签可以帮助开发者更加详细、细致地了解 App 用户的使用情况和特征。
二．用户评级
友盟的用户评级是一套基于用户在移动互联网上的行为，用一种可量化的方法给大家反馈这个用户可信度的数据产品。用一套比较好理解的方法来说，用户评级产品是一系列的算法，这个算法反馈给开发者关于用户、设备是否可靠的信息以及用户的特征和标签上的使用深度。
用户评级解决什么样的问题呢？首先这个设备是不是一台真实设备，假设这个设备可能是真实设备，但它后面真的是人在操做吗？通过这个设备在数据平台上的表现，我们用了很多业界比较先进的算法，来衡量它到底在不在一个可靠的阈值内，如果它不在可靠阈值内，就会把它算成风险设备。
另外，如果这个设备后面是一个人，那它有没有一些开发者希望看到的特征，它的价值到底是高是低？如果这个用户有一些开发者期望的特征，我们就可以通过算法反映出来，比如他是二次元、高频商旅用户或者付费意愿很强，他的一些行为轨迹，可以通过算法表现出来。
可能同样的用户，同样的特征，他对开发者 A 是很好的表现，对于开发者 B 来说就是一个会有风险的情况。比如一个信用贷类的应用，会希望用户信用比较好，但是如果来的这个用户在博彩类应用上有很高的分数，那可能对于信用贷的开发者来讲，风险会有点高。但同样的用户对于棋牌或卡牌的游戏 CP 来讲，付费可能性就比较大，是一个优质用户。
这里来看一个 DEMO ，这是用户评级在渠道效果深度评估上的应用。关于渠道效果，业内已经有很多非常成熟的评估方法，比如说，利用稳定下来的留存率来评估，或者利用下单率这样的指标来评估，通过用户评级这个产品，可以给开发者提供一种更直观、更快速的方法来评估渠道效果。
我们会把某个时段里面某个渠道回来的新用户，用用户评级进行打分，跟同期所有的新用户进行对比。可以看到在这个 DEMO 里面，渠道 A 的效果、它的风险比例就比全部的要稍微高一些，它的水分可能更大一些。
左边是这个渠道可靠度的评估，右边是对于这个渠道匹配度的评估，可以看到这个渠道反馈回来的所有用户的标签跟全体的对比。这个渠道回来的用户在团购积分优惠券标签、自拍标签、烹饪、宠物服务标签上分数比较高，因此可能是一个偏小清新或者偏女性的渠道。而在车辆、航空相关的标签上，特征却没有那么明显。开发者通过友盟用户评级的评估可以快速调整投放策略，对渠道有更为深入的理解。
在其他的应用场景中还有对样本的预测，开发者可以通过给友盟的用户评级产品的数据中心提供一个样本，这个样本可能是对你的业务来讲非常重要的一类人，比如说破解的用户或者付费的用户，友盟的用户评级通过数据算法和挖掘把这些用户的特征计算出来，然后用来预测更大的样本的结果。
上面就是用户评级的简单介绍和应用实例，用户评级背后是一套算法，帮助大家评估设备的可靠度和他在某些特征上的行为深度，这两款产品都会通过 API 开放给开发者，开发者可以通过 API 调取把数据整合到自己的业务中去，来进行推荐引擎、消息推送、个性化运营、广告投放这些活动。
用户标签和用户评级这两个产品把已有的具有时效性、重复的、不稳定的信息稳定下来，变成知识让开发者更好地理解移动互联网和用户，给开发者带来更大的价值。
目前用户评级的算法已经把特征高度分割化，这些特征可以组合成很多非常有意义的场景，在未来，友盟希望跟开发者更深入合作，让所有的算法、对用户的分析挖掘，都能跟开发者的业务紧密结合，这也是数据产品更有价值的一个方向。希望更多的开发者能够一起加入到这个数据的大循环中来。
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