Obrigado!

Tudo o que você precisa saber sobre fraudes no iOS 14+

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

O lançamento do iOS 14 em abril de 2021 iniciou um processo de transformação em todo o ecossistema de marketing mobile.

De repente, vários recursos foram removidos ou se tornaram extremamente limitados. Limitações ao acesso do ID dos usuários, diferentes prazos de mensuração, a SKAdNetwork (SKAN) e seu mecanismo de valores de conversão, são todos fatores que mudaram completamente o cenário do iOS.

Em um ecossistema que está acostumado com as mudanças, a maioria das empresas se adaptou rapidamente à nova realidade.

Algumas decidiram mudar seu foco e realocar seus orçamentos de marketing, o que gerou uma redução de 25% nos orçamentos do iOS, enquanto outras decidiram adotar uma abordagem inovadora e alterar seus métodos de trabalho para se adequar à nova realidade.

Novos produtos e soluções foram introduzidos ao mercado, em um esforço para solucionar os problemas de privacidade na mensuração. No entanto, uma questão fundamental ainda não foi respondida.

Qual é o status da fraude de anúncios no iOS desde o lançamento do iOS 14?

Para responder a essa pergunta, vamos analisar o panorama geral.

Um panorama multidimensional

Desde o lançamento do iOS 14, a grande maioria das instalações atribuídas na SKAN se originaram de fontes de tráfego direto, sendo que a maioria absoluta do tráfego vem de redes de autorrelato (SRNs) e redes de SDK.

O tráfego das SRNs inclui canais de mídia bem estabelecidos, como Google e Facebook (dentre outros), nos quais, historicamente, as taxas de fraude têm sido significativamente menores do que a média do setor, de quase 0% especificamente no iOS. 

O Protect360 analisa todo o tráfego que passa pelo ecossistema da AppsFlyer, independentemente de sua origem, e o mesmo ocorre com as SRNs. Como elas mantêm taxas de fraude muito baixas de forma consistente ao longo do tempo, além do alto nível de comunicação e integração que temos com esses parceiros de mídia, podemos afirmar que elas se encaixam na categoria de “tráfego seguro” quando se trata da fraude de atribuição mobile.

Quanto ao restante das fontes ativas na SKAN, elas podem ser separadas em dois tipos principais de parceiros de mídia: Redes de SDK, que representam 49% do tráfego na SKAN, e outras fontes, que incluem principalmente DSPs e ad networks. 

Enquanto as ad networks possuem um volume de tráfego relativamente baixo, e por isso ainda estão testando novas estratégias, as principais redes de SDK do mercado estão mais interessadas em se adaptar à nova realidade da SKAN. Esse ainda é um grupo relativamente pequeno de empresas de mídia que também estão completamente integradas com a AppsFlyer, e historicamente apresentaram um tráfego bastante limpo, com taxas de fraude bem menores do que a média.

Atualmente, esses dois grupos de parceiros de mídia dominam o cenário da SKAN, o que nos faz acreditar que esse novo ambiente da Apple ainda está “livre de fraudes”. Lembre-se de que os dados apresentados acima refletem o mix de mídia atual e podem muito bem mudar no futuro. Por isso, é preciso estar sempre atento.

No entanto, a atividade do iOS não ocorre apenas na SKAN. Ainda há muitas atividades que não dependem apenas desse novo framework. Na realidade, as atividades que ocorrem fora da SKAN correspondem à maioria das atividades no iOS, como mostra o gráfico abaixo:

Para entender isso melhor, vamos explorar como a mensuração pode ser dividida no iOS.

Opções de mensuração de atribuição no iOS

Atualmente, existem três tipos de estruturas de atribuição no iOS que estão disponíveis para profissionais de marketing:

  1. Somente SKAN
    É a atribuição de campanhas de aplicativos mobile que dependem somente da mensuração na SKAN. 
  2. Somente MMP
    A atribuição pode ser feita por meio da correspondência de ID para usuários consentidos (usuários que permitiram que as empresas compartilhassem seu IDFA) ou por meio da modelagem probabilística entre todos os usuários.
  3. Modelo híbrido
    A atribuição será feita por meio da combinação entre os dois modelos descritos acima. Nesse cenário, as redes continuam enviando dados de engajamento para seu MMP, mesmo para atividades na SKAN.

    Exemplo: quando um publisher relata um engajamento de visualização de um anúncio por um determinado usuário na SKAN, uma URL de impressão também será enviada para o MMP.

O modelo híbrido permite que os anunciantes e parceiros de mídia aproveitem inúmeros recursos de mensuração da AppsFlyer, ao mesmo tempo em que cumprem com os requisitos de privacidade da Apple. No entanto, isso também cria um problema de duplicação nos registros de mensuração. Para resolver esse problema, recentemente lançamos nossa nova solução, o Single Source of Truth (SSoT).

Sempre que uma atribuição de instalação for registrada pela AppsFlyer e pela SKAN, a AppsFlyer registrará a atribuição apenas uma vez, seguindo um processo exclusivo de desduplicação. Assim, nossos clientes conseguem acessar uma única fonte confiável sobre sua atividade.

Monitoramento da fraude com dados limitados

Os clientes da AppsFlyer que usam o Protect360 e que também mensuram suas campanhas no iOS por meio da atribuição probabilística (em modelos híbridos ou somente MMP) continuarão desfrutando da proteção contra fraudes do Protect360. 

No momento, quase todos os modelos antifraude e lógicas de detecção do Protect360 podem ser aplicados aos modelos de atribuição probabilística. A lógica antifraudes evoluiu drasticamente ao longo dos anos e não depende mais de identificadores do usuário para detectar padrões de comportamento fraudulentos.

Técnicas avançadas de detecção, como as redes bayesianas, permitem que o Protect360 baseie sua lógica antifraudes em padrões de comportamento de grande escala, aplicando a lógica de detecção em uma única ocorrência, independentemente da identidade específica. Essas técnicas avançadas baseadas em machine learning aprendem com eventos passados e aplicam uma lógica sofisticada para detecção futura com precisão máxima.

O comportamento do cluster de usuários, a análise biométrica e os modelos estatísticos em grande escala utilizam várias técnicas de mensuração que se correlacionam com modelos de atribuição probabilística, aplicando limites de precisão muito rígidos para garantir que a ocorrência de falsos positivos seja mínima. 

O uso da atribuição da AppsFlyer também significa que os anunciantes têm total transparência sobre os dados de engajamento e timestamps de data/hora da instalação. Eles não apenas desempenham um papel importante no mecanismo de detecção de fraudes como também fornecem maior valor para os anunciantes, pois podem ser utilizados para análise e otimização adicionais.

É fundamental entender que todos os métodos comuns de proteção contra a fraude estão inclusos no Protect360 diante do novo cenário do iOS, enquanto que confiar exclusivamente na SKAN deixará você muito exposto. Esses métodos incluem:

  • Flooding de cliques: As duas métricas básicas necessárias para a detecção de flooding de cliques são a quantidade de cliques e o tempo entre o clique e a instalação (CTIT). Essa fraude pode ser detectada com dados completos de cliques que estão disponíveis por meio de MMPs e da atribuição híbrida. 

    Atualmente, a SKAN não fornece aos anunciantes dados completos de engajamento, impossibilitando a detecção de flooding de cliques.
  • Injeção de cliques: A detecção de fraudes por injeção de cliques é feita principalmente por meio da análise de anomalias nos timestamps de data/hora do clique e da instalação. Esses sinais só estão disponíveis quando a atribuição do MMP está envolvida, pois a SKAN não relata nenhum dado de timestamp de data/hora para a atribuição.
  • Instalações falsas: A falsificação de todo o ciclo de atribuição por meio de emuladores, bots ou farms de dispositivos só pode ser detectada por meio de uma análise abrangente de todos os pontos de mensuração disponíveis, como os timestamps de data/hora.

    A atribuição do MMP garante que esses dados sejam relatados e monitorados pelo anunciante e pelo Protect360.
Tabela: monitoramento da fraude a partir de dados limitados

Por último, mas não menos importante, o uso do SSoT da AppsFlyer permite que os anunciantes tenham a capacidade de identificar discrepâncias relacionadas a fraudes entre a atribuição da SKAN e a atribuição do MMP. 

Vigilância inovadora

Embora tenhamos a lógica, os modelos e a capacidade necessária para detectar fraudes no novo ecossistema do iOS, é fundamental que todos os profissionais da área de marketing participem ativamente do esforço na luta contra a fraude.

Anunciantes e parceiros de mídia devem se esforçar para estabelecer um relacionamento aberto e transparente, garantindo que seus melhores interesses sejam mantidos e que a fraude seja eliminada. 

Recomendamos que todos os anunciantes usem da atribuição probabilística da AppsFlyer como parte de suas campanhas ao iniciar as campanhas na SKAN. Isso permitirá a ação da proteção contra fraudes do Protect360 (para clientes do Protect360) e disponibilizará mais recursos de mensuração e insights por meio do SSoT da AppsFlyer e de outras soluções. 

Diferentes tipos de cenários de fraude na SKAN têm sido identificados e discutidos por nossa equipe, assim como soluções técnicas e relevantes contra a fraude.

A equipe do Protect360, impulsionada pelas soluções inovadoras da AppsFlyer, como o SSoT, está de olho nos desenvolvimentos do iOS e no ecossistema como um todo, conforme avançamos rapidamente para um futuro centrado na privacidade. 

SAIBA MAIS

O status da fraude no iOS 14

Baixe o infográfico

Michel Hayet

Empreendedor e consultor de estratégias digitais, Michel é o veterano dos anúncios digitais e um expert em combate à fraude de anúncios mobile. Ao longo dos últimos dez anos, Michel estudou as complexidades do espaço de anúncios digitais, focando seus esforços em criar inovações de tecnologia, estudar métodos detalhados de fraude de anúncios e explorar novas técnicas para lutar contra essa ameaça.

Seguir Michel Hayet

Receba notícias de marketing e insights de especialistas direto em seu e-mail