15 Min. Read

Неприятная правда об урегулировании рекламы

Michel Hotoveli Michel Hotoveli Jul 21, 2019

Mobile advertising is here to stay. Having grown by 30% year-over-year in 2018 to $184 billion, further growth is still to come with more and more advertisers shifting budgets towards mobile. Alongside this massive growth we’ll note an undeniable presence and industry concern over fraud. In many ways, fraud has been present in the advertising landscape since its early days and has been somewhat responsible for several developments and changes introduced into our industry over the years. 

Нужно отметить, что представление о влиянии фрода на отрасль несколько отличается от реальности.

Исследования конкретных примеров, анализы и отчеты заставят вас поверить в то, что фрод блокируется или потенциально может быть заблокирован до того, как оно коснется вашего маркетингового бюджета. Вы будете верить, что атаки мошенников контролируют в реальном времени и обнаруживают по мере их возникновения, а также что их отфильтровывают продвинутыми инструментами для борьбы с фродом, которые разработаны для защиты рекламодателей от мошеннических схем.

Приведенное выше высказывание является верным для большей части идентифицированного и заблокированного трафика, однако в нашей индустрии есть неозвученная (и неприятная) правда: некоторый фрод все-таки проскальзывает. Как бы не было неприятно это признавать, но мы точно не можем игнорировать данный факт. Используя алгоритмы машинного самообучения маркетологи могут применять поведенческие модели мошенничества, чтобы обнаруживать и блокировать мошенническую активность в режиме реального времени, но человек постоянно пытается обойти ограничения машины, стараясь хоть иногда выйти вперед. Это означает, что некоторые попытки преступной деятельности оказываются успешными.

Маркетологи тратят драгоценное время, используя различные технологии, чтобы сократить разрыв между ожиданиями и реальностью. Поставщики атрибуции блокируют мошеннические атаки по мере их возникновения, синхронизируясь с партнерами посредством постбэков, чтобы предотвратить передачу платежей за данную активность. Другие аналитические инструменты применяются для более глубокого исследования данных, чтобы ничто не осталось незамеченным: выявляются случаи нечестной игры в прошлом с последующими сверкой и урегулированием.

Решения по предотвращению мошенничества действительно могут блокировать известные модели поведения, однако алгоритмам машинного самообучения требуется время для изучения неизвестных моделей. Данные модели поведения постоянно эволюционируют и применяются в текущей активности по мере их появления. Тенденции фрода в основном представляют собой точки разрозненных данных со схожими характеристиками, которые сначала необходимо объединить для идентификации. Первые случаи еще можно записать как отдельные не связанные инциденты, но позднее их можно будет отнести к какой-либо тенденции. Тогда они будут определены и помечены как мошеннические, а значит для этого требуется ретроспективный анализ.

Subscribe to AppsFlyer content

The latest mobile marketing tips & trends delivered to your inbox.

Это эволюция!

За последние несколько лет интернет-реклама в целом и реклама внутри приложений пережили эволюцию — развитие вместе с рынком и его игроками. Значительный рост в измерении событий после установки, а также маркетинг, ориентированный на показатель LTV, определяют тенденции повышения качества рынка, нацеленного на пользователей. Рекламодатели отказываются от моделей, основанных исключительно на CPI, и поощряют паблишеров за более вовлеченных и качественных пользователей, внедряя все больше целей на основе CPA, и понимая, что не все установки одинаковы, а также что некоторые пользователи имеют более высокую ценность, чем другие.

Блокировка в реальном времени по-прежнему является важной частью процесса обнаружения фрода. Однако это всего лишь один из уровней защиты. Это означает, что наш поведенческий анализ должен продолжать развиваться, осуществляя проверку данных даже после установки. Наши маркетинговые модели на этом не ограничиваются, а значит мошенники тоже не остановятся.

Представление о мошенниках, придерживающихся методов, которые, как известно, идентифицируются в реальном времени, уже можно считать наивным. Мошенники очень целеустремленные, изобретательные и легко адаптируются к любым изменениям рынка, а некоторые из них могут обойти новые блоки всего за 2–3 дня. Это означает, что мошенники улучшили свое мастерство и прокачали инструменты, которые теперь способны имитировать путь активных пользователей, чтобы проходить через более глубокие, пост-атрибуционные события незамеченными, даже доходя до реальных покупок.

Moving out of our comfort zone is key in order to identify suspicious behavior trends that can only be flushed out post-install. Recognizing fraud that has managed to bypass all the known blocks put ahead of it, masquerading as a legitimate install. The current status-quo of keeping a blind eye from anything not identified and blocked in real-time is simply not aligned with the fact that some fraud does indeed go under the radar at first view. It is estimated that 1 in 4 app installs are fraudulent, this activity can and should be reconciled, how much of it is up to marketers keeping up and evolving their methods. 

Более конструктивный подход на данный момент — осознание реальных обстоятельств и растущей потребности в комплексном решении, которое объединяет непрерывный анализ мошенничества и атрибуцию таким образом, чтобы ничего не воспринималось как должное и не утаивалось от наших взглядов, какой бы неприятной не была суровая действительность. 

 

Learn more about the most innovative fraud protection solution in the industry

Mobile advertising is here to stay. Having grown by 30% year-over-year in 2018 to $184 billion, further growth is still to come with more and more advertisers shifting budgets towards mobile. Alongside this massive growth we’ll note an undeniable presence and industry concern over fraud. In many ways, fraud has been present in the advertising landscape since its early days and has been somewhat responsible for several developments and changes introduced into our industry over the years. 

Нужно отметить, что представление о влиянии фрода на отрасль несколько отличается от реальности.

Исследования конкретных примеров, анализы и отчеты заставят вас поверить в то, что фрод блокируется или потенциально может быть заблокирован до того, как оно коснется вашего маркетингового бюджета. Вы будете верить, что атаки мошенников контролируют в реальном времени и обнаруживают по мере их возникновения, а также что их отфильтровывают продвинутыми инструментами для борьбы с фродом, которые разработаны для защиты рекламодателей от мошеннических схем.

Приведенное выше высказывание является верным для большей части идентифицированного и заблокированного трафика, однако в нашей индустрии есть неозвученная (и неприятная) правда: некоторый фрод все-таки проскальзывает. Как бы не было неприятно это признавать, но мы точно не можем игнорировать данный факт. Используя алгоритмы машинного самообучения маркетологи могут применять поведенческие модели мошенничества, чтобы обнаруживать и блокировать мошенническую активность в режиме реального времени, но человек постоянно пытается обойти ограничения машины, стараясь хоть иногда выйти вперед. Это означает, что некоторые попытки преступной деятельности оказываются успешными.

Маркетологи тратят драгоценное время, используя различные технологии, чтобы сократить разрыв между ожиданиями и реальностью. Поставщики атрибуции блокируют мошеннические атаки по мере их возникновения, синхронизируясь с партнерами посредством постбэков, чтобы предотвратить передачу платежей за данную активность. Другие аналитические инструменты применяются для более глубокого исследования данных, чтобы ничто не осталось незамеченным: выявляются случаи нечестной игры в прошлом с последующими сверкой и урегулированием.

Решения по предотвращению мошенничества действительно могут блокировать известные модели поведения, однако алгоритмам машинного самообучения требуется время для изучения неизвестных моделей. Данные модели поведения постоянно эволюционируют и применяются в текущей активности по мере их появления. Тенденции фрода в основном представляют собой точки разрозненных данных со схожими характеристиками, которые сначала необходимо объединить для идентификации. Первые случаи еще можно записать как отдельные не связанные инциденты, но позднее их можно будет отнести к какой-либо тенденции. Тогда они будут определены и помечены как мошеннические, а значит для этого требуется ретроспективный анализ.

Subscribe to AppsFlyer content

The latest mobile marketing tips & trends delivered to your inbox.

Это эволюция!

За последние несколько лет интернет-реклама в целом и реклама внутри приложений пережили эволюцию — развитие вместе с рынком и его игроками. Значительный рост в измерении событий после установки, а также маркетинг, ориентированный на показатель LTV, определяют тенденции повышения качества рынка, нацеленного на пользователей. Рекламодатели отказываются от моделей, основанных исключительно на CPI, и поощряют паблишеров за более вовлеченных и качественных пользователей, внедряя все больше целей на основе CPA, и понимая, что не все установки одинаковы, а также что некоторые пользователи имеют более высокую ценность, чем другие.

Блокировка в реальном времени по-прежнему является важной частью процесса обнаружения фрода. Однако это всего лишь один из уровней защиты. Это означает, что наш поведенческий анализ должен продолжать развиваться, осуществляя проверку данных даже после установки. Наши маркетинговые модели на этом не ограничиваются, а значит мошенники тоже не остановятся.

Представление о мошенниках, придерживающихся методов, которые, как известно, идентифицируются в реальном времени, уже можно считать наивным. Мошенники очень целеустремленные, изобретательные и легко адаптируются к любым изменениям рынка, а некоторые из них могут обойти новые блоки всего за 2–3 дня. Это означает, что мошенники улучшили свое мастерство и прокачали инструменты, которые теперь способны имитировать путь активных пользователей, чтобы проходить через более глубокие, пост-атрибуционные события незамеченными, даже доходя до реальных покупок.

Moving out of our comfort zone is key in order to identify suspicious behavior trends that can only be flushed out post-install. Recognizing fraud that has managed to bypass all the known blocks put ahead of it, masquerading as a legitimate install. The current status-quo of keeping a blind eye from anything not identified and blocked in real-time is simply not aligned with the fact that some fraud does indeed go under the radar at first view. It is estimated that 1 in 4 app installs are fraudulent, this activity can and should be reconciled, how much of it is up to marketers keeping up and evolving their methods. 

Более конструктивный подход на данный момент — осознание реальных обстоятельств и растущей потребности в комплексном решении, которое объединяет непрерывный анализ мошенничества и атрибуцию таким образом, чтобы ничего не воспринималось как должное и не утаивалось от наших взглядов, какой бы неприятной не была суровая действительность. 

 

Learn more about the most innovative fraud protection solution in the industry

Mobile advertising is here to stay. Having grown by 30% year-over-year in 2018 to $184 billion, further growth is still to come with more and more advertisers shifting budgets towards mobile. Alongside this massive growth we’ll note an undeniable presence and industry concern over fraud. In many ways, fraud has been present in the advertising landscape since its early days and has been somewhat responsible for several developments and changes introduced into our industry over the years. 

Нужно отметить, что представление о влиянии фрода на отрасль несколько отличается от реальности.

Исследования конкретных примеров, анализы и отчеты заставят вас поверить в то, что фрод блокируется или потенциально может быть заблокирован до того, как оно коснется вашего маркетингового бюджета. Вы будете верить, что атаки мошенников контролируют в реальном времени и обнаруживают по мере их возникновения, а также что их отфильтровывают продвинутыми инструментами для борьбы с фродом, которые разработаны для защиты рекламодателей от мошеннических схем.

Приведенное выше высказывание является верным для большей части идентифицированного и заблокированного трафика, однако в нашей индустрии есть неозвученная (и неприятная) правда: некоторый фрод все-таки проскальзывает. Как бы не было неприятно это признавать, но мы точно не можем игнорировать данный факт. Используя алгоритмы машинного самообучения маркетологи могут применять поведенческие модели мошенничества, чтобы обнаруживать и блокировать мошенническую активность в режиме реального времени, но человек постоянно пытается обойти ограничения машины, стараясь хоть иногда выйти вперед. Это означает, что некоторые попытки преступной деятельности оказываются успешными.

Маркетологи тратят драгоценное время, используя различные технологии, чтобы сократить разрыв между ожиданиями и реальностью. Поставщики атрибуции блокируют мошеннические атаки по мере их возникновения, синхронизируясь с партнерами посредством постбэков, чтобы предотвратить передачу платежей за данную активность. Другие аналитические инструменты применяются для более глубокого исследования данных, чтобы ничто не осталось незамеченным: выявляются случаи нечестной игры в прошлом с последующими сверкой и урегулированием.

Решения по предотвращению мошенничества действительно могут блокировать известные модели поведения, однако алгоритмам машинного самообучения требуется время для изучения неизвестных моделей. Данные модели поведения постоянно эволюционируют и применяются в текущей активности по мере их появления. Тенденции фрода в основном представляют собой точки разрозненных данных со схожими характеристиками, которые сначала необходимо объединить для идентификации. Первые случаи еще можно записать как отдельные не связанные инциденты, но позднее их можно будет отнести к какой-либо тенденции. Тогда они будут определены и помечены как мошеннические, а значит для этого требуется ретроспективный анализ.

#sl-start#

Subscribe to AppsFlyer content

The latest mobile marketing tips & trends delivered to your inbox.
#sl-end#

Это эволюция!

За последние несколько лет интернет-реклама в целом и реклама внутри приложений пережили эволюцию — развитие вместе с рынком и его игроками. Значительный рост в измерении событий после установки, а также маркетинг, ориентированный на показатель LTV, определяют тенденции повышения качества рынка, нацеленного на пользователей. Рекламодатели отказываются от моделей, основанных исключительно на CPI, и поощряют паблишеров за более вовлеченных и качественных пользователей, внедряя все больше целей на основе CPA, и понимая, что не все установки одинаковы, а также что некоторые пользователи имеют более высокую ценность, чем другие.

Блокировка в реальном времени по-прежнему является важной частью процесса обнаружения фрода. Однако это всего лишь один из уровней защиты. Это означает, что наш поведенческий анализ должен продолжать развиваться, осуществляя проверку данных даже после установки. Наши маркетинговые модели на этом не ограничиваются, а значит мошенники тоже не остановятся.

Представление о мошенниках, придерживающихся методов, которые, как известно, идентифицируются в реальном времени, уже можно считать наивным. Мошенники очень целеустремленные, изобретательные и легко адаптируются к любым изменениям рынка, а некоторые из них могут обойти новые блоки всего за 2–3 дня. Это означает, что мошенники улучшили свое мастерство и прокачали инструменты, которые теперь способны имитировать путь активных пользователей, чтобы проходить через более глубокие, пост-атрибуционные события незамеченными, даже доходя до реальных покупок.

Moving out of our comfort zone is key in order to identify suspicious behavior trends that can only be flushed out post-install. Recognizing fraud that has managed to bypass all the known blocks put ahead of it, masquerading as a legitimate install. The current status-quo of keeping a blind eye from anything not identified and blocked in real-time is simply not aligned with the fact that some fraud does indeed go under the radar at first view. It is estimated that 1 in 4 app installs are fraudulent, this activity can and should be reconciled, how much of it is up to marketers keeping up and evolving their methods. 

Более конструктивный подход на данный момент — осознание реальных обстоятельств и растущей потребности в комплексном решении, которое объединяет непрерывный анализ мошенничества и атрибуцию таким образом, чтобы ничего не воспринималось как должное и не утаивалось от наших взглядов, какой бы неприятной не была суровая действительность. 

 

Learn more about the most innovative fraud protection solution in the industry

Mobile advertising is here to stay. Having grown by 30% year-over-year in 2018 to $184 billion, further growth is still to come with more and more advertisers shifting budgets towards mobile. Alongside this massive growth we’ll note an undeniable presence and industry concern over fraud. In many ways, fraud has been present in the advertising landscape since its early days and has been somewhat responsible for several developments and changes introduced into our industry over the years. 

Нужно отметить, что представление о влиянии фрода на отрасль несколько отличается от реальности.

Исследования конкретных примеров, анализы и отчеты заставят вас поверить в то, что фрод блокируется или потенциально может быть заблокирован до того, как оно коснется вашего маркетингового бюджета. Вы будете верить, что атаки мошенников контролируют в реальном времени и обнаруживают по мере их возникновения, а также что их отфильтровывают продвинутыми инструментами для борьбы с фродом, которые разработаны для защиты рекламодателей от мошеннических схем.

Приведенное выше высказывание является верным для большей части идентифицированного и заблокированного трафика, однако в нашей индустрии есть неозвученная (и неприятная) правда: некоторый фрод все-таки проскальзывает. Как бы не было неприятно это признавать, но мы точно не можем игнорировать данный факт. Используя алгоритмы машинного самообучения маркетологи могут применять поведенческие модели мошенничества, чтобы обнаруживать и блокировать мошенническую активность в режиме реального времени, но человек постоянно пытается обойти ограничения машины, стараясь хоть иногда выйти вперед. Это означает, что некоторые попытки преступной деятельности оказываются успешными.

Маркетологи тратят драгоценное время, используя различные технологии, чтобы сократить разрыв между ожиданиями и реальностью. Поставщики атрибуции блокируют мошеннические атаки по мере их возникновения, синхронизируясь с партнерами посредством постбэков, чтобы предотвратить передачу платежей за данную активность. Другие аналитические инструменты применяются для более глубокого исследования данных, чтобы ничто не осталось незамеченным: выявляются случаи нечестной игры в прошлом с последующими сверкой и урегулированием.

Решения по предотвращению мошенничества действительно могут блокировать известные модели поведения, однако алгоритмам машинного самообучения требуется время для изучения неизвестных моделей. Данные модели поведения постоянно эволюционируют и применяются в текущей активности по мере их появления. Тенденции фрода в основном представляют собой точки разрозненных данных со схожими характеристиками, которые сначала необходимо объединить для идентификации. Первые случаи еще можно записать как отдельные не связанные инциденты, но позднее их можно будет отнести к какой-либо тенденции. Тогда они будут определены и помечены как мошеннические, а значит для этого требуется ретроспективный анализ.

Subscribe to AppsFlyer content

The latest mobile marketing tips & trends delivered to your inbox.

Это эволюция!

За последние несколько лет интернет-реклама в целом и реклама внутри приложений пережили эволюцию — развитие вместе с рынком и его игроками. Значительный рост в измерении событий после установки, а также маркетинг, ориентированный на показатель LTV, определяют тенденции повышения качества рынка, нацеленного на пользователей. Рекламодатели отказываются от моделей, основанных исключительно на CPI, и поощряют паблишеров за более вовлеченных и качественных пользователей, внедряя все больше целей на основе CPA, и понимая, что не все установки одинаковы, а также что некоторые пользователи имеют более высокую ценность, чем другие.

Блокировка в реальном времени по-прежнему является важной частью процесса обнаружения фрода. Однако это всего лишь один из уровней защиты. Это означает, что наш поведенческий анализ должен продолжать развиваться, осуществляя проверку данных даже после установки. Наши маркетинговые модели на этом не ограничиваются, а значит мошенники тоже не остановятся.

Представление о мошенниках, придерживающихся методов, которые, как известно, идентифицируются в реальном времени, уже можно считать наивным. Мошенники очень целеустремленные, изобретательные и легко адаптируются к любым изменениям рынка, а некоторые из них могут обойти новые блоки всего за 2–3 дня. Это означает, что мошенники улучшили свое мастерство и прокачали инструменты, которые теперь способны имитировать путь активных пользователей, чтобы проходить через более глубокие, пост-атрибуционные события незамеченными, даже доходя до реальных покупок.

Moving out of our comfort zone is key in order to identify suspicious behavior trends that can only be flushed out post-install. Recognizing fraud that has managed to bypass all the known blocks put ahead of it, masquerading as a legitimate install. The current status-quo of keeping a blind eye from anything not identified and blocked in real-time is simply not aligned with the fact that some fraud does indeed go under the radar at first view. It is estimated that 1 in 4 app installs are fraudulent, this activity can and should be reconciled, how much of it is up to marketers keeping up and evolving their methods. 

Более конструктивный подход на данный момент — осознание реальных обстоятельств и растущей потребности в комплексном решении, которое объединяет непрерывный анализ мошенничества и атрибуцию таким образом, чтобы ничего не воспринималось как должное и не утаивалось от наших взглядов, какой бы неприятной не была суровая действительность. 

 

Learn more about the most innovative fraud protection solution in the industry

Mobile advertising is here to stay. Having grown by 30% year-over-year in 2018 to $184 billion, further growth is still to come with more and more advertisers shifting budgets towards mobile. Alongside this massive growth we’ll note an undeniable presence and industry concern over fraud. In many ways, fraud has been present in the advertising landscape since its early days and has been somewhat responsible for several developments and changes introduced into our industry over the years. 

Нужно отметить, что представление о влиянии фрода на отрасль несколько отличается от реальности.

Исследования конкретных примеров, анализы и отчеты заставят вас поверить в то, что фрод блокируется или потенциально может быть заблокирован до того, как оно коснется вашего маркетингового бюджета. Вы будете верить, что атаки мошенников контролируют в реальном времени и обнаруживают по мере их возникновения, а также что их отфильтровывают продвинутыми инструментами для борьбы с фродом, которые разработаны для защиты рекламодателей от мошеннических схем.

Приведенное выше высказывание является верным для большей части идентифицированного и заблокированного трафика, однако в нашей индустрии есть неозвученная (и неприятная) правда: некоторый фрод все-таки проскальзывает. Как бы не было неприятно это признавать, но мы точно не можем игнорировать данный факт. Используя алгоритмы машинного самообучения маркетологи могут применять поведенческие модели мошенничества, чтобы обнаруживать и блокировать мошенническую активность в режиме реального времени, но человек постоянно пытается обойти ограничения машины, стараясь хоть иногда выйти вперед. Это означает, что некоторые попытки преступной деятельности оказываются успешными.

Маркетологи тратят драгоценное время, используя различные технологии, чтобы сократить разрыв между ожиданиями и реальностью. Поставщики атрибуции блокируют мошеннические атаки по мере их возникновения, синхронизируясь с партнерами посредством постбэков, чтобы предотвратить передачу платежей за данную активность. Другие аналитические инструменты применяются для более глубокого исследования данных, чтобы ничто не осталось незамеченным: выявляются случаи нечестной игры в прошлом с последующими сверкой и урегулированием.

Решения по предотвращению мошенничества действительно могут блокировать известные модели поведения, однако алгоритмам машинного самообучения требуется время для изучения неизвестных моделей. Данные модели поведения постоянно эволюционируют и применяются в текущей активности по мере их появления. Тенденции фрода в основном представляют собой точки разрозненных данных со схожими характеристиками, которые сначала необходимо объединить для идентификации. Первые случаи еще можно записать как отдельные не связанные инциденты, но позднее их можно будет отнести к какой-либо тенденции. Тогда они будут определены и помечены как мошеннические, а значит для этого требуется ретроспективный анализ.

Subscribe to AppsFlyer content

The latest mobile marketing tips & trends delivered to your inbox.

Это эволюция!

За последние несколько лет интернет-реклама в целом и реклама внутри приложений пережили эволюцию — развитие вместе с рынком и его игроками. Значительный рост в измерении событий после установки, а также маркетинг, ориентированный на показатель LTV, определяют тенденции повышения качества рынка, нацеленного на пользователей. Рекламодатели отказываются от моделей, основанных исключительно на CPI, и поощряют паблишеров за более вовлеченных и качественных пользователей, внедряя все больше целей на основе CPA, и понимая, что не все установки одинаковы, а также что некоторые пользователи имеют более высокую ценность, чем другие.

Блокировка в реальном времени по-прежнему является важной частью процесса обнаружения фрода. Однако это всего лишь один из уровней защиты. Это означает, что наш поведенческий анализ должен продолжать развиваться, осуществляя проверку данных даже после установки. Наши маркетинговые модели на этом не ограничиваются, а значит мошенники тоже не остановятся.

Представление о мошенниках, придерживающихся методов, которые, как известно, идентифицируются в реальном времени, уже можно считать наивным. Мошенники очень целеустремленные, изобретательные и легко адаптируются к любым изменениям рынка, а некоторые из них могут обойти новые блоки всего за 2–3 дня. Это означает, что мошенники улучшили свое мастерство и прокачали инструменты, которые теперь способны имитировать путь активных пользователей, чтобы проходить через более глубокие, пост-атрибуционные события незамеченными, даже доходя до реальных покупок.

Moving out of our comfort zone is key in order to identify suspicious behavior trends that can only be flushed out post-install. Recognizing fraud that has managed to bypass all the known blocks put ahead of it, masquerading as a legitimate install. The current status-quo of keeping a blind eye from anything not identified and blocked in real-time is simply not aligned with the fact that some fraud does indeed go under the radar at first view. It is estimated that 1 in 4 app installs are fraudulent, this activity can and should be reconciled, how much of it is up to marketers keeping up and evolving their methods. 

Более конструктивный подход на данный момент — осознание реальных обстоятельств и растущей потребности в комплексном решении, которое объединяет непрерывный анализ мошенничества и атрибуцию таким образом, чтобы ничего не воспринималось как должное и не утаивалось от наших взглядов, какой бы неприятной не была суровая действительность. 

 

Learn more about the most innovative fraud protection solution in the industry