8 Min. Read

一文读懂如何对抗 iOS 14+ 新型作弊手段

Michel Hayet Michel Hayet Aug 31, 2022

2021 年 4 月,Apple 推出 iOS 14,令整个移动营销界不得不重做调整。

忽然之间,一些关键信息要素要么遭到删除,要么受到极大限制。用户 ID 受限,衡量时间范围改变,再加上 Apple 推出 SKAdNetwork (SKAN) 及其转化值机制,这些都从根本上改变了 iOS 端的营销局面。

在见惯了大风大浪的移动营销行业,大多数关键利益相关者都迅速做出了反应,适应新的现实。一些广告主决定转移营销阵地,重新分配营销预算,进而导致 iOS 端预算下滑 25%。另一些广告主则决定开展创新,调整工作方法,应对新的营销环境。

为了解决市场关心的广告投放效果衡量问题,新的产品和解决方案纷纷面世,但如今还有一个关键问题未获解答。

自 iOS 14 问世以来,iOS 端营销作弊的现状是怎样的?

为了回答这个问题,我们来试着弄清楚正在发生的事情。

多维度的营销局面

自 iOS 14 发布以来,SKAN 归因的绝大多数激活行为都来自直接流量来源,其中绝大部分流量又来自自归因平台 (SRN) 和软件开发工具包 (SDK) 平台。

SRN 的流量包括 Google 和 Facebook 之类的成熟媒体渠道(以及其他渠道)。这些渠道的作弊率历来远远低于行业平均水平,尤其是在 iOS 端上,作弊率几乎为 0%。

Protect360 会分析 AppsFlyer 生态系统中的所有流量,而无论流量源自哪里,因此 SRN 也会在分析之列。然而,SRN 的作弊率始终维持在较低水平,再加上我们与此类媒体合作伙伴进行了高层次的沟通和高度对接,因此在移动归因作弊方面,这些平台的流量属于“安全流量”类别。

在 SKAN 中活跃的其他来源可以分为两大类媒体合作伙伴:SDK 平台(占 SKAN 流量的 49%)以及其他来源(主要包括需求方平台 (DSP) 和广告平台)。

后一类媒体合作伙伴的流量相对较低,似乎只是在新的营销环境下试试水,而市场上领先的 SDK 平台更热衷于适应新的 SKAN 现实。这类媒体公司的数量仍然相对较少,它们也与 AppsFlyer 完全对接,而且流量一直以来相对干净,作弊率远低于平均水平。

这两类媒体合作伙伴目前在 SKAN 领域占据主导地位,因此我们暂且将 Apple 新推出的 SKAN 环境视为“无作弊”环境。请记住,上文提供的数据反映了当前的媒体组合,这些数据很可能会发生变动,因此营销人员必须时刻保持警惕。

然而,iOS 端的活动并不全靠 SKAN 来归因,仍有很多活动不(严格)依赖 SKAN。事实上,如下图所示,SKAN 目前负责大部分 iOS 端活动的归因。

为了更好地理解这一点,我们来研究一下 iOS 端的营销效果衡量工作是如何分类的。

  1. 仅 SKAN 归因
    严格依赖 SKAN 衡量机制进行移动 App 广告系列归因。
  2. 仅移动成效衡量合作伙伴归因
    通过为同意授权的用户(允许各公司分享其 IDFA 的用户)匹配 ID 或通过对所有用户进行概率建模来完成归因。
  3. 混合归因
    结合使用上述两类归因框架进行归因。在混合归因框架下,广告平台持续向其移动成效衡量合作伙伴发送互动数据,即使对 SKAN 活动也是如此。示例:当发行商向 SKAN 报告某个用户的广告浏览互动事件时,也会向移动成效衡量合作伙伴发送一个展示 URL。

借助混合归因模式,广告主和媒体合作伙伴能够在不违反 Apple 隐私规定的前提下,利用 AppsFlyer 的多项衡量功能。然而,混合归因也会产生衡量数据重复记录的问题。为了解决这个问题,我们最近推出了单一可信数据源 (S​​SoT) 解决方案。每当 AppsFlyer 和 SKAN 同时记录激活归因情况时,AppsFlyer 会通过独特的去重流程只记录一次归因情况。 这就为我们的客户提供了有关活动的可靠且准确的单一可信事实。

在数据受限的时代监测作弊行为

使用 Protect360 的 AppsFlyer 客户如果也使用概率归因(在混合归因或仅移动成效衡量合作伙伴归因模型下)来衡量 iOS 端广告系列的投放效果,则他们将继续享受 Protect360 的作弊保护。

目前,几乎所有的 Protect360 反作弊模型和检测逻辑都可以运用在概率归因模型中。多年来,反作弊逻辑发生了翻天覆地的变化,不再依靠用户标识符来检测作弊行为模式。

Protect360 借助贝叶斯网络等高级检测技术,能够根据大量的行为模式确定反作弊逻辑,并将检测逻辑应用于发生的单个事件上,而不管相关用户的具体身份。这些基于机器学习的先进技术从过去的事件中进行学习,之后运用复杂的逻辑按最大的准确度进行作弊检测。

用户集群行为、生物特征分析以及大规模统计模型都采用与概率归因模型相关的多种衡量技术,同时遵循十分严格的准确度阈值,确保将误报情况降至最低。

依赖 AppsFlyer 归因还意味着广告主可以完全掌握互动和激活时间戳数据。这类数据不仅在作弊检测机制中发挥着重要作用,而且可以用来做进一步的分析和优化,为广告主带来更大的价值。

极其重要的是,在 iOS 新环境中,Protect360 完全涵盖了常见作弊方式的防范对策,而单靠 SKAN 会留下重大风险隐患。常见的作弊方式包括:

  • 点击刷量:检测点击刷量所需的两项基本指标是点击量和点击到激活时间 (CTIT)。这种作弊可以利用由仅移动成效衡量合作伙伴归因和混合归因获得的完整点击数据来进行检测。
    SKAN 目前不向广告主提供完整的互动数据,因此无法检测点击刷量。
  • 点击插入:检测点击插入作弊主要通过对点击和激活时间戳进行异常分析来实现。由于 SKAN 不会报告任何归因时间戳数据,所以相关信号只在涉及移动成效衡量合作伙伴归因时可用。
  • 虚假激活:对于利用模拟器、机器人或设备农场伪造整个归因周期的作弊行为,只能通过对所有可用衡量点(如时间戳)进行全面分析来检测。采用移动成效衡量合作伙伴归因可确保广告主和 Protect360 都会报告和监测此类数据。

最后但同样重要的一点是,借助 AppsFlyer SSoT 解决方案,广告主能够识别在检测作弊方面 SKAN 归因和移动成效衡量合作伙伴归因之间的差别。

Monitoring fraud with limited data table

借助创新提高警惕

虽然在 iOS 新环境中检测作弊行为的逻辑、模型和能力都有了,但是所有营销方都积极参与报告工作才是至关重要的。

广告主和媒体合作伙伴应努力建立开放、透明的关系,确保维护好自己的最大利益,消除合作中的作弊行为。

强烈建议在投放 SKAN 广告系列时,将 AppsFlyer 的概率归因引入每位广告主的广告系列中。这不仅能发挥 Protect360 的作弊防护(针对 Protect360 客户)作用,还可以利用 AppsFlyer 的 SSoT 和其他优秀产品带来额外的衡量能力和洞察力。

我们的团队早就识别并探讨了不同的 SKAN 作弊场景,并提供了相应的作弊技术解决方案。

Protect360 团队由 AppsFlyer 的 SSoT 等创新解决方案提供支持。随着我们迅速迈向以隐私为重的未来,该团队正密切关注着 iOS 端的发展走势乃至整个移动生态系统的情况。