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Todo lo que debes saber sobre el fraude de iOS 14+

Michel Hayet
Everything you need to know about iOS 14+ fraud - square

El lanzamiento de iOS 14 de Apple en abril de 2021 hizo que todo el panorama del marketing móvil entrara en un proceso de reajuste.

De repente, se eliminaron o limitaron drásticamente varios elementos clave. Las limitaciones de las identificaciones de los usuarios, los diferentes plazos de medición, además de SKAdNetwork (SKAN) y su mecanismo de conversión de valores, cambiaron fundamentalmente el panorama de iOS.

En un sector acostumbrado a ver su tasa de cambios, la mayoría de los principales interesados respondieron rápidamente y se adaptaron a la nueva realidad.

Algunos decidieron centrarse en otra cosa y reasignar sus presupuestos de marketing, lo que supuso un descenso del 25% en los presupuestos de iOS, mientras que otros decidieron adoptar el enfoque innovador y modificar sus métodos de trabajo para adaptarse a la nueva realidad.

Se han introducido en el mercado nuevos productos y soluciones para resolver los problemas de medición del mercado, pero hay una cuestión clave que aún no tiene respuesta.

¿Cuál es la situación del fraude publicitario en iOS desde el lanzamiento de iOS 14?

Para responder a esta pregunta, tratemos de dar sentido a lo que está pasando.

Un paisaje multidimensional

Desde el lanzamiento de iOS 14, la gran mayoría de las instalaciones atribuidas en SKAN se originaron a partir de fuentes de tráfico directas, con la mayoría absoluta del tráfico procedente de redes de autoreporte (SRN) y redes SDK.

El tráfico de SRN incluye canales de medios bien establecidos como Google y Facebook (y otros), donde, históricamente, las tasas de fraude han sido significativamente más bajas que la media del sector y casi el 0% en iOS específicamente.

Protect360 analiza todo el tráfico que se ejecuta a través del ecosistema de AppsFlyer, independientemente de su origen, y los SRN no son diferentes. Sin embargo, su mantenimiento constante de tasas de fraude muy bajas a lo largo del tiempo, combinado con el alto nivel de comunicación e integración que tenemos con dichos socios de medios, los sitúa en la categoría de “tráfico seguro” cuando se trata de fraude de atribución móvil.

En cuanto al resto de las fuentes activas en SKAN, éstas pueden segmentarse en dos tipos principales de socios mediáticos: Las redes de SDK, que representan el 49% del tráfico de SKAN, y otras fuentes que incluyen principalmente los DSP y las redes publicitarias.

Mientras que este último grupo, con un volumen de tráfico relativamente bajo, parece que sólo está probando las nuevas aguas, las redes SDK líderes en el mercado están más dispuestas a adaptarse a la nueva realidad SKAN. Se trata de un grupo relativamente pequeño de empresas de medios que también están totalmente integradas con AppsFlyer y que históricamente han presentado un tráfico relativamente limpio con tasas de fraude mucho más bajas que la media.

Estos dos grupos de medios asociados dominan actualmente el panorama de SKAN, lo que nos permite considerar el nuevo entorno SKAN de Apple como “libre de fraude” en este momento. Hay que tener en cuenta que los datos presentados anteriormente reflejan la actual combinación de medios y es muy posible que cambien en el futuro, por lo que es necesaria una vigilancia constante.

Sin embargo, la actividad de iOS no es sólo de SKAN. Todavía hay mucha actividad que no depende (estrictamente) de SKAN. De hecho, actualmente es responsable de la mayor parte de la actividad de iOS, como muestra el siguiente gráfico:

Para entender mejor esto, vamos a explorar cómo se puede desglosar la medición en iOS.

Opciones de medición de atribución de iOS

Existen tres tipos de marcos de atribución iOS que están disponibles actualmente para los marketers:

  1. Sólo SKAN
    Atribución de campañas de aplicaciones móviles que se basa estrictamente en la medición de SKAN.
  2. Sólo MMP
    La atribución puede realizarse mediante la comparación de identificaciones de usuarios con consentimiento (usuarios que han permitido a las empresas compartir su IDFA), o mediante un modelo probabilístico de todos los usuarios.
  3. Híbrido
    La atribución se hará mediante una combinación de los dos tipos descritos anteriormente. En este escenario, las redes siguen enviando datos de compromiso a su MMP incluso para la actividad de SKAN.

    Ejemplo: Cuando un editor informa a SKAN de la participación de un usuario en un anuncio, también se enviará una URL de impresión al MMP

El modelo híbrido ofrece a los anunciantes y socios de medios la ventaja de aprovechar muchas de las capacidades de medición de AppsFlyer, al tiempo que se ajusta a los requisitos de privacidad de Apple. Para resolver este problema, hemos lanzado recientemente nuestra solución de Single Source of Truth (SSoT). Siempre que una atribución de instalación sea registrada tanto por AppsFlyer como por SKAN, AppsFlyer sólo registrará la atribución una vez mediante un proceso único de deduplicación. De este modo, nuestros clientes disponen de una realidad fiable y precisa de su actividad.

Controlar el fraude en una época de datos limitados

Los clientes de AppsFlyer que utilizan Protect360 y que también miden sus campañas de iOS con atribución probabilística (en modelos híbridos o sólo MMP), seguirán disfrutando de la protección contra el fraude de Protect360.

Actualmente, casi todos los modelos antifraude y la lógica de detección de Protect360 pueden aplicarse a los modelos de atribución probabilística. La lógica antifraude ha evolucionado mucho a lo largo de los años y ya no se basa en los identificadores de los usuarios para detectar patrones de comportamiento fraudulento.

Las técnicas avanzadas de detección, como las redes bayesianas, dan a Protect360 la capacidad de basar la lógica antifraude en patrones de comportamiento a gran escala y aplicar la lógica de detección a un solo suceso, independientemente de la identidad específica. Estas técnicas avanzadas basadas en el aprendizaje automático aprenden de eventos pasados y aplican una lógica sofisticada para la detección futura con la máxima precisión.
El comportamiento de los grupos de usuarios, el análisis biométrico y los modelos estadísticos a gran escala aplican múltiples técnicas de medición que se correlacionan con los modelos de atribución probabilística, al tiempo que se alinean con umbrales de precisión muy estrictos para garantizar un mínimo de casos de falsos positivos.

Confiar en la atribución de AppsFlyer también significa que los anunciantes tienen total transparencia de los datos de compromiso y de las marcas de tiempo de instalación. Éstas no sólo desempeñan un papel importante en el mecanismo de detección de fraudes, sino que también aportan un mayor valor para los anunciantes, ya que pueden aprovecharse para un mayor análisis y optimización.

Es vital entender que los métodos comunes de protección contra el fraude están totalmente cubiertos por Protect360 en el nuevo panorama de iOS, mientras que confiar únicamente en SKAN te dejará significativamente expuesto. Estos métodos incluyen:

  • Inundación de clics (Click flooding): Las dos métricas básicas necesarias para la detección de la inundación de clics son el volumen de clics y el tiempo entre el clic y la instalación (CTIT). Este fraude puede detectarse con los datos completos de los clics que están disponibles a través de MMP y la atribución híbrida.

    Actualmente, SKAN no proporciona a los anunciantes datos completos sobre la participación, por lo que es imposible detectar el “click flooding”.
  • Inyección de clics: La detección del fraude por inyección de clics se realiza principalmente a través del análisis de anomalías en las marcas de tiempo de los clics y las instalaciones. Estas señales sólo están disponibles cuando se trata de la atribución de MMPs, ya que SKAN no informa de ningún dato de marca de tiempo de atribución.
  • Instalaciones falsas: La falsificación de todo el ciclo de atribución mediante emuladores, bots o granjas de dispositivos (device farms) sólo puede detectarse mediante un análisis profundo de todos los puntos de medición disponibles, como las marcas de tiempo.

    La atribución de MMP garantizará que estos datos sean comunicados y controlados tanto por el anunciante como por Protect360.
Seguimiento del fraude con una tabla de datos limitada

Vigilancia impulsada por la innovación

Aunque la lógica, los modelos y la capacidad de detectar el fraude en el nuevo panorama de iOS ya están aquí, es imprescindible que todas las partes de marketing participen activamente en el esfuerzo de información.

Los anunciantes y los socios de medios deben esforzarse por mantener una relación abierta y transparente para asegurarse de que se mantienen sus mejores intereses y se elimina el fraude de su relación.

Se recomienda encarecidamente que la atribución probabilística de AppsFlyer forme parte de las campañas de cada anunciante cuando se dirija a las campañas de SKAN. Esto no sólo permitirá la protección contra el fraude de Protect360 (para los clientes de Protect360), sino que también abrirá capacidades de medición adicionales e insights disponibles a través de SSoT de AppsFlyer y otros grandes productos.

Hace tiempo que nuestro equipo ha identificado y debatido diferentes escenarios de fraude en SKAN, con las correspondientes soluciones técnicas de fraude.

El equipo de Protect360, impulsado por soluciones innovadoras de AppsFlyer como SSoT, sigue de cerca los desarrollos de iOS y el ecosistema en general, ya que nos dirigimos rápidamente hacia un futuro centrado en la privacidad.

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Michel Hayet

Antiguo empresario digital, Michel es un veterano del sector de la publicidad digital. Durante la última década, Michel ha estudiado los detalles del panorama de la publicidad digital, dirigiendo su atención a las innovaciones tecnológicas que pueden impulsar el sector; con un enfoque principal en las técnicas de detección y prevención del fraude, así como en las aplicaciones de análisis predictivo.

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