At a glance: Attribution related fraud is a significant challenge in the app industry. Fraud drains marketing budgets, pollutes marketing performance data, and can turn successful campaigns into losing ones. Protect360 provides app owners with real-time fraud protection and post-attribution detection.
Protect360: Overview | Dashboards | Raw data | Validation rules
Lectura relacionadas: Guía introductoria para marketers sobre el fraude publicitario móvil.
Descripción general de Protect360
Protect360:
- Protege contra el fraude de atribución. Consiste en herramientas dinámicas capaces de detectar fraudes y bloquear la atribución fraudulenta.
- utiliza la escala de AppsFlyer, el aprendizaje de máquina y el análisis de comportamiento, para proporcionar cobertura contra formas conocidas y nuevas de fraude por clics/instalaciones fraudulentas, incluidos bots y anomalías de comportamiento.
- Protege a los marketers del fraude a nivel dispositivo, publisher y fuentes de medios.
- Utiliza un enfoque por capas de bloqueo de fraude en tiempo real e identificación del fraude posterior a la atribución.
- No afecta a la experiencia del usuario de la aplicación. En caso de intentos de fraude que involucren a usuarios reales, las instalaciones de la aplicación se completan normalmente y solo se ve afectado el registro de atribución.
Bloqueo en tiempo real
- En tiempo real, antes de la atribución, la instalación se identifica como procedente de una fuente de medios fraudulenta y se bloquea su atribución.
- Los eventos in-app posteriores, del mismo usuario, se bloquean.
- Lo siguiente ocurre con las instalaciones bloqueadas y los eventos in-app, tanto orgánicos como no orgánicos:
- Se reportan en el panel de control de Protect360 y en los reportes de fraude bloqueado.
- Estos eventos no están incluidos en la atribución y los paneles de control de AppsFlyer porque nunca se atribuyeron.
- Los postbacks de instalaciones bloqueadas se envían a fuentes de medios, con la razón del bloqueo, lo cual permite optimizarlos.
Detección posterior a la atribución
- El fraude detectado después de la atribución se denomina fraude posterior a la atribución.
- Una vez atribuida, una instalación no puede eliminarse. Por esta razón, el fraude posterior a la atribución se maneja de manera diferente al fraude en tiempo real.
- Las instalaciones fraudulentas y los eventos in-app identificados en retrospectiva deben tratarse como fraude real y no se debe cobrar por ellos.
Una vez que una fuente, como una red de publicidad o un ID de sitio, se identifica como fraudulenta:
- Se bloquean los futuros clics provenientes de la fuente.
-
Instalaciones anteriores:
- Desde el inicio del mes calendario actual hasta el presente, se etiquetan como instancias de fraude posterior a la atribución, pero no se borran de los datos. A partir de enero de 2020, las facturas de los anunciantes se acreditan por las tarifas de atribución de estas instalaciones.
- Desde antes del inicio del mes en curso, no se cambian.
-
Eventos in-app que ocurren:
- Hasta el etiquetado de la instalación: se etiqueta como fraude.
- Después del etiquetado de la instalación: se etiqueta como fraude.
Ejemplos de fraude posterior a la atribución:
- Instalaciones en apariencia regulares seguidas de señales fraudulentas dentro de eventos in-app
- Se ha descubierto una nueva forma de fraude
- Instalaciones que resultan ser fraudulentas solo después de que los algoritmos de detección de anomalías recopilan suficientes datos estadísticos acerca de las instalaciones de cualquier publisher
Problemas y soluciones habituales del fraude
Cuando AppsFlyer identifica el fraude, se bloquea elevento de atribución asociado con el fraude. Esto elimina las ganancias y la motivación de los defraudadores. Nota: La instalación de la aplicación aún se lleva a cabo y no se bloquea. Esto significa que el usuario de la aplicación puede usar la aplicación y generar ingresos para el anunciante.
Blocked fraud clicks, installs, and in-app events are found in Protect360 fraud raw data reports.
En la tabla a continuación, se describen algunos tipos de fraude y cómo los maneja Protect360.
| Tipo de fraude | Descripción | Solución de AppsFlyer |
|---|---|---|
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Fraude por reinicio de ID de dispositivos |
El defraudador reinicia constantemente el ID de dispositivo en el mismo dispositivo físico, para generar una gran cantidad de instalaciones. |
La base de datos de dispositivos móviles de AppsFlyer es la mayor de su clase en todo el mundo, ya que abarca más del 98 % de todos los smartphones conocidos del planeta. Con esta base de datos, AppsFlyer puede identificar las tasas anormales de dispositivos nuevos y, por lo tanto, agregar a la lista de denegación a las fuentes que los proporcionen. |
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Secuestro de instalaciones |
Los defraudadores colocan malware en dispositivos móviles que alerta cuando se produce una descarga de una aplicación. Al instante, se envía un clic a AppsFlyer para reclamar el crédito por la instalación. |
Bloquea los clics atribuidos con un CTIT (tiempo del clic a la instalación) muy rápido y según la API del lado del servidor de Google Play. |
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El malware identifica un clic de enlace de rastreo de instalación y al instante envía otro clic que le da crédito si se atribuye. |
Bloquea los clics atribuidos que suceden con mucha rapidez después de otros clics de la misma aplicación en el mismo dispositivo. |
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Fraude móvil que consiste en el envío de grandes cantidades de clics con el objetivo de lograr el último clic antes de la instalación. |
Bloquea los clics atribuidos de ID de sitios con una tasa de conversión baja y un CTIT largo. |
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Anomalías de comportamiento |
Fraude móvil que consiste en la generación de actividad incoherente y anormal posterior a la instalación por parte del defraudador. |
Nuestra escala única nos permite rastrear y entender los patrones de comportamiento en cuanto a la captación (engagement) en varios niveles, como ser por aplicación, región, fuente de medios y anunciante. Los patrones de comportamiento que no son humanos se identifican casi en tiempo real y se bloquean en la fuente. |
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Listas de denegación de IP |
Por lo general, los defraudadores operan desde granjas de clics, que pueden identificarse mediante sus direcciones IP durante períodos prolongados. |
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Autenticación de SDK |
Los defraudadores envían mensajes falsos de SDK para simular acciones valiosas de usuarios. |
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Validaciones de la tienda |
Los defraudadores envían mensajes falsos de SDK para simular instalaciones o compras in-app a fin de reclamar cargos elevados de costo por acción (CPA). Validaciones de Apple Store. |
Habilita la validación de instalaciones en iTunes y la validación de compras in-app, tanto para iTunes como para Google Play, en relación con cualquier instalación o compra in-app que haya tenido lugar para impedir la atribución de actividades fraudulentas. |
Nota: Los valores exactos de tiempo mencionados anteriormente no se revelan para proteger a nuestros clientes.
Additional blocking reasons are explained in the raw data tab.
The table below outlines the various types of fraudulent installs and in-app events, and what happens when the Protect360 engine blocks them in real-time, or detects them post-attribution.
| Tipo de fraude | Detection time | What happens to install | What happens to in-app event |
|---|---|---|---|
| Fake install | Tiempo real | Blocked in real-time | Blocked in real-time |
| Después de la atribución | Marked in the post-attribution report |
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| Install attribution hijacking | Tiempo real |
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| Después de la atribución | Marked in the post-attribution report |
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| Fake IAE | Tiempo real | - | Blocked in real-time |
| Después de la atribución | - | Marked in the post-in-app report |
Uso de Protect360
Panel de control
The Protect360 dashboard displays aggregate fraud data and providing insights relating to fraudulent traffic.
Vistas del panel de control:
Instalaciones: Insights de instalaciones fraudulentas, bloqueadas en tiempo real e identificadas posteriormente a la atribución. Puedes bajar de nivel para examinar más a fondo los eventos de fraude utilizando las opciones de filtrado y agrupación.
Anomalías: Información sobre fuentes de medios que tienen instalaciones con valores del tiempo del clic a la instalación (CTIT) anormales, cuando se comparan con otras fuentes confiables.
- Haz una referencia cruzada de las instalaciones sospechosas con tu raw data de instalación y busca signos sospechosos, como números de versión de aplicaciones extraños, versiones antiguas del sistema operativo, ubicaciones distintivas, etc.
- Usa Reglas de validación para bloquear instalaciones con valores CTIT cortos. Protect360 bloquea automáticamente las instalaciones con valores CTIT muy bajos.
Raw Data
Raw data about fraud is available via Pull API, Data Locker, and Export Data.
Los reportes de raw data se dividen de la siguiente manera:
- Reportes bloqueados: instalaciones, clics y eventos in-app de usuarios cuya atribución se bloqueó y no se atribuyó a ninguna fuente de medios.
-
Reportes posteriores a la atribución:
- Instalaciones atribuidas a una fuente de medios, pero que posteriormente se descubrió que eran fraudulentas.
-
Eventos in-app:
- de las instalaciones identificadas como fraude después de ser atribuidas a una fuentes de medios.
- juzgados como fraudulentos sin tener en cuenta la propia instalación.
- Los anunciantes utilizan estos reportes para conciliar las cuentas de la red de publicidad, para la optimización y para ajustar los paneles de control de atribución para el fraude posterior a la atribución.
Reglas de validación
Las reglas para la validación de objetivos de targeting y la detección personalizada de fraude (Protect360) permiten a los propietarios de aplicaciones asegurarse de que las instalaciones se atribuyan a la fuente de medios válida más reciente. Si no hay una fuente de medios válida, la instalación se atribuye como orgánica.
Las reglas para la validación de targeting de la campaña controlan los resultados de esta. Las instalaciones que no cumplen con los objetivos de la campaña son inválidas y se atribuyen como instalaciones orgánicas.
Las reglas de fraude personalizadas de Protect360 mejoran la capacidad de detectar el fraude. Protect360 se utiliza para bloquear las atribuciones de las instalaciones fraudulentas y corregir la atribución de las instalaciones secuestradas.
Conciliación del fraude con las redes de publicidad
Con Protect360, los anunciantes obtienen el raw data necesario para conciliar las instalaciones fraudulentas y los eventos in-app con las redes de publicidad que pueden no haber registrado un fraude.
Para conciliar las campañas basadas en el costo por instalación (CPI) mediante Protect360:
- Al comienzo de cada mes, comunícate con el gerente de cuenta de cada red de publicidad en la que se haya producido fraude.
- Recopila el raw data relevante de instalaciones fraudulentas a partir de los reportes de instalaciones bloqueadas e instalaciones posteriores a la atribución.
- Comparte el raw data sobre fraude con la red para conciliar y optimizar su tráfico.
- Es posible crear un reporte de raw data que incluya solo las instalaciones válidas, pero excluya las instalaciones fraudulentas posteriores a la atribución. Para hacer esto, debes descargar el reporte mensual instalaciones de la UA atribuidas y excluir todas las entradas del reporte instalaciones posteriores a la atribución.
Para conciliar las campañas basadas en costo por acción (CPA)/CPE utilizando Protect360:
- Al comienzo de cada mes, comunícate con el gerente de cuenta de cada red de publicidad en la que se haya producido fraude.
- Recopila el raw data relevante de los eventos in-app fraudulentos a partir de los reportes de eventos in-app bloqueados y eventos in-app posteriores a la atribución.
- Comparte el raw data sobre fraude con la red para conciliar y optimizar su tráfico.
- Es posible crear un reporte de raw data que incluya solo eventos in-app válidos, pero excluya los eventos fraudulentos posteriores a la atribución. Para hacer esto, debes descargar el reporte mensualeventos in-app de la UA atribuidos y excluir todas las entradas del reporte de eventos in-app posteriores a la atribución.
Rasgos y limitaciones
Rasgos y limitaciones
| Característica | Observaciones |
|---|---|
| Acceso para anunciantes | Todos los miembros del equipo. |
| Acceso a la red de publicidad |
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| Acceso de agencias |
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| Transparencia de Agencias | |
| Zona horaria específica de la aplicación |
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| Actualización de los datos |
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| Limitaciones |
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FAQ and tips
FAQ
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How is the Estimated savings widget calculated? For networks that support sharing cost data you get an accurate estimation of the savings. En el caso de las redes que no permiten eso, AppsFlyer usa el eCPI promedio de todo el grupo de instalaciones verificadas de todas las fuentes que tienen datos de costos. Si tu aplicación aún no tiene ninguna fuente con datos de costos, se te solicitará que ingreses un eCPI calculado manualmente cuando entres en el panel de control. Las fuentes de medios a la que el anunciante le otorgó acceso a la plataforma Protect360 no pueden ver ningún dato de ahorros estimados. |
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¿Protect360 funciona contra el fraude proveniente de enlaces de atribución personalizados? Definitely! Protect360 detects and blocks fraud coming from custom attribution links, in addition to ad networks. That means you are also protected if you have campaigns of owned media, such as with influencers, email and SMS campaigns, web site banners and landing pages, viral posts on social media, Push notifications or even QR codes. |
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¿Qué hay de nuevo en Protect360 V2 en comparación con la V1?
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Why isn't the post-attribution raw data available in the Export Data page? Post-attribution reports are on the account level per media source, In order to make the reconciliation process easier. The Export Data page is on the single app level, and still contains the Blocked fraud data on the app level, for backwards compatibility. |
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¿Los datos posteriores a la atribución se actualizan de manera retroactiva?
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When selecting specific networks in Anomaly insights, the data looks different? I looked at the CTIT anomalies and selected AF_Baseline as benchmark. It showed me one network's anomalies (first screenshot below). Then I selected the same network as benchmark, expecting to see no anomalies, but now there are other ones (second screenshot). Why? This outcome is actually what you should expect. When the trusted baseline is used, the network shows abnormal rate of CTIT in the 24-39 seconds range. These installs are "subtracted" from the normal distribution, which means that regular traffic should have some "abnormal" spikes compared with the problematic traffic of the specific network. |
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¿El tráfico orgánico anormal es realmente fraudulento? Es posible que los picos anormales en el tráfico orgánico sean realmente fraudulentos. En general, si ves tráfico orgánico en AppsFlyer, que tienes razones para creer que es realmente fraudulento, podría ser uno de los 3 casos siguientes:
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Puntos de referencia y consejos
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Cómo detectar el fraude de dispositivos nuevos Fraudsters may mask their devices by frequently resetting the main IDs of their devices, i.e. IDFA for iOS and GAID for Android. Fortunately, AppsFlyer identifies over 98% of mobile devices globally. Therefore, a high percentage of unknown new devices is a strong indication of fraud by click farms, unless intentionally targeting new devices. Cómo detectar dispositivos nuevos:
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Cómo detectar el fraude con dispositivos que tienen LAT LAT (Limited Ad Tracking) users select to opt out of exposing their device ID, IDFA or GAID, to advertisers. Approximately 15% of iOS users and 10% of Android users take this choice. De manera similar a la clasificación de dispositivos nuevos, los usuarios con LAT pueden ser legítimos. Sin embargo, un alto porcentaje de ellos podría ser un indicio de actividad fraudulenta. Cómo detectar el LAT:
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Cómo detectar el fraude por inundación de clics
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Cómo detectar casos de inundación de clics con indicadores de CTIT Another indication of click flooding, is even distribution of CTIT. Cómo detectar casos de inundación de clics con el CTIT como indicador:
Use the Anomaly insights page to investigate sources with suspicious CTIT. |
Consejos antifraude avanzados
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Number of installs Filtering by the number of installs per checked source is important for detecting the biggest fraud sources. Additionally, lower number of installs may not be mathematically significant. Note: Note: Sources with less than 30 installs, or even 50, are not significant enough to draw conclusions from. Expand the date range or other search criteria to get more significant results. |
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Change loyal user definition The default definition for Loyal users is 3 or more launches of the app. It is an important KPI for user engagement, but unfortunately many fraudsters know it and use it to fake high rates of loyal users, thus avoiding suspicion. Avoid being conned by creating and selecting a better, more elaborate loyal user definition. Analyze your app user quality KPIs such as register, tutorial completion, purchase, multiple sessions. Within the app code send a new loyal user in-app event if a user performs ALL the list of KPIs. After the first non-organic loyal user event is sent, go to App Settings and select it to indicate loyal users for your app. Expect general loyal user rates to slightly drop and then drastically drop for fraudulent sources. |
Consejo
¿Qué tan afectada por el fraude está tu vertical?
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