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广告异常活动检测之尴尬的真相

Michel Hotoveli Jul 21, 2019

移动广告将继续存在。随着越来越多的广告主将预算转向移动端,2018 年全球移动广告市场规模持续攀升,相比上年增长了 30% 达到 1840 亿美元。与这巨大的增长相伴,我们不可否认的是业界对作弊的担忧。从广告行业伊始,作弊就一直以多种形式侵入,并在一定程度上导致了我们行业多年来的一些演变与变化。

然而,关于作弊对行业的真实影响,人们的看法同现实情况则有所不同。

很多案例分析、研究和报告会给您的感觉是,在作弊的黑手还未触及您的营销预算前,其可以或者理论上可以被屏蔽,而且可以实时完成。因为作弊活动可以在其发生的同时被检测出来,通过使用高级反作弊工具,过滤作弊活动和无处不在的骗局,为广告主提供保护。

虽然上述说法对于绝大多数被识别和屏蔽的流量来说是准确的,但是一个行业内默认(也是令人不快的)的事实是:总有一些作弊能找到可以钻的缝隙。虽然承认这个事实是一件让人很不舒服的事情,但是我们绝不能因此而忽视这个事实。机器学习算法可以帮助营销人员,通过应用作弊的已知行为模式,实时检测出并屏蔽作弊性活动。但是,在努力争取偶尔的优势过程中,人的因素会不断考验机器的局限性。这意味着总会有一些抗击恶意活动的努力将取得成功。

营销人员投入宝贵的时间,运用不同的技术,目的在于缩小理想与现实的差距。归因供应商在作弊攻击发生时实施屏蔽,通过postbacks同合作伙伴进行同步,以避免为作弊活动买单。应用其他分析工具进行深度数据调查,确保没有任何遗漏,追溯识别违规行为,并随后进行严格的异常活动检测程序。

作弊预防解决方案确实可以屏蔽已知行为模式,但是机器学习算法需要时间去学习未知的行为模式。这些行为模式经常演变,一旦成形就立即被植入现行的作弊活动中。作弊趋势实质上是由零散的具有相似特征的数据点组成,我们首先要聚合并识别这些特征。最初的事例可能会被认定为单一、无关联的事件。在发生一段时间后,才会被分配至趋势。一旦被认定并标记为作弊性,则需要采取追溯行动。

这,就是进化

在过去几年中,在线广告整体上已经完成了一个进化周期,尤其是应用内广告,随同市场及其内部运作的各种势力一起变得成熟。安装后事衡量以及专注于LTV的营销的明显上升意味着,专注高质量的用户市场正在成为趋势。广告主正在从完全单一的基于CPI的模型撤离出来,通过引入更多基于CPA的目标,鼓励发行商发展更多高参与度、高质量的用户。因为他们意识到,并非所有安装都是等值的,有些用户的价值要更高于其他用户。

实时屏蔽仍然是,也将永远是,作弊检测的关键环节;但是,这只是保护的一个层级。上述的理论意味着我们的行为分析必须不断进化,甚至在安装后还要检查数据。我们的营销模型并不止步于此,相应地作弊者也不会。

认为作弊者会坚持使用那些已经被实时检测识别的方法,这个想法是有些天真的。只要市场作出任何改变,作弊者就会积极努力,不断创新,力争以最快速度做出适应性调整。一些作弊者甚至有能力在新屏蔽实施后的2-3天内作出反应。这意味着,作弊者已经进入了一个更高的层次,通过对他们的各种工具进行修改,就可以高度逼真的模仿一个活跃用户流。其逼真程度可以让他们突破更深层次的后归因事件,而不被察觉,甚至可以深入至实际购买阶段。

为了能够识别那些只能在后安装阶段才能被清除的可疑行为趋势,走出我们的舒适区是关键。我们需要正视的一个事实是,作弊已经成功伪装成一个合法的安装,绕过了全部现有的屏蔽障碍。当下的现状是,我们对未被实时识别和屏蔽的问题视而不见,而事实是一些作弊根本无法一下子就被检测出来。据估计,有1/4的应用安装是作弊性的,这些作弊活动可以而且应该被作为异常活动检测出来。至于多少被检测出来,则取决于营销人员的不断努力以及进化他们的方法。
在此时此刻,面对事实是一个更具建设性的方法。理解对综合性解决方案的要求在不断提升。综合性解决方案整合不间断的作弊分析和归因,不把任何事情看作理所当然,真正做到正面严酷的现实而不退缩。 

 

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