5 maneiras de detectar e prevenir fraudes móveis

Este é um post convidado de Thomas Sommer da AppLift.

A fraude de anúncios móveis representa um dos desafios mais ousados ​​para os profissionais de marketing móvel atualmente.

De acordo com a White Ops, a fraude de anúncios custou aos anunciantes digitais bem mais de US$ 8,6 bilhões em 2015. Outro estudo, que a AppLift conduziu em conjunto com a Forensiq, solução líder em detecção de fraudes, no final do ano passado, indicou que 34% do tráfego programático móvel está em risco de fraude .

A fraude de anúncios é uma questão importante: além de roubar dinheiro dos profissionais de marketing móvel, que já estão lutando com altos custos de aquisição e desgaste de usuários, ela também enfraquece lentamente a confiança entre os players do nosso setor, resultando em custos adicionais para todos os envolvidos.

O que é fraude de anúncios para celular?

Um dos maiores problemas da fraude publicitária é sua diversidade, bem como sua capacidade de evoluir e passar despercebida pelos mecanismos de prevenção mais recentes. Felizmente, existem maneiras de estabelecer uma tipologia de formulários fraudulentos e classificá-los em linhas claras. Desenvolvemos principalmente duas maneiras amplas de lidar com as fraudes.

A primeira maneira de analisar a fraude é dividi-la em duas categorias principais: fraude técnica e fraude de conformidade. A fraude técnica é bastante autoexplicativa, pois é qualquer truque destinado a falsificar tecnicamente um evento de publicidade, como impressão, clique, instalação de um aplicativo etc. Fraude de conformidade é qualquer tática enganosa destinada a burlar ou violar as regras impostas em uma plataforma .

A segunda maneira de quebrar a fraude de anúncios é observar onde ela acontece ao longo do funil de conversão do usuário, desde a impressão até o evento pós-instalação. Como o objetivo da fraude de anúncios é simular ou emular enganosamente um evento de publicidade, é mais provável que a fraude seja perpetrada no estágio pelo qual o anunciante está pagando ou otimizando. Por exemplo, em lances RTB em tempo real para dispositivos móveis, os anunciantes geralmente pagam por impressão (CPM) e, portanto, os fraudadores têm maior probabilidade de se concentrar na fraude de impressão.

Aqui estão alguns exemplos ao longo dessas duas linhas:

Combatentes da fraude

Geralmente, o combate à fraude requer a combinação de tecnologia, dados e pessoas e pode ocorrer em três etapas diferentes: prevenção, detecção e reação. A partir dessa matriz teórica desenvolvemos a seguinte tabela de combate à fraude:

Cinco formas de prevenção

Aqui estão cinco maneiras pelas quais os profissionais de marketing podem detectar com eficácia e, em certos casos, prevenir fraudes em anúncios para dispositivos móveis.

1. Desenvolver reconhecimento de padrões e heurística

O reconhecimento de padrões e a heurística são a base do combate à fraude, tanto para fraudes técnicas quanto para fraudes de conformidade. Para os primeiros, a atividade fraudulenta é gerada com a ajuda de bots mais ou menos sofisticados. Por mais que os bots possam imitar o comportamento dos seres humanos, chega um ponto em que eles não conseguem esconder sua verdadeira natureza e começam a revelar padrões suspeitos. Por exemplo, um número importante de cliques provenientes do mesmo endereço IP, taxas de conversão excepcionalmente altas ou níveis anormalmente altos de eventos pós-instalação provenientes de um único editor são sinais de alerta quase sistematicamente. No lado de conformidade da fraude, os padrões também podem ajudar. Por exemplo, com o preenchimento de cliques (veja a tabela acima), você pode ver que o tempo entre o clique e a instalação é significativamente maior do que para o tráfego normal.

Geralmente, é importante observar que, se algoritmos de aprendizado de máquina cada vez mais sofisticados ajudam as empresas de tecnologia de anúncios a detectar fraudes de forma mais sistemática, os humanos continuam sendo essenciais para interpretação e confirmação de padrões fraudulentos.

2. Evite fraudes detectando padrões fraudulentos antes da impressão

A principal vantagem do processo de compra de mídia de lances em tempo real (RTB) é que ele permite uma decisão de compra no nível da impressão, ou seja, para cada usuário individual. Com a tecnologia certa, isso permite “ouvir” solicitações de lances programáticos sem a necessidade de licitar, detectando padrões fraudulentos antes mesmo de a impressão ser veiculada. A curva de aprendizado e os custos associados são, portanto, consideravelmente reduzidos para o anunciante móvel.

3. Integre seus dados primários com seu parceiro de publicidade

A integração de dados primários, como eventos comportamentais pós-instalação, pode ser de grande ajuda na detecção de fraudes, especialmente do tipo técnico. À medida que se torna mais difícil falsificar o comportamento humano à medida que você sobe no funil de conversão do usuário (consulte o ponto 1), os dados pós-instalação fornecem maiores informações sobre padrões fraudulentos.

Por exemplo, se você estiver executando uma campanha de CPI, mas perceber que os usuários provenientes de uma determinada fonte têm nenhuma atividade pós-instalação no aplicativo ou significativamente baixa, essa fonte específica pode ser sinalizada como fraudulenta. Mesmo para tráfego programático e campanhas de branding, observar os cliques e, quando possível, os dados de instalação e pós-instalação podem dizer muito sobre o tráfego que você está recebendo.

4. Organize seu próprio banco de dados de IPs na lista negra

Assim que um editor ou um IP específico for identificado como suscetível de fraude, existe a possibilidade de adicioná-lo a uma lista negra “para referência futura”. Todos os IPs pertencentes ao mesmo provedor de hospedagem também podem ser bloqueados após a instalação (após a verificação). Esse hábito de precaução pós-detecção pode servir como um mecanismo de prevenção e economizar dinheiro em publicidade no futuro.

5. Lute por uma lista negra de editores em todo o setor

Se a curadoria de sua própria lista negra é primordial, a solução ideal ainda seria se beneficiar de uma lista negra geral de origem do setor, mantida de forma neutra, que todos pudessem acessar, com a condição de que também contribuíssem para ela. Este é, por exemplo, o caso da indústria de publicidade em vídeo on-line e devemos lutar para que isso aconteça para dispositivos móveis

A fraude de anúncios, como acontece com todos os tipos de fraude, sempre será um jogo de gato e rato e há pouca esperança de que possa ser erradicada completamente. No entanto, ajudar a aumentar a conscientização em todo o setor e fazer com que todas as partes interessadas tomem medidas para combatê-lo seria um ótimo começo. Se pudermos argumentar que a indústria de publicidade móvel ainda está na infância ou talvez na adolescência, dar passos concretos nessa direção certamente será um fator decisivo para levá-la à idade adulta.

Para um estudo mais aprofundado sobre fraude móvel, confira o relatório da AppLift Fighting Mobile Fraud in the Programmatic Era .

O AppLift faz parte do TUNE Certified Partner Program , um programa desenvolvido para dar aos profissionais de marketing mais visibilidade dos parceiros de publicidade que melhor atendem às suas necessidades e seguem as práticas recomendadas de publicidade móvel.

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