5 способов обнаружить и предотвратить мобильное мошенничество

Это гостевой пост от Томаса Соммера из AppLift.

Мошенничество с мобильной рекламой представляет собой одну из самых смелых задач для мобильных маркетологов сегодня.

По данным White Ops, рекламное мошенничество обошлось цифровым рекламодателям в более чем 8,6 млрд долларов в 2015 году. Другое исследование, проведенное AppLift совместно с ведущим решением для обнаружения мошенничества Forensiq в конце прошлого года, показало, что 34% мобильного программного трафика подвержены риску мошенничества. .

Мошенничество с рекламой — важная проблема: помимо кражи денег у мобильных маркетологов, которые уже борются с высокими затратами на приобретение и оттоком пользователей, оно также медленно подрывает доверие между игроками нашей отрасли, что приводит к дополнительным расходам для всех участников.

Что такое мошенничество с мобильной рекламой?

Одной из самых больших проблем с мошенничеством с рекламой является его разнообразие, а также его способность развиваться и оставаться вне поля зрения новейших механизмов предотвращения. К счастью, есть способы установить типологию мошеннических форм и четко классифицировать их. Мы разработали в основном два широких способа борьбы с мошенничеством.

Первый способ взглянуть на мошенничество — разбить его на две основные категории: техническое мошенничество и мошенничество с соблюдением требований. Техническое мошенничество довольно очевидно, так как это любой трюк, направленный на техническую подделку рекламного события, такого как показ, клик, установка приложения и т. д. Комплаенс-мошенничество — это любая мошенническая тактика, направленная на нарушение или нарушение правил, применяемых на платформе. .

Второй способ выявить мошенничество с рекламой — посмотреть, где оно происходит в воронке конверсии пользователей, от показа до события после установки. Поскольку целью мошенничества с рекламой является имитация или обманная имитация рекламного события, мошенничество, скорее всего, будет совершено на этапе, за который платит или оптимизирует рекламодатель. Например, в мобильных ставках в режиме реального времени рекламодатели обычно платят за показы (CPM), поэтому мошенники, скорее всего, сосредоточатся на мошенничестве с показами.

Вот несколько примеров по этим двум направлениям:

Борцы с мошенничеством

Как правило, борьба с мошенничеством требует сочетания технологий, данных и людей и может происходить на трех разных этапах: предотвращение, обнаружение и реагирование. На основе этой теоретической матрицы мы разработали следующую таблицу борьбы с мошенничеством:

Пять способов профилактики

Вот пять способов, с помощью которых маркетологи могут эффективно обнаруживать, а в некоторых случаях и предотвращать мошенничество с мобильной рекламой.

1. Разработка распознавания образов и эвристики

Распознавание образов и эвристика являются краеугольным камнем борьбы с мошенничеством, как с техническим мошенничеством, так и с мошенничеством, связанным с соблюдением требований. Для первого мошенническая деятельность генерируется с помощью более или менее сложных ботов. Как бы боты ни копировали поведение людей, наступает момент, когда они не могут скрыть свою истинную природу и начинают выявлять подозрительные закономерности. Например, большое количество кликов с одного и того же IP-адреса, необычно высокий коэффициент конверсии или необычно высокий уровень постустановочных событий от одного издателя почти систематически являются настораживающими сигналами. Что касается мошенничества с соблюдением требований, шаблоны также могут быть полезными. Например, при заполнении кликов (см. таблицу выше) вы можете увидеть, что время между кликом и установкой значительно больше, чем для обычного трафика.

В целом важно отметить, что, хотя все более сложные алгоритмы машинного обучения помогают компаниям, занимающимся рекламными технологиями, более систематически выявлять мошенничество, люди по-прежнему необходимы для интерпретации и подтверждения мошеннических моделей.

2. Предотвращение мошенничества путем обнаружения мошеннических шаблонов до показа

Основное преимущество процесса покупки медиа с торгами в реальном времени (RTB) заключается в том, что он позволяет принимать решение о покупке на уровне показов, т. е. для каждого отдельного пользователя. При правильной технологии это позволяет «прослушивать» программные запросы ставок без необходимости делать на них ставки, тем самым обнаруживая мошеннические шаблоны еще до того, как показ будет выполнен. Таким образом, кривая обучения и связанные с этим расходы для мобильного рекламодателя значительно сокращаются.

3. Интегрируйте свои собственные данные с вашим рекламным партнером

Внедрение собственных данных, таких как поведенческие события после установки, может очень помочь в обнаружении мошенничества, особенно технического характера. Поскольку становится все труднее имитировать человеческое поведение по мере продвижения вверх по воронке конверсии пользователей (см. пункт 1), данные после установки дают более полное представление о мошеннических схемах.

Например, если вы проводите кампанию CPI, но видите, что пользователи, приходящие из определенного источника, не имеют или имеют значительно низкую активность в приложении после установки, этот конкретный источник может быть помечен как мошеннический. Даже для алгоритмических кампаний по трафику и брендингу просмотр данных о кликах и, если возможно, об установках и постустановках может многое сказать о трафике, который вы получаете.

4. Создайте свою собственную базу данных IP-адресов из черного списка

После того, как издатель или конкретный IP-адрес был определен как подозрительный на мошенничество, существует возможность добавить его в черный список «для дальнейшего использования». Все IP-адреса, принадлежащие одному и тому же хостинг-провайдеру, также могут быть заблокированы после установки (после проверки). Эта предупредительная привычка после обнаружения может затем служить механизмом предотвращения и сэкономить рекламные доллары в будущем.

5. Борьба за черный список издателей отрасли

Если первостепенное значение имеет курирование собственного черного списка, идеальным решением по-прежнему будет использование общего черного списка, созданного отраслевыми источниками, нейтрально поддерживаемого, к которому каждый может получить доступ, при условии, что они также вносят свой вклад в него. Это, например, имеет место в индустрии онлайн-видеорекламы, и мы должны бороться за то, чтобы это произошло для мобильных устройств.

Мошенничество с рекламой, как и все виды мошенничества, всегда будет оставаться игрой в кошки-мышки, и мало надежды, что его можно будет полностью искоренить. Тем не менее, помочь повысить осведомленность во всей отрасли и заставить все заинтересованные стороны принять меры для борьбы с этим было бы отличным началом. Если мы можем утверждать, что индустрия мобильной рекламы все еще находится в зачаточном состоянии или, возможно, в подростковом возрасте, конкретные шаги в этом направлении, безусловно, станут решающим фактором, чтобы привести ее к взрослой жизни.

Для более подробного изучения мобильного мошенничества ознакомьтесь с отчетом AppLift « Борьба с мобильным мошенничеством в эпоху алгоритмических программ» .

AppLift является частью сертифицированной партнерской программы TUNE — программы, призванной предоставить маркетологам больше информации о рекламных партнерах, которые лучше всего отвечают их потребностям и придерживаются лучших практик мобильной рекламы.

Нравится эта статья? Подпишитесь на рассылку дайджеста нашего блога.