5 Wege, um mobilen Betrug zu erkennen und zu verhindern

Dies ist ein Gastbeitrag von Thomas Sommer von AppLift.

Mobile Ad Fraud ist heute eine der gewagtesten Herausforderungen für Mobile Marketer.

Laut White Ops kostete Werbebetrug digitale Werbetreibende im Jahr 2015 weit über 8,6 Milliarden US-Dollar. Eine weitere Studie, die AppLift zusammen mit der führenden Betrugserkennungslösung Forensiq Ende letzten Jahres durchgeführt hat, ergab, dass 34 % des mobilen programmatischen Datenverkehrs einem Betrugsrisiko ausgesetzt sind .

Ad Fraud ist ein wichtiges Thema: Abgesehen davon, dass Mobile Marketern, die bereits mit hohen Akquisekosten und Benutzerabwanderung zu kämpfen haben, Geld gestohlen wird, untergräbt es langsam auch das Vertrauen zwischen den Akteuren unserer Branche, was zu zusätzlichen Kosten für alle Beteiligten führt.

Was ist mobiler Werbebetrug?

Eines der größten Probleme bei Werbebetrug ist seine Vielfalt sowie seine Fähigkeit, sich weiterzuentwickeln und unter das Radar der neuesten Präventionsmechanismen zu geraten. Glücklicherweise gibt es Möglichkeiten, eine Typologie betrügerischer Formulare zu erstellen und sie entlang klarer Linien zu klassifizieren. Wir haben hauptsächlich zwei allgemeine Methoden zur Bekämpfung von Betrug entwickelt.

Der erste Weg, Betrug zu betrachten, besteht darin, ihn in zwei Hauptkategorien zu unterteilen: technischen Betrug und Compliance-Betrug. Technischer Betrug ist ziemlich selbsterklärend, da es jeder Trick ist, der darauf abzielt, ein Werbeereignis technisch vorzutäuschen, wie z .

Die zweite Möglichkeit, Anzeigenbetrug aufzuschlüsseln, besteht darin, zu untersuchen, wo er entlang des Benutzer-Conversion-Trichters passiert, von der Impression bis zum Ereignis nach der Installation. Da das Ziel von Werbebetrug darin besteht, ein Werbeereignis zu simulieren oder auf täuschende Weise nachzuahmen, wird Betrug höchstwahrscheinlich in der Phase begangen, in der der Werbetreibende bezahlt oder optimiert. Beispielsweise zahlen Werbetreibende bei mobilen EchtzeitgeboteRTB im Allgemeinen pro Impression (CPM), und daher konzentrieren sich Betrüger höchstwahrscheinlich auf Impressionsbetrug.

Hier sind ein paar Beispiele entlang dieser beiden Linien:

Betrugsbekämpfung

Im Allgemeinen erfordert die Betrugsbekämpfung die Kombination von Technologie, Daten und Menschen und kann in drei verschiedenen Phasen stattfinden: Prävention, Erkennung und Reaktion. Aus dieser theoretischen Matrix haben wir die folgende Betrugsbekämpfungstabelle entwickelt:

Fünf Wege zur Prävention

Hier sind fünf Möglichkeiten, wie Vermarkter Betrug mit mobiler Werbung effektiv erkennen und in bestimmten Fällen verhindern können.

1. Mustererkennung und Heuristik entwickeln

Mustererkennung und Heuristik sind die Eckpfeiler der Betrugsbekämpfung, sowohl für technischen Betrug als auch für Compliance-Betrug. Bei ersteren werden betrügerische Aktivitäten mit Hilfe von mehr oder weniger ausgeklügelten Bots generiert. So sehr Bots das Verhalten von Menschen nachahmen können, irgendwann können sie ihre wahre Natur nicht verbergen und beginnen, verdächtige Muster zu enthüllen. Beispielsweise sind eine große Anzahl von Klicks, die von derselben IP-Adresse stammen, ungewöhnlich hohe Konversionsraten oder ungewöhnlich viele Ereignisse nach der Installation, die von einem einzigen Publisher stammen, fast immer Warnsignale. Auf der Compliance-Seite von Betrug können Muster ebenfalls hilfreich sein. Beim Click Stuffing (siehe Tabelle oben) sieht man zum Beispiel, dass die Zeit zwischen dem Klick und der Installation deutlich länger ist als bei normalem Traffic.

Es ist generell wichtig zu beachten, dass, wenn immer ausgefeiltere Algorithmen für maschinelles Lernen Werbetechnologieunternehmen dabei helfen, Betrug systematischer zu erkennen, der Mensch für die Interpretation und Bestätigung betrügerischer Muster nach wie vor unerlässlich ist.

2. Verhindern Sie Betrug, indem Sie betrügerische Muster vor dem Eindruck erkennen

Der Hauptvorteil des Medienkaufprozesses mit Echtzeitgebot (RTB) besteht darin, dass er eine Kaufentscheidung auf Impressionsebene ermöglicht, d. h. für jeden einzelnen Benutzer. Mit der richtigen Technologie ermöglicht dies das „Abhören“ programmatischer Gebotsanfragen, ohne dass darauf geboten werden muss, wodurch betrügerische Muster erkannt werden, bevor die Impression überhaupt geliefert wird. Die Lernkurve und die damit verbundenen Kosten werden für mobile Werbetreibende daher erheblich reduziert.

3. Integrieren Sie Ihre First-Party-Daten mit Ihrem Werbepartner

Das Onboarding von First-Party-Daten, wie z. B. Verhaltensereignisse nach der Installation, kann bei der Erkennung von Betrug, insbesondere technischer Art, eine große Hilfe sein. Da es schwieriger wird, menschliches Verhalten vorzutäuschen, wenn Sie den Benutzerkonvertierungstrichter hinaufsteigen (siehe Punkt 1), geben Daten nach der Installation bessere Einblicke in betrügerische Muster.

Wenn Sie beispielsweise eine CPI-Kampagne durchführen, aber feststellen, dass die Benutzer, die von einer bestimmten Quelle kommen, keine oder nur eine sehr geringe In-App-Aktivität nach der Installation aufweisen, kann diese bestimmte Quelle als betrügerisch gekennzeichnet werden. Selbst bei programmatischen Traffic- und Branding-Kampagnen kann die Betrachtung der Klick- und, wenn möglich, der Installations- und Post-Installationsdaten viel über den erhaltenen Traffic aussagen.

4. Erstellen Sie Ihre eigene Datenbank mit IPs auf der schwarzen Liste

Sobald ein Publisher oder eine bestimmte IP als betrugswahrscheinlich identifiziert wurde, besteht die Möglichkeit, sie „zur späteren Bezugnahme“ auf eine Blacklist zu setzen. Alle IPs, die zum selben Hosting-Anbieter gehören, könnten dann auch nach der Installation (nach Überprüfung) gesperrt werden. Diese vorsorgliche Gewohnheit nach der Erkennung kann dann als Präventionsmechanismus dienen und in Zukunft Werbegelder sparen.

5. Kämpfen Sie für eine branchenweite Publisher-Blacklist

Wenn das Pflegen Ihrer eigenen schwarzen Liste von größter Bedeutung ist, wäre die ideale Lösung immer noch, von einer branchenbezogenen, neutral gepflegten, allgemeinen schwarzen Liste zu profitieren, auf die jeder zugreifen kann, unter der Bedingung, dass er auch dazu beiträgt. Dies ist beispielsweise in der Online-Videowerbebranche der Fall, und wir sollten dafür kämpfen, dass dies für Mobilgeräte möglich wird

Ad Fraud wird, wie alle Arten von Betrug, immer ein Katz-und-Maus-Spiel bleiben und es gibt wenig Hoffnung, dass es vollständig ausgerottet werden kann. Es wäre jedoch ein guter Anfang, das Bewusstsein in der gesamten Branche zu schärfen und alle Beteiligten Schritte zu unternehmen, um dagegen vorzugehen. Wenn wir argumentieren können, dass die mobile Werbebranche noch in den Kinderschuhen oder vielleicht in den Teenagerjahren steckt, werden konkrete Schritte in diese Richtung sicherlich ein entscheidender Faktor sein, um sie ins Erwachsenenalter zu bringen.

Eine eingehendere Studie zum Thema Mobile Fraud finden Sie im AppLift-Bericht Fighting Mobile Fraud in the Programmatic Era .

AppLift ist Teil des TUNE Certified Partner Program , eines Programms, das Marketingfachleuten mehr Einblick in Werbepartner geben soll, die ihre Anforderungen am besten erfüllen und sich an die Best Practices für mobile Werbung halten.

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