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移动欺诈,应如何应对

Avatar Arnon Rotem-Gal-Oz Apr 14, 2016

随着移动应用营销行业日益发展,那些对移动营销商整体以及某些个别广告商的欺诈手段也越发复杂。随着欺诈防范意识的增强以及相关交流的日益增多,我们要对此问题进行深入探讨。本文是系列访谈的开篇,将通过与正面临这一威胁的业内人士交流来探讨“行业的现状”。 

我面对面采访了规模最大的移动游戏广告平台之一,Chartboost 的业务副总裁 Pepe Agell,详细了解了他对于当今市场上移动欺诈行为的观点。

Arnon:欺诈行为会对移动应用营销商带来何种威胁?

Pepe:欺诈行为对移动营销商构成巨大的威胁。如果您面对的是并非真实存在的用户来源,那么对全世界最精密的 LTV 模型进行细致调整所花费的全部时间都将毫无意义。

看来您对此确信无疑。您认为欺诈是一个最新出现或日趋严重的问题,还是一个已存在一段时间的难题?

数字广告欺诈自行业最初开始兴起就一直存在,并在过去的 10 到 15 年间呈稳步上升趋势。移动应用欺诈自应用行业最初盛行起也已存在,但在过去几年间出现迅猛增长。欺诈始终与“利益”如影随形,市场和机会越大,面临的欺诈风险就越高。

如此说来,移动广告欺诈显然是日趋严峻的威胁。移动应用营销商需要注意哪些主要类型的欺诈?

到目前为止,通过机器人程序产生流量是最常见的欺诈类型。有些机器人活动极其简单,很容易发现(反复运行程序点击和/或安装广告,产生不正常的高绩效指标),而有些欺诈行为相当复杂,对真实用户行为的模仿几乎能够以假乱真(设备 ID 随机分布、“玩”游戏、点击位置随机分布等)。随着从伪造展现到伪造安装的难度增加,经济报酬也相应增加,这正是安装欺诈如此普遍的根源所在。

既然欺诈的类型和复杂程度各不相同,移动应用营销商应采取哪些措施来应对欺诈行为?

密切关注您的用户指标,并谨慎选择合作对象!许多著名游戏工作室都受到“广告营销公司”的欺骗,这些营销公司根据广告营销活动业绩获得收入分成。这似乎是合法的,但此类公司有很多只是为运行机器人程序人为虚增营销活动业绩的欺诈者提供掩护。这种情况会严重损害游戏工作室的经济利益,他们不仅要为虚假业绩(并非真实用户)付款,并且还承担着被广告平台列入黑名单的极高风险。

除了极其复杂的机器人安装外,营销商通过仔细检查用户指标,基本能发现所有欺诈活动。营销商应该认真思考如下问题:我对于某一渠道的指标的一致性如何?每天的指标是否相同?是否出现这样的情况,即某些特定渠道的业绩指标虽然很高,但其留存率和安装后的数据却特别低或根本不存在?某一特定来源的玩家是否总会在游戏中完全相同的点离开?完全一致的指标不符合人的正常行为。为了评估所有这些指标,需要对广告合作伙伴提出最高的透明度要求。

在移动应用营销生态系统中,应由谁来负责防范欺诈行为?

简而言之,人人有责。机器人程序产生的点击量和安装量导致价值虚增,如果不加以核查,将对营销商、开发商以及广告平台等相关各方造成灾难性后果。由于营销商最能直接感受到切肤之痛,因此符合其最高利益的明智之举是与像 Chartboost 和 AppsFlyer 这样的透明度高的广告平台和归因合作伙伴进行合作,并密切关注其数据。

在不泄露商业机密的前提下,能否告诉我们您的团队在应对欺诈行为方面的一些举措?

我只能说 Chartboost 对欺诈行为绝不姑息。我们将不断使用机器学习技术构建自动检测系统,从而迅速对问题账户加以警示标记并开展调查。  

看来您正在积极处理这一问题。在应对欺诈的过程中,像 Chartboost 这样的广告平台应发挥何种作用?

积极监控并遏制欺诈性活动符合广告平台自身的最大利益,因为此类活动不仅会损害营销商对平台的使用体验,同时也会直接对整个平台健康运作产生负面影响。  

您认为在今后 12 到 18 个月内,移动欺诈将呈现何种局面?

欺诈者会不断调整和演变,因此市场也应为此做好相应准备。鉴于欺诈手段越发复杂,现在对利用可调整信号的自动欺诈检测系统的投入必将获得回报。在 Chartboost,我们已投资于能够随方法调整而不断提供新欺诈信号的机器学习程序,从而能够系统地对可疑活动加以警示标记并开展调查。  

对于那些想要避免遭遇欺诈陷阱的移动应用营销商,您有什么建议?

保持与可信赖的广告平台紧密合作,并在与这些平台共享数据时尽量保证高度透明。开发商可获取广告平台无法看到的玩家级精细数据,在各方力量的协同合作下,将更加容易驾驭对欺诈行为的有效防范。

广告平台应实施哪些举措以应对移动应用欺诈行为?

不断在自动欺诈检测方面投入大量资金,并与归因提供商密切合作以明确业界欺诈行为变化趋势并随时掌握相关领域的最新动态。

要了解更多有关 Chartboost 的详细信息,请访问其网站,通过博客 Playbook 了解其移动游戏业务,并在 Twitter 上关注 Chartboost。了解如何凭借有用资源打击移动欺诈行为,请查看当流量贩子转战移动广告领域,你该如何防范以及如何使用原始数据报告打击欺诈行为的精彩文章,并听一听来自Product Madness营销人员关于防作弊的观点。 最后,时刻切记使用您的接收验证

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