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流量贩子转战移动广告领域,你该如何防范?

Avatar Jane Hou Mar 30, 2015

任何交易,买卖双方最忌讳的就是作假行为,在移动广告行业也不例外。尤其,这 两年面对大量的广告预算流入移动端,各个广告主也必须开始扛起”打假“的使命。

来自数字营销安全公司White Ops的一项报告指出,网络广告作假的总量已经达到 63亿美金。流量贩子, 恶意扣量和流量”专家”(见下图)这些在互联网行业的恶性案例 都为移动端广告生态链提供了成长的黑色土壤。虽然,对于移动端的作假行为还没有 确切的统计,但是这个数字也会在10亿美金的数量级。如果不引起重视,不采取行动,那这个现象会给移动广告主带来巨大挑战。

既然同时提到网络广告和移动广告,二者的”打假“重任有什么区别呢?

网络广告,Cost Per Click (CPC) 和 Cost Per Mille (CPM)作为网络广告的主要商业 模式是作假的主要依据。 而移动广告,尤其是针对于应用的移动广告,Cost Per Install (CPI)是造假目标。换言之,移动广告界的流量贩子则是看准CPI这个商业模式,仿造有效下载。

作假形式和应对措施

由于已经听到一些客户抱怨这些现象,而AppsFlyer与广告主是站在同一条打假战 线的,所以有必要对这些作弊行为进行总结和给出应对的建议。

  • 作假方式一 :应用下载机器 & 应用下载“农场”

随着整个移动广告行业从CPM(Cost Per Thousand Impressions)向CPI(Cost Per Install)的转型,作假行为也从点击作假升级为下载作假,应用下载机器和应用下 载“农场”应运而生。应用下载 “农场” 指的是那些聘用廉价劳动力进行重复下载的工作坊;而下载机器则显得稍微“高明”一点,是使用软件对应用下载进行模拟的作弊行为。

应对措施:首要的应对措施就是使用设备的唯一标识符进行鉴别。设备唯一标识符 本来是运用在归因去重上的,在防止移动广告作假上也是重要的利器。

有些老练的互联网诈骗犯会通过同时使用多种设备标志符,希望可以瞒天过海。这 个时候,通过检查多个下载是否来自同一个IP地址,或者鉴别是否存在来自于同一个 IDFV(identifier for a vendor) 过于频繁的下载的现象,达到防范的效果。

应用内交易有效性检验是另一个重要的方法,你只需要设置应用内事件,并把应用 数据与应用商店服务器连接,便可进行检验。如果发现交易金额超出预估水平,这便 是移动广告作假的警报。

Amin Bandeali, 作为反信息欺诈领域有多年经验的 Pixalate 首席技术官,他提到过,“由于cookie被移动开发规范 Sandboxing 红牌罚下,使得移动领域的诈骗监测尤为 困难。现在,最好的方法也许就是使用拥有设备指纹技术的SDK进行防伪” AppsFlyer’s NativeTrackTM 便是一个范例。

他也提到,“同时,把那些拥有’前科’的IP地址产生的下载过滤掉,并把相应的IP地址存于黑名单也可以有效地打击作假行为。之所以有效,是因为为了批量作假,应用 下载贩子通常需要在一天内使用大量不同IP地址,通过这个方法可以一次性大规模铲 除犯罪IP地址”

  • 作假方式二 :虚假激励机制诱取下载

有些激励下载式广告包含虚假的激励信息,诱骗用户点击下载应用后,却根本无法 兑现承诺的奖品。广告主因此为质量不高的新增用户花了不少冤枉钱 。更有甚者,有 些精明的流量贩子为了让数据看起来更加真实,会把这些本来就存在虚假嫌疑的流量 分配到非激励式流量(较高质量的流量),由此人为地把转化率拉低到一个看似真实 的水平。

应对措施: 第一种情况,警惕高转换率。如果从点击到下载的转换率突然没有理由 地大幅度上升,这便是红灯警报,需要进行核对。如果遭遇高智商骗子,有意识地通 过贩卖低质量点击流量,使得转化率看起来合乎常理,这个时候的对策便是关注点击 数量本身。同时,也可以通过查看应用下载的地理分布发现问题。

不论具体方法如何,基本准则就是将每日的数据情况(例如ROI和留存率)和对应 的历史基准线进行比较以监控异常现象。AppsFlyer’s retention & cohort reports 便是 解决该问题的有效工具之一。

但遗憾的是,作为一个数据监控平台, 即使发现问题,因为无权获取具体Publisher ID,我们只能够定位到具体的广告联盟ID 。因此,呼吁广告主在和广告联盟合作的时 候,有意识地将“打假”义务明确并要求移动广告联盟公司能够和我们站在一条战线上 尽最大的可能抵制作弊行为。

结语

  • 额外小心来自虚拟器的下载

虽然,互联网开源技术的出现促进了开发者有效的合作和交流, 也为作假行为留下 了一定隐患。因为如果开发者在应用内使用开源的SDK,这有可能为虚拟器作假提供 便利。到底如何做到的呢?虚拟器可以通过将操作程序的数据变改,或者直接在SDK 内模拟下载以糊弄广告主。

尽管不是反数据欺诈的公司,为加强AppsFlyer欺诈监测的能力,我们也不断在完

善AppsFlyer SDK和服务器BI系统的欺诈下载识别能力。

  • 市场监管需要我们一起努力

去年两家移动网络联盟公司在被AppsFlyer发现有作假嫌疑并多次警告后,仍然不 作为,已被AppsFlyer解除合作关系。眼看这些“不作为”正在一步一步将整个市场搅浑, AppsFlyer希望通过提供独立和公正的移动广告监测服务,为客户在移动广告上的 投放把关。同时,我们再次呼吁各移动广告联盟也加入到这个使命中。

总而言之,移动互联网数据防欺诈是维持移动生态系统健康发展的必要措施。最有 效的方法便是利用可靠的自动识别机制以检测和过滤虚假行为,同时不断提高数据分 析能力,以及时发现可疑现象。