5 cara untuk mendeteksi dan mencegah penipuan seluler

Ini adalah posting tamu dari Thomas Sommer dari AppLift.

Penipuan iklan seluler merupakan salah satu tantangan paling berani bagi pemasar seluler saat ini.

Menurut White Ops, penipuan iklan merugikan pengiklan digital lebih dari $8,6 miliar pada tahun 2015. Studi lain, yang dilakukan AppLift bersama dengan solusi deteksi penipuan terkemuka Forensiq pada akhir tahun lalu, menunjukkan bahwa 34% lalu lintas terprogram seluler berisiko penipuan .

Penipuan iklan adalah masalah penting: selain mencuri uang dari pemasar seluler, yang sudah berjuang dengan biaya akuisisi yang tinggi dan pengurangan pengguna, itu juga perlahan-lahan merusak kepercayaan di antara para pemain industri kami, yang mengakibatkan biaya tambahan untuk semua orang yang terlibat.

Apa itu Penipuan Iklan Seluler?

Salah satu masalah terbesar dengan penipuan iklan adalah keragamannya serta kemampuannya untuk berkembang dan berada di bawah radar mekanisme pencegahan terbaru. Untungnya ada cara untuk menetapkan tipologi formulir penipuan dan mengklasifikasikannya di sepanjang garis yang jelas. Kami mengembangkan terutama dua cara luas untuk mengatasi penipuan.

Cara pertama untuk melihat penipuan adalah dengan memecahnya menjadi dua kategori utama: penipuan teknis dan penipuan kepatuhan. Penipuan teknis cukup jelas, karena ini adalah trik apa pun yang ditujukan untuk memalsukan acara periklanan secara teknis, seperti tayangan, klik, pemasangan aplikasi, dll. .

Cara kedua untuk memecah penipuan iklan adalah dengan melihat di mana hal itu terjadi di sepanjang corong konversi pengguna, dari tayangan hingga peristiwa pasca pemasangan. Karena tujuan penipuan iklan adalah untuk mensimulasikan atau menipu meniru acara periklanan, penipuan kemungkinan besar dilakukan pada tahap yang dibayar atau dioptimalkan oleh pengiklan. Misalnya, pada penawaran waktu nyata seluler RTB, pengiklan umumnya membayar per tayangan (BPS), dan oleh karena itu penipu kemungkinan besar akan berfokus pada penipuan tayangan.

Berikut adalah beberapa contoh di sepanjang dua baris itu:

Pejuang Penipuan

Umumnya, memerangi penipuan memerlukan kombinasi teknologi, data, dan orang, dan dapat terjadi pada tiga tahap yang berbeda: pencegahan, deteksi, dan reaksi. Dari matriks teoretis ini kami mengembangkan tabel melawan penipuan berikut:

Lima Cara Pencegahan

Berikut adalah lima cara pemasar dapat mendeteksi secara efektif, dan dalam kasus tertentu, mencegah penipuan iklan seluler.

1. Kembangkan Pengenalan Pola dan Heuristik

Pengenalan pola dan heuristik adalah landasan memerangi penipuan, baik untuk penipuan teknis dan kepatuhan. Untuk yang pertama, aktivitas penipuan dihasilkan dengan bantuan bot yang kurang lebih canggih. Sebanyak bot dapat meniru perilaku manusia, ada titik di mana mereka tidak dapat menyembunyikan sifat asli mereka dan mulai mengungkapkan pola yang mencurigakan. Misalnya, jumlah klik penting yang berasal dari alamat IP yang sama, tingkat konversi yang sangat tinggi, atau tingkat kejadian pasca-pemasangan yang sangat tinggi yang berasal dari satu penerbit hampir merupakan tanda bahaya yang sistematis. Di sisi kepatuhan penipuan, pola juga dapat membantu. Misalnya, dengan isian klik (lihat tabel di atas), Anda dapat melihat bahwa waktu antara klik dan penginstalan jauh lebih lama daripada lalu lintas biasa.

Secara umum penting untuk dicatat bahwa, jika algoritme pembelajaran mesin yang semakin canggih membantu perusahaan teknologi iklan mendeteksi penipuan secara lebih sistematis, manusia tetap penting untuk interpretasi dan konfirmasi pola penipuan.

2. Cegah Penipuan dengan Mendeteksi Pola Penipuan Sebelum Tayangan

Keuntungan utama dari proses pembelian media real-time bidding (RTB) adalah memungkinkan keputusan pembelian pada tingkat tayangan, yaitu.. untuk setiap pengguna individu. Dengan teknologi yang tepat, ini memungkinkan "mendengarkan" permintaan tawaran terprogram tanpa perlu menawarnya, sehingga mendeteksi pola penipuan bahkan sebelum tayangan ditayangkan. Kurva pembelajaran dan biaya terkait oleh karena itu sangat berkurang untuk pengiklan seluler.

3. Integrasikan Data Pihak Pertama Anda dengan Mitra Iklan Anda

Orientasi data pihak pertama, seperti peristiwa perilaku pasca pemasangan, dapat sangat membantu dalam mendeteksi penipuan, terutama jenis teknis. Karena semakin sulit untuk memalsukan perilaku manusia saat Anda naik ke corong konversi pengguna (lihat poin 1), data pasca pemasangan memberikan wawasan yang lebih luas tentang pola penipuan.

Misalnya, jika Anda menjalankan kampanye CPI tetapi melihat bahwa pengguna yang berasal dari sumber tertentu tidak memiliki aktivitas dalam aplikasi pasca-pemasangan atau secara signifikan rendah, sumber tersebut dapat ditandai sebagai penipuan. Bahkan untuk lalu lintas terprogram dan kampanye pencitraan merek, melihat klik dan, jika memungkinkan, data pemasangan dan pasca pemasangan dapat menjelaskan banyak hal tentang lalu lintas yang Anda terima.

4. Buat Database Anda Sendiri dari IP yang Masuk Daftar Hitam

Setelah penerbit atau IP tertentu diidentifikasi sebagai kemungkinan penipuan, ada kemungkinan untuk menambahkannya ke daftar hitam "untuk referensi di masa mendatang." Semua IP milik penyedia hosting yang sama juga dapat diblokir setelah pemasangan (setelah verifikasi). Kebiasaan pencegahan pasca-deteksi ini kemudian dapat berfungsi sebagai mekanisme pencegahan dan menghemat dolar iklan di masa depan.

5. Berjuang untuk Daftar Hitam Penerbit di Seluruh Industri

Jika membuat daftar hitam Anda sendiri adalah yang terpenting, solusi ideal adalah tetap memanfaatkan daftar hitam umum yang bersumber dari industri, dikelola secara netral, yang dapat diakses semua orang, dengan syarat mereka juga berkontribusi di dalamnya. Ini misalnya kasus di industri periklanan video online dan kita harus berjuang untuk mewujudkannya untuk seluler

Penipuan Iklan, seperti semua jenis penipuan, akan selalu menjadi permainan kucing-dan-tikus dan hanya ada sedikit harapan bahwa itu dapat diberantas sepenuhnya. Namun, membantu meningkatkan kesadaran di seluruh industri dan meminta semua pemangku kepentingan mengambil langkah untuk melawannya akan menjadi awal yang baik. Jika kita dapat berargumen bahwa industri mobile ad masih dalam masa pertumbuhan atau mungkin masih remaja, mengambil langkah nyata ke arah ini tentu akan menjadi faktor penentu untuk membawanya ke masa dewasa.

Untuk studi yang lebih mendalam tentang penipuan seluler, lihat laporan AppLift Memerangi Penipuan Seluler di Era Program .

AppLift adalah bagian dari Program Mitra Tesertifikasi TUNE , sebuah program yang dirancang untuk memberi pemasar lebih banyak visibilitas ke mitra periklanan yang paling memenuhi kebutuhan mereka dan mematuhi praktik terbaik periklanan seluler.

Suka artikel ini? Mendaftar untuk email intisari blog kami.