Social Media auf iOS erreicht 275 % Real Users Lift: Drei von vier Installs ein Quartal lang gefälscht
Spoofing ist die am schnellsten wachsende Fraud-Technik 2025 – und simuliert Daten komplett von Grund auf
Das Paradoxon beim Mobile Fraud im Jahr 2025: Während die Erkennungssysteme flächendeckend besser wurden, blieben die durchschnittlichen Fraud-Raten nahezu unverändert. Doch die Fraud-Rate allein greift als Kennzahl zu kurz. Wenn Marketing-Budgets steigen, skaliert das absolute Volumen gefälschter Installs automatisch mit. Eine gleichbleibende Quote bei höherem Budget bedeutet schlicht mehr verbranntes Geld, kontaminierte Cohorten und vorgetäuschtes Wachstum. Die eigentliche Dynamik zeigt sich erst unter der Oberfläche: Welche Verticals standen unter dem stärksten Druck? Welche Ausweichkanäle wurden genutzt, als andere Netzwerke dichtmachten? Und welche Techniken haben sich schnell genug weiterentwickelt, um der Detection zu entwischen?
Die aussagekräftigste Metrik für die tatsächlichen Fraud-Kosten ist nicht die reine Quote, sondern der reale Nutzeranteil am eingekauften Traffic – und was das für Ihr gemessenes App-Wachstum bedeutet. Genau das macht der Real Users Lift sichtbar: Bei Gambling auf Android zahlten Advertiser für jeden echten Nutzer fast zwei gefälschte Installs mit. Bei Social Media auf iOS kletterte der Real Users Lift im 2. Quartal 2025 auf 275 % – ein ganzes Quartal lang waren drei von vier Installs Betrug. Jede darauf basierende Growth-Metrik bildete ein Phantom ab. Die Installs existierten. Die Nutzer nicht.
Drei klare Muster ziehen sich durch die gesamte Analyse:
Betrug verlagert sich: Dichten Sie einen Kanal ab, weicht das Volumen dorthin aus, wo die Kontrolle am geringsten ist – sei es in den organischen Traffic, Owned Media oder auf komplexere Techniken.
Das Risiko unterscheidet sich je nach Vertical drastisch: Eine unauffällige Fraud-Rate auf Plattformebene kann kaschieren, dass eine Kategorie bei 59 % Betrug liegt, während eine andere bei 7 % rangiert. Dieser Abstand ist kein Datenfehler, sondern gezieltes Kalkül in High-Payout-Umgebungen.
Die Komplexität steigt: Spoofing – das Generieren kompletter Signale von Grund auf – war 2025 die am schnellsten wachsende Betrugsmethode und entwickelte sich dynamischer als das allgemeine Install-Wachstum.
Genau hier setzt dieser Report an: Wir analysieren die Verschiebung von Ad Fraud über Plattformen, Verticals und Kanäle hinweg im Jahr 2025. Wir zeigen, wo sich Organic- und Affiliate-Fraud ballen, wie die Risikolücke zwischen Affiliates und SRNs auf das 36-Fache anstieg, welche Techniken zulegen und was der Real Users Lift über die Spanne zwischen gemeldeter Performance und echter User Acquisition verrät. Das Ziel: Nicht bloß Betrug zu dokumentieren, sondern exakt aufzuzeigen, wo er aktuell sitzt und wohin er sich als Nächstes bewegt.
Datenbasis*
* Alle Ergebnisse basieren auf vollständig anonymisierten und aggregierten Daten. Um die statistische Validität zu gewährleisten, folgen wir strengen Schwellenwerten beim Datenvolumen sowie klaren Methodiken und weisen Daten nur dann aus, wenn diese Voraussetzungen erfüllt sind.
Android-Betrug driftet 2025 je nach Vertical stark auseinander – Gambling als einzige Kategorie weiter im Aufwind
Der Fraud auf iOS sank im Jahresvergleich um 33 % – von 17,5 % im Q1 2025 auf 11,7 % im Q1 2026 – und lag damit ab Q4 2025 unter dem Android-Niveau von 14 % bis 15 %. Während Android über das Jahr hinweg weitgehend stagnierte, spiegelt der iOS-Rückgang eine echte Verbesserung der Traffic-Qualität wider. Die weitaus spannendere Geschichte spielt sich jedoch auf Vertical-Ebene ab.
In den Kategorien mit den höchsten Werbeausgaben bewegen sich die Android-Fraud-Raten auf moderatem, aber hartnäckigem Niveau: Gaming liegt bei 7 %, Shopping bei 10 % und Finance bei 31 %. Das sind die Baselines, mit denen Performance-Teams aktuell kalkulieren müssen.
Der extreme Ausreißer ist Gambling: Hier kletterte der Android-Betrug im Jahresvergleich um 20 % – von 49 % in Q1 2025 auf 59 % in Q1 2026 mit einem Peak von 64 % im 4. Quartal. Gambling ist das einzige Vertical, in dem Fraud nach wie vor beschleunigt. Alle anderen Kategorien blieben stabil oder verbesserten sich. Hohe Payouts, schnelle Marktexpansion und gebündelte Budgets im Q4 schaffen die perfekten Rahmenbedingungen für Fraudster.
Regionale Muster verdeutlichen die Dynamik zusätzlich:
USA: Sticht unter den etablierten Märkten heraus. Die Android-Fraud-Rate liegt in Q1 2026 bei 19 % (nach 21 % im Vorjahr). Damit bleiben die USA der am konstantesten von High-Risk-Betrug betroffene entwickelte Markt in der gesamten Analyse.
Vietnam: Fiel im Jahresvergleich um 31 % von 29 % (Q1 2025) auf 20 % (Q1 2026), liegt damit aber immer noch deutlich über dem weltweiten Durchschnitt.
Indonesien: Folgt einem ähnlichen Trend und sinkt um 26 % von 17 % auf 13 %. Beide Märkte weisen nach wie vor erhöhte Fraud-Raten auf.
Brasilien: Klettert langsam von 10 % (Q1 2025) auf 12 % (Q1 2026) – ein Indiz für systematische statt rein opportunistische Betrugsmuster.
Entwicklung der App-Install-Betrugsrate
Organischer Traffic und Affiliate-Netzwerke verursachen 9 von 10 Fraud-Installs – mit deutlichen Unterschieden
Zwei Kanaltypen sind zusammen für die überwältigende Mehrheit aller gefälschten Installs auf iOS und Android verantwortlich: organischer Traffic mit 52 % und Affiliate-Netzwerke mit knapp 40 %.
In der AppsFlyer-Messung umfasst der organische Kanal alle Installs, die keiner bezahlten Quelle zugeordnet werden konnten: Web, Cross-Channel, Offline sowie alles ohne Match auf Campaign-Ebene.
Organischer Ad Fraud zeigt sich auf zwei Arten:
- Gezieltes Waschen: Fraudster leiten Fake-Traffic bewusst über organische Kanäle um, um neue Geräte unerkannt ins Ökosystem einzuschleusen.
- Attributions-Ausschuss: Fehlgeschlagene Attributionsversuche bei bezahlten Quellen führen dazu, dass der Install standardmäßig als „organisch“ verbucht wird.
In beiden Fällen findet kaum eine Überprüfung statt – genau das macht den Kanal für Fraudster so attraktiv. Der eigentliche Schaden ist jedoch subtiler: Da der organische Traffic als interne Benchmark dient, verfälscht die Kontaminierung die gesamte Datenbasis, auf der alle strategischen Entscheidungen aufbauen.
Affiliate-Netzwerke folgen einer anderen Logik: Je mehr Intermediäre zwischen Werbetreibendem und der tatsächlichen Traffic-Quelle sitzen, desto schwerer lässt sich die Qualität überprüfen. Self-Reporting Networks (SRNs) bilden mit nur 1,5 % aller Fraud-Fälle das andere Extrem – ihr geschlossenes Mess-System lässt kaum Spielraum für Manipulationen.
Verticals im Detail: Das Motiv bleibt, der Kanal wechselt
Eine Kanal-Schließung eliminiert den Betrug nicht, sie verlagert ihn lediglich.
1. Finance (Finanz-Apps)
Im Finanzbereich sank der Affiliate-Anteil am gesamten Fraud von 58 % auf 49 %, während der organische Anteil von 35 % auf 46 % stieg. Bis Q1 2026 halten beide Kanäle nahezu gleiche Anteile. Das ist keine Verbesserung, sondern eine reine Ausweichbewegung.
2. Gaming
Gaming verfolgt das entgegengesetzte Muster: 80 bis 84 % des Gaming-Betrugs laufen über den organischen Kanal, wo Bot-Farms gefälschte Installs ohne große Kontrolle generieren. Affiliate-Netzwerke machen lediglich 6 bis 7 % aus – dieser Wert blieb das gesamte Jahr über stabil.
3. Food & Drink
Hier stammen 43 bis 64 % des Betrugs aus dem organischen Kanal. Der Grund liegt nicht in fehlerhaftem Media-Buying, sondern in Promo-Abuse: Bots greifen systematisch Gutscheine, Referral-Boni und Erstkäufer-Rabatte ab. Der Fraud entsteht nicht im Paid-Kanal, sondern ist direkt in die App-Wachstumsmechanismen eingebaut.
Regionale Verschiebungen auf Länderebene
- Indien: Der Affiliate-Anteil am Betrug stieg im Jahresvergleich um 14 % von 57 % auf 65 % – die höchste Konzentration aller Hauptmärkte.
- Großbritannien (UK): Anstieg um 35 % von 42 % auf 57 %.
- Pakistan: Sprung um 74 % von 32 % auf 55 %.
Fazit: Je schneller diese Märkte skalieren, desto mehr Fraud fließt über zwischengeschaltete Netzwerke.
Fraud-Verteilung nach Medientyp
Die Risikolücke zwischen Affiliates und SRNs erreicht das 36-Fache – und Fraud verlagert sich dorthin, wo am wenigsten kontrolliert wird
Affiliate-Netzwerke weisen eine Fraud-Rate von rund 40 % auf, während Self-Reporting Networks (SRNs) bei etwa 1 % liegen. Diese Lücke lag in jedem Quartal über dem 30-Fachen und vergrößerte sich bis Q1 2026 auf das 36-Fache. Die Wahl des Akquisitionskanals ist damit eine der folgenschwersten Entscheidungen in jeder Anti-Fraud-Strategie.
Die hohe Affiliate-Fraud-Rate ist strukturell, nicht konjunkturell bedingt: Sie verharrte in jedem einzelnen Quartal des Jahres konstant bei rund 40 %. Innerhalb dieses unveränderten Durchschnittswerts driften die einzelnen Verticals jedoch stark auseinander:
Gaming als echter Lichtblick: Die Affiliate-Fraud-Rate sank im Jahresvergleich um 51 % (von 29 % auf 14 %) – der stärkste Rückgang auf Kanalebene im gesamten Datensatz und das Ergebnis jahrelanger, konsequenter KPI-Durchsetzung.
Shopping in der Gegenbewegung: Die Rate stieg im Jahresvergleich um 31 % (von 27 % auf 36 %) mit einem Peak von 41 % im 4. Quartal, als für Weihnachts-Kampagnen neue Netzwerke mit lockeren Kontrollen angebunden wurden.
Social Media stagniert: Der Wert verharrte das gesamte Jahr über bei knapp 50 % und lag damit dauerhaft 8 bis 9 Prozentpunkte über dem globalen Affiliate-Durchschnitt.
Zwei weitere Kanäle verzeichnen eine deutliche Beschleunigung:
- Owned Media: Fraud-Anstieg um 221 % im Jahresvergleich (von 3,4 % auf 11 %).
- DSPs: Fraud-Anstieg um 59 % im Jahresvergleich (von 5,6 % auf 8,9 %).
Das Muster bleibt gleich: Sobald die Kontrollen an einer Stelle verschärft werden, weicht Betrug in den nächsten Kanal aus.
Organischer Traffic bietet keinen Schutz in High-Value-Verticals
In werbeintensiven Kategorien schützt der Wechsel auf organischen Traffic nicht:
- Gambling: Die organische Fraud-Rate liegt bei 50 % – und damit höher als der Affiliate-Durchschnitt der meisten anderen Kategorien.
- Finance: Der organische Betrug verharrt bei 32 % nahezu unverändert im Jahresvergleich.
Der Verwässerungseffekt ist konsistent: Wenn bezahlte Kanäle abgedichtet werden, verlagert sich komplexer Betrug dorthin, wo die Erkennung am schwächsten ist.
Regionale Muster gliedern sich in drei Gruppen
- Märkte mit Rückgängen über beide Kanäle: Indonesien, Indien, Brasilien und Nigeria. Indien ist hierbei der bedeutsamste Treiber: Der Markt zeichnet für knapp 28 % des gesamten globalen Android-Fraud verantwortlich. Selbst kleine Rückgänge dort bewegen die weltweiten Zahlen stärker als das komplette Eliminieren von Affiliate-Fraud in den meisten anderen Märkten.
- Märkte mit verbessertem Organic-, aber verschlechtertem Affiliate-Fraud: USA, Großbritannien, Frankreich, Spanien und Deutschland. Diese Märkte reagierten am aggressivsten auf den Organic-Spike im 2. Quartal (UK fiel auf 9,2 %, USA auf 12 % organischen Fraud, beides weit unter dem globalen Durchschnitt). Allerdings ließen die Märkte, die organischen Betrug am besten bekämpften, ihre Affiliate-Kanäle weitgehend ungeschützt.
- Märkte mit gezielten Betrugskampagnen: Vietnam, Singapur und China. Vietnam wies drei Quartale lang eine organische Fraud-Rate von 33 bis 34 % auf, bevor die Zahlen im 4. Quartal nach einer erfolgreichen Blockade-Aktion einbrachen. Singapur zeigte dasselbe Muster aus Peak und Absturz. China bildet eine Ausnahme: Die organische Fraud-Rate ist dauerhaft erhöht, da 97 % des Traffics über organische Kanäle laufen und der Betrug komplett gerätebasiert ohne saisonale Schwankungen abläuft.
Trend der Fraud-Rate nach Medientyp
Spoofing ist die am schnellsten wachsende Fraud-Methode 2025 – Fake Installs dominieren auf Android und iOS
Spoofing war 2025 die am schnellsten wachsende Betrugstechnik. Im Gegensatz zum Hijacking, das die Attribution echter Installs vor der Zuordnung abfängt, generiert Spoofing alles komplett von Grund auf: gefälschte Geräte, Fake-Nutzer und getürkte In-App-Events – alles darauf ausgelegt, wie legitimer Traffic auszusehen. Die Zahl gespoofter Installs wuchs Quartal für Quartal um ein Vielfaches schneller als der allgemeine Traffic, wobei die Spoofing-Rate zwischen Q3 2025 und Q1 2026 nochmals massiv anstieg.
Nachdem traditionelle Methoden schrittweise blockiert wurden, wichen Fraudster auf komplexere Alternativen aus. Spoofing bildet den Endpunkt dieser Entwicklung: Anstatt Signale rund um eine App zu manipulieren, werden komplett synthetische Installs und Events eingespeist, die echte Nutzersignale, Device Fingerprints und Verhaltensmuster exakt imitieren.
Fake Installs dominieren vor Hijacking
Fake Installs stellen den Hauptanteil des Betrugs dar: 87 % auf Android und 92 % auf iOS. Beide Plattformen fliegen jedoch durch unterschiedliche Mechanismen auf:
- Android: Betrug basiert primär auf Geräte-Infrastruktur wie Emulatoren, Device Farms und komplexen Verhaltensmustern.
- iOS: Store Validation deckt 70 % des erkannten Betrugs auf, indem Installs mit gefälschten Signalen identifiziert werden, die nicht mit echten App-Store-Einträgen übereinstimmen. Ein wachsender Anteil des iOS-Frauds wird zudem durch Verhaltensanomalien nach dem Install erkannt.
- Hijacking funktioniert anders. Anstatt Installs komplett zu fälschen, fängt es die Attribution für Installs ab, die ohnehin gerade stattfinden. Auf Android überwachen Fraudster OS-Signale, um laufende Downloads zu erkennen und im letzten Moment die Attribution für sich zu beanspruchen. Auf iOS fluten sie das System kurz vor organischen Installs mit gefälschten Clicks. Finance ist mit 33 % aller Android-Hijacking-Fälle das größte Ziel auf Android – mit einer nahezu Verdreifachung des Volumens im Laufe des Jahres 2025. Auf iOS liegen die USA mit 27 % aller betroffenen Installs an der Spitze, getrieben durch einen Anstieg von 136 % im 4. Quartal passend zur Haupt-Shopping-Saison, wenn der wirtschaftliche Anreiz für Attributionsdiebstahl am höchsten ist.
- Die Muster nach Verticals auf Android zeigen, wie Erkennungsmechanismen die eingesetzte Technik prägen. Gaming-Fraud verlagerte sich von Device-Emulatoren (minus 32 % YoY) hin zu physischen Device-Farms (plus 72 % YoY), da die umfangreichen Post-Install-Daten im Gaming-Bereich – Session-Tiefe, Retention, Level-Abschlüsse – Emulatoren dort leichter entlarvten als irgendwo sonst. Finance wies den höchsten Anteil an KI-basierter Verhaltenserkennung auf, getrieben durch Post-Install-Verifizierungsschritte wie Registrierung und ID-Upload. In beiden Fällen ist die gewählte Betrugsmethode eine direkte Reaktion darauf, welche Erkennungsebene gerade am schwächsten ist.
Betrugsverteilung nach Fraud-Methoden
Verteilung nach Detail-Betrugsmethoden
Store-Validation-Fraud zielt systematisch auf App-Kategorien ab – nicht auf Regionen
Jedes Mal, wenn ein Nutzer eine App installiert, generiert der App Store eine Quittung als Nachweis für einen echten, legitimen Download. Store-Validation-Fraud funktioniert durch das Fälschen dieser Quittungen, die anschließend an Attributionssysteme übermittelt werden, um Provisionen für gefälschte Installs zu kassieren – ohne echtes Gerät, ohne echten Nutzer und zu nahezu null Kosten pro Versuch. Auf iOS, wo diese Technik am stärksten konzentriert ist, machte Store Validation im gesamten Jahr 2025 67 bis 73 % des erkannten Betrugs aus und war damit das dominierende Fraud-Signal auf der Plattform.
Der Anteil erreichte im 2. Quartal 2025 mit 73,1 % seinen Höhepunkt und fiel bis zum 1. Quartal 2026 auf 50,8 % – ein relativer Rückgang von rund 30 % innerhalb von drei Quartalen. Dieser Rückgang spiegelt jedoch keinen Einbruch des absoluten Volumens wider. Er resultiert vielmehr aus dem Aufstieg von Verhaltensanomalien als sekundärer Technik: Fraudster kombinieren gefälschte Quittungen mittlerweile mit vorgetäuschtem In-App-Verhalten, was als separates Fraud-Signal erfasst wird. Beide Methoden werden zunehmend im Doppelpack eingesetzt.
Ob diese Betrugsform erfolgreich ist, hängt vom App-Typ ab, nicht vom Standort. In Kategorien mit einfachen Post-Install-Aktionen – wie einem kostenlosen Download oder einer einfachen Registrierung – erfordert das Fälschen einer überzeugenden Quittung kaum technischen Aufwand. Graphic & Design (99,8 %), News & Magazines (99,0 %) und Social Media (98,2 %) werden fast ausnahmslos über diese Methode überführt.
Kategorien, in denen Advertiser erst bei hochwertigen Nutzeraktionen zahlen, widerstehen dieser Taktik erfolgreicher: Gambling (39,3 %), Finance (54,3 %) und Transportation (43,3 %) weisen niedrigere Raten auf, da die Auszahlung an Betrüger an Aktionen gekoppelt ist, die sich nicht rein auf Install-Ebene fälschen lassen.
Auf Länderebene verzeichnete Spanien auf iOS im gesamten Zeitraum die höchste Store-Validation-Rate aller Hauptmärkte (zwischen 55 % und 82 % mit einem Peak von 81,7 % im Q4 2025). Hohe Ad Spends für Finance- und Shopping-Apps gepaart mit einem vergleichsweise kleinen Markt machen das Land zu einem lukrativen Ziel mit geringer Kontrolldichte. Die USA und Großbritannien (beide zwischen 46 % und 69 %) stellen gemessen am Volumen die größten iOS-Fraud-Märkte dar, weisen jedoch aufgrund strengerer Verifizierungsinfrastrukturen niedrigere Prozentraten als kleinere Märkte auf.
Anteil von Store-Validation-Fraud nach Plattform
Real Users Lift: Wie viel von dem, was Sie eingekauft haben, existierte tatsächlich?
Der Real Users Lift misst das Verhältnis von gefälschten zu echten Installs. Ein Lift von 20 % bedeutet beispielsweise, dass auf jeden echten Nutzer vier gefälschte Installs kamen – was Retention-Cohorten, LTV-Modelle und ROAS-Berechnungen im gleichen Maße verzerrt. Jede Geschäftsentscheidung, die auf diesen Daten basiert, weist dieselbe Fehlgewichtung auf.
Der extremste Fall im gesamten Datensatz ist Gambling auf Android: Bei einem Lift von 175 % im 4. Quartal 2025 bezahlten Advertiser für jeden echten Nutzer fast zwei gefälschte mit. Die hohen Payouts dieser Kategorie machen sie für Fraudster wirtschaftlich so attraktiv, dass die Mehrheit der eingekauften Installs schlicht nicht echt ist. Jede Benchmark, Cohorte und ROAS-Kennzahl aus Android-Gambling-Kampagnen basiert auf einem Fundament, bei dem der Großteil der Nutzer gar nicht existiert.
Social Media auf iOS erreichte im 2. Quartal 2025 einen Lift von 275 % – Advertiser erhielten also nur einen echten Nutzer für je vier bezahlte. Die Erholung auf 15,6 % bis zum 1. Quartal 2026 stellt die dramatischste Verbesserung im Datensatz dar. Sie veranschaulicht zudem, wie schnell und umfassend die Messung einer Kategorie korrumpiert werden kann: Mindestens ein ganzes Quartal lang basierte jede Performance-Metrik bei Social Media auf iOS auf massiv verzerrten Daten.
Auf Plattformebene schneidet iOS nun cleaner ab als Android – eine Umkehrung im Vergleich zu früheren Zeiträumen. Der iOS-Lift verbesserte sich im Jahresvergleich um 38 % (von 21 % auf 13 %), während Android weitgehend unverändert bei rund 17 % stagnierte. Das Media Buying auf iOS liefert damit erstmals proportional mehr echte Nutzer als auf Android.
Finance auf Android ist das deutlichste Beispiel für strukturelle Stagnation: Der Lift hat sich seit fünf Quartalen nicht bewegt und verharrt bei 50 bis 53 %. Für jeden echten Finanz-Nutzer, der auf Android gewonnen wurde, zahlten Advertiser das gesamte Jahr über konstant einen gefälschten mit – ohne jede Besserung. Angesichts des Volumens von Finance auf Android ist die gesamte Messgrundlage in diesem Segment um etwa die Hälfte überzeichnet.
Vietnam (Android) zeigt das gegenteilige Bild: Der Lift fiel innerhalb eines einzigen Quartals um 51 % (von 41 % auf 20 %). Diese Geschwindigkeit ist entscheidend: Der Real Users Lift verbessert sich nicht schrittweise durch feiner adjustierte Messungen, sondern schlagartig, sobald eine konkrete Fraud-Operation gestoppt wird. Das macht ihn zu einer operativen Steuerungskennzahl und nicht bloß zu einem Reporting-Wert.
Entwicklung des Uplifts echter Nutzer
- Da Rewarded Advertising weltweit skaliert: Wie entwickelt sich die Fraud-Landschaft in diesem Kanal – und was macht ihn im Vergleich zu anderen UA-Kanälen besonders anfällig (oder resilient)?
- Die dedizierte Anti-Fraud-Einheit von adjoe konzentriert sich darauf, Betrug über mehrere Sicherheitsebenen hinweg zu stoppen. Für uns lag der Fokus schon immer auf einem vielschichtigen Ansatz: der Verhinderung von Post-Install-Fraud – bei dem Nutzer versuchen, In-Game-Meilensteine zu fälschen, um Belohnungen einzustreichen – sowie dem kompletten Blockieren des Zugangs zu unseren Kampagnen, um böswilligen Aktivitäten erst gar keinen Raum zu geben. Der erste Schritt besteht darin, betrügerische Nutzer mithilfe unserer Daten und KI zu blockieren, bevor sie überhaupt in das Rewarded-Erlebnis einsteigen. Unsere zweite Schutzschicht greift während der Gameplay-Journey: Durch die Nutzung interner Daten und die enge Zusammenarbeit mit MMPs wie AppsFlyer sowie unseren langjährigen Werbepartnern stellen wir sicher, dass Nutzer bei jedem Anzeichen eines potenziellen Risikos sofort gesperrt werden. Unsere Anti-Fraud-Suite verfolgt zwei primäre Ziele: den Schutz der Werbebudgets unserer Advertiser und die Sicherung der Profitabilität der Publisher, die die Belohnungen ausgeben.
- Viele Advertiser verlassen sich selbst in fraud-intensiven Umfeldern nach wie vor auf den CPI oder Metriken im oberen Funnel. Wie sollten Marketer die Messung bei Rewarded-Kampagnen umdenken, um Betrug besser zu berücksichtigen und den Fokus auf echte Nutzerqualität zu legen?
- Um sich in fraud-intensiven Umfeldern von der Abhängigkeit von CPI- oder Early-Funnel-Metriken zu lösen, müssen Marketer ihre Messung umdenken – und zwar, indem sie sowohl die eigenen internen Toolkits als auch die Anti-Fraud-Suiten ihrer Netzwerke kritisch evaluieren. Ein entscheidender Schritt mit Fokus auf echte Nutzerqualität besteht darin, die Kaufvalidierung direkt in die ROAS-Bewertung zu integrieren. Wir empfehlen die Nutzung von Tools wie der IAP-Verifizierung von AppsFlyer, um ein spezifisches, wachsendes Fraud-Muster zu bekämpfen: die Ausnutzung von Rückerstattungen (Refund Exploitation). Bei hochwertigen Rewarded-Kampagnen tätigen Fraudster einen In-App-Kauf, um eine attraktive Belohnung – oft 50 Dollar oder mehr – einzustreichen, und fordern anschließend sofort eine Rückerstattung über den App Store an. Wenn Sie diese Rückerstattungsdaten nicht mit Ihren UA-Quellen verknüpfen, können Sie den tatsächlichen ROI von Kampagnen nicht berechnen und skalieren womöglich Netzwerke, die gefälschtes Kaufverhalten liefern. Durch die Integration einer Kaufvalidierung erhält die MMP für jede Transaktion ein Sicherheitstoken, das sicherstellt, dass der Kauf legitim und final ist. Wer diese Punkte nicht miteinander verbindet, wird weiterhin Budget in Kanäle pumpen, die zwar erfolgreich wirken, in Wahrheit aber die Profitabilität untergraben.
- Viele Advertiser verharren selbst in fraud-intensiven Umfeldern auf CPI oder Early-Funnel-Metrics. Wie sollten Marketer ihr Measurement in Rewarded-Kampagnen überdenken, um Fraud besser einzukalkulieren und den Fokus auf echte User Quality zu legen?
- Um die Abhängigkeit von CPI oder Early-Funnel-Metrics in fraud-intensiven Umfeldern zu überwinden, müssen Marketer ihr Measurement neu ausrichten – indem sie sowohl ihr internes Tooling als auch die Anti-Fraud-Suiten ihrer Netzwerke auf den Prüfstand stellen. Ein kritischer Schritt für echte User Quality ist die Integration von Purchase Validation in die ROAS-Evaluierung. Wir empfehlen Tools wie die IAP-Verifizierung von AppsFlyer, um einer spezifischen, wachsenden Fraud-Masche entgegenzuwirken: Refund Exploitation. Bei High-Value-Rewarded-Kampagnen tätigen Fraudster einen In-App-Kauf, um eine hohe Belohnung abzugreifen – oft 50 Dollar oder mehr – und fordern direkt danach eine Rückerstattung im App Store an. Wenn Sie Refund-Daten nicht mit Ihren UA-Quellen verknüpfen, können Sie den tatsächlichen ROI von Kampagnen nicht berechnen und skalieren am Ende Netzwerke, die unechtes Kaufverhalten liefern. Durch Purchase Validation erhält die MMP für jede Transaktion ein Security Token, das die Legitimität und Finalität des Kaufs bestätigt. Wer diese Punkte nicht verbindet, verbrennt weiterhin Budget in Kanälen, die oberflächlich nach Success aussehen, in Wahrheit aber die Margin auffressen.
- Fraud-Signale werden durch MMPs und interne Daten immer zugänglicher. Wie können Partner wie adjoe diese Signale nutzen – nicht nur, um Fraud Traffic zu blocken, sondern um aktiv auf qualitativ hochwertige, fraud-resistente User zu optimieren?
- Die Optimierung beginnt damit, legitime Verhaltensmuster von manipulativen zu unterscheiden. Bei adjoe nutzen wir interne Daten, um eine Baseline für reales User-Verhalten aufzubauen. Das erlaubt uns, Fraud sowohl vor dem Einstieg in ein Format als auch über die gesamte Post-Install-Journey hinweg zu identifizieren und zu blocken. Wir anreichern diese internen Signale, indem wir AppsFlyers Anti-Fraud-Suite davor- bzw. darüberlegen. Zudem empfehlen wir unseren Partnern, spezifische Tools wie AppsFlyers Purchase Verification zu aktivieren, um zusätzliche Defensive Layers zu schaffen. Diese tiefe Integration tut mehr als nur Bad Traffic zu stoppen – sie erzeugt einen Feedback-Loop, mit dem wir Kampagnen aktiv auf fraud-resistente, high-quality User optimieren. Indem wir die Ziele des Advertisers, die Signale von AppsFlyer und das adjoe SDK aufeinander abstimmen, stellen wir sicher, dass Ad Spend kontinuierlich in genuine Engagement geflossen ist bzw. gelenkt wird.
- Im heutigen Ökosystem steht und fällt Fraud Prevention mit der Collaboration zwischen Advertisern, MMPs und Media-Partnern. Wo bricht dieser Austausch meistens ein – und wie sieht „Good Practice“ in der Realität aus?
- Effektive Fraud Prevention braucht proaktive Transparenz. Meistens crasht die Collaboration, wenn eine Partei – egal ob Advertiser, Network oder MMP – strukturelle Changes an Produkt, Placements oder Logik vornimmt, ohne die anderen zu informieren. Verschieben sich Daten unerwartet, wird legitimes Wachstum schnell als Fraud geflaggt – während echter Fraud als technischer Glitch durchrutscht. In der Praxis bedeutet gute Collaboration, sich vorab auf das expected Behavior abzustimmen. Perfektes Beispiel: adjoes Super-Bowl-Kampagne 2025. Bei 128 Millionen Zuschauern plante einer unserer Publisher-Partner mit rund 10 Millionen neuen Usern – sprich: enormer Traffic und massive Installs in kürzester Zeit. Der Erfolg lag im Three-Way-Alignment: Advertiser kannten die Skalierung vorab – der Traffic-Inflow war eingeplant statt als Bot-Attacke geflaggt zu werden. MMPs wie AppsFlyer waren auf den Data Surge über die adjoe-Plattform vorbereitet. adjoe hat den Traffic exakt in diesem Kontext gemonitort, um die Quality trotz des Volumens hochzuhalten. Wissen alle Parteien, was zu erwarten ist, bleibt das Ökosystem stabil. Collaboration darf kein reaktives Post-mortem darüber sein, warum eine Kampagne geblockt wurde. Sie muss eine proaktive Synchronisation sein, die sicherstellt, dass alle Partner ready für Scale sind.
- Da Fraudster immer raffinierter vorgehen und Privacy-Regulierungen die verfügbaren Signale reduzieren: Wie entwickelt sich Mobile Ad Fraud – besonders in Rewarded Channels – weiter, und was muss die Branche als Nächstes priorisieren?
- Mit der Weiterentwicklung der Branche wird der Ansatz der Netzwerke beim Thema Anti-Fraud entscheidend. Für Advertiser ist die Skalierbarkeit und Schlagkraft der Fraud-Capabilities eines Netzwerks essenziell, um Kampagnen zu schützen. Für Publisher sichert es die Monetization-Margen. Bei adjoe haben wir eine eigene Tech-Unit ausschließlich für Fraud Prevention – wir finden, das sollte Industry Standard und Core-Verantwortung für jedes Network sein. Fraudster sind extrem agil. Um einen Schritt voraus zu sein, müssen Defenses proaktiv und dynamisch agieren und sich an neue Verhaltensmuster anpassen, bevor sie exploitbar werden. Fehlt einem Network dieser dedizierte Fokus, ist es nur eine Frage der Zeit, bis das nächste große Fraud-Scheme greift. Ein weiterer Punkt: Da das Ökosystem zunehmend in Third-Party App Stores expandiert, müssen Marketer sicherstellen, dass ihre MMPs und Network-Partner auf diesen neuen Plattformen dieselben Sicherheits- und Integrationsstandards halten wie in den primären Stores. Am Ende ist die Evolution von Fraud eine dynamische Challenge. Der Erfolg hängt vom Response-Tempo eines Partners und seinem spezialisierten Fokus auf Prevention ab.
- Fraud-Taktiken entwickeln sich ständig weiter. Auf welche neuen Bedrohungen fokussiert ihr euch aktuell am stärksten und warum?
- Wir sehen, dass die Reaktionszeit auf neue Anti-Fraud-Regeln deutlich schneller geworden ist. Durch AI wird es mit Sicherheit noch einfacher, neue Lücken aufzuspüren. Aber wenn man sich auf die Fundamentals konzentriert – sprich: Fraud Detection aufbaut, die die eigentlichen Root Causes schließt –, lassen sich meiner Meinung nach 80–85 % aller Fraud-Versuche blocken. Wir sprechen hier natürlich von Acquisition Fraud. Das bleibt für mich nach wie vor die primäre Fraud-Art bei Partner-, Affiliate-, Agentur- und Performance-Traffic. Der Großteil dieser Acquisition Fraud findet weiterhin im Mobile-Channel und bei Mobile Traffic statt.
- Organic Traffic galt traditionell als „safe“ vor Fraud. Hat sich diese Annahme in deiner Erfahrung gehalten?
- Organic Traffic war in Wahrheit noch nie wirklich sicher – auch wenn der Markt das lange geglaubt hat. Aus meiner Erfahrung ist organischer Traffic extrem motiviert und performt stark, was ihn zum attraktivsten Ziel für fraudulente Partner macht. Meiner Meinung nach leidet Organic Traffic sogar am meisten unter Fraud. Mein Tipp: Zieht eure Daten, analysiert Partner oder Channel-Aktivitäten und vergleicht sie direkt mit dem Verhalten des Organic Traffic. Wo sich Muster und Kohorten stark ähneln, solltet ihr tiefer in die Fraud-Metrics eintauchen – da kommen oft sehr interessante Insights und potenzielle Issues ans Licht.
- Verschiedene Channels bringen sehr unterschiedliche Fraud-Risikoprofile mit sich. Wie fließt das in die Planung und Absicherung eures Media-Mixes ein?
- Klar ist: Channels, über die man weniger Kontrolle hat, bergen höhere Risiken. Aber selbst bei hochgradig steuerbaren Kanälen sollte man nie vergessen, sie auf Incrementality zu testen. Channels mit Agenturen und unklaren Media-Sourcen – zusammen mit Retargeting, CTV und generell Impression- bzw. View-basiertem Traffic – tragen das höchste Risiko. Der Grund: schwacher Anti-Fraud-Schutz und Attribution Models mit geringerer Wahrscheinlichkeit. Mein Tipp: Prüft jeden Channel extrem genau. Wenn ihr nicht versteht, woher der Traffic kommt, und ihn nicht mit eigenen Augen verifizieren könnt, solltet ihr die Fraud-Metrics dieses Channels dringend feinzustimmen.
- Fraud sieht nicht überall gleich aus. Wie passt ihr euren Ansatz an, wenn ihr Kampagnen über verschiedene Regionen oder Märkte hinweg fahrt?
- In unserem Fall sehen wir regional keine signifikanten Unterschiede, was Pre-Attribution oder Acquisition Fraud angeht. Natürlich hängt es vom Marketing-Mix ab, aber im Grunde ist es selbst in Top-Tier-Ländern dasselbe Bild: Fraud ist meist dort am höchsten, wo eure Brand am stärksten ist. Grundsätzlich gilt: Je besser eure Brand konvertiert, desto besser konvertiert sie auch für Fraudster. Und es ist ein Trugschluss zu glauben, dass teurer Traffic sicherer vor Fraud ist. Mein Tipp: Wenn ihr in Protect360 keinen Fraud seht, skippt trotzdem nicht das Incrementality Testing – selbst sauber aussehender Traffic muss beweisen, dass er echtes Wachstum treibt.
- When you notice something off in your campaWenn ihr merkt, dass etwas in der Kampagnen-Performance off ist: Wie geht ihr vor, um herauszufinden, ob Fraud dahintersteckt?ign performance, how do you go about figuring out whether fraud is behind it?
- Erstens: Vertraut eurem Bauchgefühl. Meine Daten zeigen: In 9 von 10 Fällen, in denen man das Gefühl hat, dass etwas nicht stimmt – stimmt auch wirklich etwas nicht. So oder so braucht ihr: globales Monitoring, Anomaly Detection (da eine Anomalie sowohl extrem schlechter als auch verdächtig guter Traffic sein kann) und Scoring auf Basis bereits bekannter Fraud-Muster. So reduziert ihr den manuellen Workload massiv. Der Workflow ist immer derselbe: Selbst wenn ihr keine offensichtlichen Issues oder auffälligen Metrics seht, müsst ihr trotzdem auf einem sehr tiefen Level verstehen, was da gerade wirklich passiert.
- In der Zusammenarbeit mit unterschiedlichsten Advertisern: Welche Veränderungen beobachtet ihr aktuell beim Thema Fraud – besonders was Einflüsse auf Measurement, Budgetierung und Optimierung angeht?
- Fraud hat sich von einer rein technischen Angelegenheit zu einer fundamentalen Entscheidung in der Planning-Phase entwickelt. Marketer bewerten Supply Quality heute zunehmend als Grundvoraussetzung für jedes Budget-Commitment. Publisher-Transparenz, Konsistenz bei Device-Signalen und das Verhalten von Post-Install-Kohorten werden mittlerweile mit derselben Akribie analysiert, die früher nur Reach- und Cost-Metrics vorbehalten war. Diese Scrutiny ist extrem granular geworden: Growth-Teams prüfen heute genau, ob OS-Versionsprofile zu den regionalen Benchmarks passen – da ein übermäßig hoher Anteil veralteter OS-Versionen oft ein Indikator für Non-Human Traffic ist – und ob Carrier- und Device-Language-Signale in sich schlüssig sind. Eine gründliche Due Diligence im Vorfeld ist zwar essenziell, reicht allein aber nicht mehr aus. Erfolg erfordert kontinuierliches Monitoring der vereinbarten KPIs nach dem Go-Live, um die Quality auch bei steigendem Scale zu sichern. Die Debatte hat sich klar verschoben: weg von reaktiven Post-Campaign-Reconciliations, hin zu proaktiver Supply Diligence vor dem Launch. In diesem Setup sind Media-Partner nicht gleich aufgestellt. Provider mit einer direkten SDK-Integration auf Publisher-Seite verfügen über einen deutlich überlegenen Signal Layer: Sie unterscheiden echtes User-Verhalten von emulierten Umgebungen über On-Device-Signale, die um ein Vielfaches schwerer zu spoofen sind als Daten, die bloß aus ge-intermediateten Bidstreams rekonstruiert werden.
- Als Performance-getriebene Plattform: Wie wirkt sich Fraud im Ökosystem auf die Model Accuracy und die Ergebnisse der Kampagnen-Optimierung aus?
- Fraud korrumpiert genau die Feedback-Loops, die für die Optimierung entwickelt wurden. Die meisten Bidding-Systeme lernen aus Outcome-Signalen – Installs, Events und Revenue –, um zu entscheiden, wo der nächste Dollar allokiert wird. Fließen fraudulente Installs in diesen Loop ein, fehlinterpretiert das Modell sie als legitime Conversions, schreibt dem fehlerhaften Supply Path das Credit zu und bietet noch höher darauf. So entsteht ein sich selbst verstärkender Teufelskreis, bei dem sich das Budget schleichend auf den minderwertigsten Supply konzentriert. Interne Analysen von über 10 Millionen Supply Paths zeigen, dass Fraud einer steilen Pareto-Kurve folgt: Rund 5 % der Paths verursachen über 65 % aller erkannten fraudulenten Installs, tragen aber so gut wie keine echten Conversions bei. Bidding-Modelle, die rein auf CPI optimieren, tendieren aufgrund der vermeintlichen Effizienz automatisch zu diesen Paths – was Pre-Bid Supply Filtering zu einer strukturellen Notwendigkeit macht. Die Praxis zeigt: Erst downstream auf In-App-Event-Ebene zu filtern, bekämpft nur die Symptome. Bis ein Event geflaggt wird, hat das Optimierungs-Modell bereits aus dem vorgelagerten fraudulenten Install „gelernt“. Um diesen Learning-Prozess zu schützen, muss das Filtering upstream auf Install-Ebene ansetzen – damit die Modell-Logik gar nicht erst verwässert wird.
- Welche Fraud-Signale sind heute am gefährlichsten für automatisierte Bidding-Systeme, und wie lässt sich deren Impact in Echtzeit mitigieren?
- Die gefährlichsten Signale sind die, die sich als Performance maskieren. Supply Paths, die Installs mit glaubwürdigen CTIT-Verteilungen und Device-Profilen generieren, wirken auf den ersten Blick legitim, liefern downstream aber absolut null Value. Da diese Paths initiale Quality Checks bestehen und im Model Training landen, werden sie über die Zeit extrem teuer. Einige Indikatoren deuten klar auf Fraud hin: unnatürlich hohe Raten neuer Device IDs in engen Zeitfenstern, ungewöhnlich uniforme Traffic-Verteilungen ohne menschliche Variationen sowie Metadaten-Inkonsistenzen – etwa Abweichungen zwischen declared Volume und tatsächlichen Installs oder widersprüchliche Location-Signale. Zudem tritt Fraud extrem konzentriert auf. Interne Analysen auf Bundle-Ebene zeigen, dass ein kleiner Prozentsatz an App Bundles den Großteil des Risikos verursacht. Da Exchange- und Country-Signale viel breiter gestreut sind, führt ein pauschales Blocken auf diesen Ebenen zu massivem Kollateralschaden. Punktgenaue Detection erfordert eine multidimensionale Evaluierung des gesamten Supply Paths, die Bundle-, Exchange-, Country- und Device-Signale gleichzeitig zusammenführt.
- Wie bindet ihr externe Fraud-Signale – zum Beispiel von MMPs – in eure Optimierungs-Frameworks ein, und welchen Impact haben sie auf die Kampagnen-Performance?
- MMP-Signale liefern dank netzwerkübergreifender Verhaltensanalysen und Install-Receipt-Validierungen eine extrem hohe Präzision auf Attributionsebene. Wenn ein MMP Fraud flaggt, ist das Signal eindeutig. Die Herausforderung bleibt jedoch eine lückenlose Abdeckung über das gesamte Ökosystem hinweg. Plattformseitig erzielt man die beste Detection, indem man diese MMP-Signale mit Echtzeit-Verhaltensdaten verknüpft – etwa Render-to-Click-Time-Verteilungen und Traffic-Entropie. Durch die Kombination dieser unterschiedlichen Inputs über mehr als 10 Millionen Supply Paths hinweg hält unsere Plattform die Fraud-Rate bei unter 2 %. Möglich macht das ein Multi-Signal-Scoring, das jeden Datenpunkt nach seiner nachgewiesenen Verlässlichkeit gewichtet, anstatt sich auf eine einzige Quelle als absolute Wahrheit zu verlassen.
- Vorausschauend, wie wird sich die Beziehung zwischen Fraud Prevention und Performance-Optimierung weiterentwickeln?
- Fraud Prevention und Performance-Optimierung betreffen im Grunde dasselbe Problem. Jeder Dollar, der in unverifizierten Supply fließt, trainiert ein Modell darauf, noch mehr davon einzukaufen. Plattformen, die beide Disziplinen vereinen, sichern sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil, da ihre Modelle auf sauberen Daten schneller und präziser lernen. Der entscheidende Schritt nach vorn ist der Abschied von statischen Regeln. Rules erwischen nur den Fraud von gestern, während sich moderner IVT kontinuierlich weiterentwickelt, um sie zu umgehen. Genau hier wird AI unverzichtbar: Mittels Anomaly Detection lernt das System, wie „normales“ Verhalten aussieht, und flaggt Abweichungen sofort – ohne dass neue Fraud-Muster erst manuell definiert werden müssen. Auch Fraudster nutzen Fortschritte in der AI und setzen On-Device-Agents ein, um menschliches Verhalten täuschend echt zu emulieren. Solche Bots sind heute in der Lage, Deep-Funnel-Events wie Add-to-Cart oder fortgeschrittene Game-Level auszulösen und sogar Micro-Purchases zu tätigen. In diesem Umfeld ist der Einsatz von ML-basierten On-Device-SDK-Signalen die einzige Möglichkeit, Fraud so früh wie möglich zu erkennen und Advertiser-Budgets wirksam zu schützen. Nicht zuletzt ist der organisatorische Shift entscheidend: Wenn Fraud-Signale direkt in das Bidding-Modell einfließen, greift Prevention direkt im Moment der Bidding-Entscheidung. Die Zukunft liegt darin, jedem Supply Path einen dynamischen Trust-Score zuzuweisen: Höheres Vertrauen führt zu höheren Bids, während geringes Vertrauen zum sofortigen Aufheben der Gebote führt.
- Basierend auf eurer Erfahrung als DSP im Kampf gegen Fraud: Was ist der effektivste Ansatz zur Fraud Prevention, und welche zentralen Maßnahmen führen zu spürbaren Reduktionen der Fraud-Raten?
- Aus DSP-Perspektive liegt die effektivste Strategie darin, Prevention direkt nach Upstream zu verlagern und Intelligence tief im Bidding-Prozess zu verankern – anstatt sich auf Post-Campaign-Reconciliation zu verlassen. Das erfordert ein Maximum an Signalen aus unterschiedlichsten Quellen sowie den Aufbau von Validierungs-Mechanismen, die das Traffic-Assessment kontinuierlich schärfen, bevor überhaupt ein Bid platziert wird. Durch das Aggregieren diverser Signale – darunter Supply-Herkunft, Device-Eigenschaften und historische Performance – und den Einsatz von Korrelationsmodellen können DSPs verdächtige Cluster frühzeitig identifizieren. Gestärkt werden diese Systeme durch AI-getriebene Feedback-Loops, die die Detection-Accuracy auf Basis von Kampagnenergebnissen fortlaufend verbessern. Da sich Fraud-Taktiken ständig weiterentwickeln, hängen spürbare Reduktionen von der kontinuierlichen Analyse riesiger Datenmengen ab, um Anomalien mit niedrigen False-Positive-Raten zu identifizieren. Erfolgreiche DSPs behandeln Fraud Prevention als adaptives Intelligence-System, das Large-Scale-Datenanalysen mit proaktiver Supply Diligence kombiniert, um sicherzustellen, dass nur High-Confidence-Inventory beim Advertiser ankommt.
Fraud ist kein Problem, das man einmalig löst. Jedes Mal, wenn ein Kanal nachschärft, verlagert sich Fraud zum nächsten schwächsten Punkt: in einen anderen Channel, mit einer anderen Technik oder in einen anderen Markt. Als Finance-Advertiser ihre Affiliate-Messung verschärften, stieg Organic Fraud um 33 %. Als Owned Media zu wenig Scrutiny erfuhr, wuchs die dortige Fraud-Rate um 221 % YoY. Die entscheidende Metric ist nicht eure aktuelle Fraud-Rate, sondern die Trendrichtung in Kanälen, die zuletzt weniger unter Druck standen. Eine Fraud-Strategie muss kontinuierlich gefeintuned werden – statt einmal aufgesetzt und sich selbst überlassen zu bleiben.
Organic ist die Baseline, mit der jedes Team den Erfolg von Paid-Kampagnen evaluiert – und genau deshalb ist es so entscheidend, sie sauber zu halten. Ist Organic aufgebläht, verzerrt das jeden Vergleich, der darauf aufbaut. Zwei Dinge treiben diesen Effekt: gezielte Fake-Installs, die wie selbst entdeckter Traffic aussehen sollen, und Paid-Kampagnen mit fehlerhafter Attribution, deren Installs fälschlicherweise als Organic deklariert werden. Ein hoher Organic-Share kann echtes App-Discovery widerspiegeln – oder signalisieren, dass ein Teil des Paid-Traffics schlicht nicht korrekt attribuiert wird. So oder so: Die Auditation von Organic ist nicht nur eine Fraud-Aufgabe, sondern eine fundamentale Data-Quality-Übung.
Die Fraud-Lücke zwischen Affiliates und SRNs erreichte im Q1 2026 das 36-Fache und hielt sich jedes Quartal des Jahres über 30x. Affiliates bleiben ein kritischer Teil der meisten Media-Mixe – dank Reichweite, Kosteneffizienz und Marktzugängen, die geschlossene Kanäle nicht immer replizieren können. Doch diese Lücke ist strukturell: Sie zeigt, wie viel mehr Spielraum Affiliates für Manipulationen lassen. Wer seinen Media-Mix erweitert, geht ein Fraud-Risiko ein, das proportional zu den neu hinzugefügten Channels steigt. Die richtige Antwort ist nicht, diese Kanäle zu meiden, sondern sie schärfer zu monitoren – mit strikterer Verifizierung und schnellerem Handeln, sobald sich Signale verschieben.
Mit einer Fraud-Rate von 59 % im Q1 2026 und einem Real Users Lift von 175 % im Q4 hat Gambling Android die Schwelle überschritten, an der Fraud eine Ausnahme ist, die man einfach mitverwaltet. Fraud ist hier der Default-Zustand, mit dem man fest kalkulieren muss. Jeder Benchmark, jede Kohorte und jede ROAS-Zahl aus Gambling-Android-Kampagnen erfordert einen völlig anderen Interpretationsrahmen als jede andere Kategorie.
Spoofing fingiert Devices, User und In-App-Events von Grund auf, um genuinen Traffic exakt zu imitieren. Das Ergebnis: saubere Signale statt auffälliger Anomalien. Es war die am schnellsten wachsende Fraud-Technik im Jahr 2025 – und ihre Raffinesse sorgt dafür, dass sie in jedem Fraud Report, einschließlich diesem, am ehesten undercounted bleibt. Wenn eure Fraud-Zahlen stabil aussehen, lohnt sich die Frage: Was wird aktuell eigentlich noch gar nicht gemessen?
