使用新的CT360产品漏洞检测软件，帮助营销人员发现欺诈的三种更深层次的方法。Tal Florentin 2018年5月1日应用程序内异常参与是最重要和经常被误解的移动应用程序安装欺诈信号之一。作为一名反欺诈数据科学家，我的团队研究了安装前的信息以及安装后的参与度分析，以识别和阻止机器人程序、设备场和非人类行为异常。然而，聪明的营销人员意识到了解他们的欺诈基准和定义他们与网络的欺诈术语是多么重要。今天，我想分享三种方法，您可以通过安装后参与来识别和解决欺诈问题数据。请请注意，虽然使用Protect360的营销人员现在在高级检测报告中有事件/安装率，但此指标也可用于Overview Dashboard中的所有AppsFlyer客户。还没有和AppsFlyer合作？只需下载原始数据报告，将安装除以特定的应用内事件计数，即可构建事件/安装率KPI方案1： 过度狂热的欺诈者尽管移动欺诈者总是变得越来越聪明，但安装后的参与度却很难伪造。考虑数据集下面。这个欺诈者的流量提供了极高质量的用户。这常常是好事。虽然不太可能100%的安装完成了教程，但他们95%的安装也完成了级别一个。到验证此活动，我们可以将此发布者与来自信誉良好的媒体来源的第一方流量进行比较。这个发行商的第一方流量比第一方流量高出4倍。这可能是一个机器人脚本，一个设备场，或者可能是标签错误的激励流量，top返利，但几乎可以肯定欺诈。情景2–使用相同方法的扁平漏斗，让我们考虑一个典型的安装后用户旅行。就像你可以看到，大多数已下载此购物应用程序的用户将至少单击一个项目。然而，只有三分之一的用户会将商品添加到购物车中，而超过半数的用户会在完成购物前继续注册购物平台购买。现在让我们考虑一下下面的发布者。当我们将此事件/安装速率漏斗与下面的发布者进行比较时，我们可以清楚地看到关了。进来了在本案中，大数据难学吗，欺诈者似乎在限制其应用内活动，试图模拟良好但现实的参与率。然而，由于对这家广告商的参与模式了解有限，欺诈行为明显突出。如果你的SDK是一个不安全的开源软件开发包，那么你的软件开发工具包可能是不安全的。如果您使用的是更安全的SDK，这很可能是来自模拟器或设备场的欺诈。场景3–应用内参与的限制许多类型的移动欺诈，包括机器人程序，依赖于弱的SDK身份验证（安全性）。在SDK调用中插入"签名"之类的弱解决方案可能在几分钟内就被破坏了—只需记录几个开源SDK调用，识别签名，然后将其插入您自己的bot SDK中打电话。但是，强大的SDK哈希使欺诈机器人很难模拟多种类型的应用内事件。以出版商为例下面。在在这种极端的情况下，欺诈性的机器人成功地模拟了一个真正的点击和安装，但机器人无法模拟应用内事件。这是机器人欺诈的一个信号，通常是受到强大的SDK加密限制的SDK欺骗。在这种情况下，欺诈的机器人能够成功触发一个应用内事件，但不能触发任何其他事件。这种严重不平衡的参与几乎总是表明非人类的流量。有时，欺诈的出版商会混入一些"真实"的流量，试图隐藏他们主要由机器人驱动的活动。在上面的示例中，Publisher 1显示了一种不平衡的安装后参与模式，但它们的事件/安装率并不完全为零。通过对比应用程序的平均性能趋势或可信的媒体来源，我们可以清楚地看到这种流量确实非常可疑营销人员：明确与你所有媒体来源的欺诈条款。这将有助于避免冗长的和解谈判行。付款注意你的应用内参与模式和原始数据报告使用本文概述的方法。如果你看到可疑的东西，把它告诉你的归属提供商和媒体来源搭档。坚持使用安全SDK提供程序。像签名这样的一次性解决方案很容易被破坏，并且要求每次更新SDK集成突破了。继续您的测量SDK是最新的，以确保您拥有最新的安全措施申请。什么时候选择欺诈供应商，云免费，寻找对移动行业有深入了解的人，广泛的移动数据集和实时阻止欺诈的能力。关于Tal Florentin Tal Florentin作为Protect360集团的一部分，领导反欺诈数据分析团队。在加入AppsFlyer之前，好未来曾在广告业和金融业工作，高返利页游，帮助企业更好地理解和提高业绩。跟随Tal Florentin

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