• Para as instalações identificadas como fraude, é mostrada a divisão por toque atribuída entre instalações, reatribuições e reengajamentos.
• Para eventos in-app:
  • O painel de eventos in-app (CPA) exibe eventos fraudulentos de instalação da UA, mas não do retargeting.
  • Eventos fraudulentos de reatribuições que são identificados em tempo real podem ser vistos em relatórios de dados brutos. Não é possível identificar eventos fraudulentos de reengajamento.
  • Eventos fraudulentos de retargeting não podem ser identificados após a atribuição.

Como é calculado o widget de economias estimadas ?

Para redes que oferecem suporte ao compartilhamento de dados de custo você obtém uma estimativa precisa da economia.

Para redes não compatíveis, a AppsFlyer usa o eCPI médio proveniente de todo o grupo de instalações verificadas de todas as fontes que possuem dados de custo.

O Protect360 funciona contra fraudes provenientes de links de atribuição personalizados?

Com certeza! Protect360 detecta e bloqueia fraudes provenientes de links de atribuição personalizados, além de ad networks. Isso significa que você também estará protegido se tiver campanhas de mídia de propriedade, como influenciadores, campanhas de e-mail e SMS, banners e páginas de destino de sites, postagens virais nas mídias sociais, notificações push ou até códigos QR.

O que há de novo no Protect360 V2 em comparação com o V1?

1. Há 3 alterações principais no P360 versão 2.0:
   Fraude Pós-Atribuição - sempre que apresentarmos instalações bloqueadas, também mostraremos instalações fraudulentas Pós-Atribuição. A Pós-Atribuição também está disponível em formato de relatório de dados brutos.
2. Insights de anomalias - adicionamos uma nova seção chamada "Insights de anomalias", onde os anunciantes podem analisar anomalias através de ferramentas de visualização. Ela está substituindo os 2 gráficos na antiga guia "Detecção avançada".
3. Centralização de todos os dados relacionados a fraudes - removemos a guia "Detecção avançada" e, em vez disso, apresentamos todas as informações em 1 guia.

Por que os dados brutos de pós-atribuição não estão disponíveis na página Exportar dados?

Os relatórios pós-atribuição são exibidos a nível da conta por fonte de mídia para facilitar o processo de reconciliação. A página Exportar dados é exibida a nível do aplicativo único e ainda contém os dados de fraudes bloqueadas a nível do aplicativo, para compatibilidade com versões anteriores.

Os dados pós-atribuição são atualizados retroativamente?

• Instalações- os dados de instalação na página de visão geral e todos os outros relatórios fora do painel do Protect360 não são atualizados retroativamente.
• Eventos in-app - depois que a camada de proteção pós-atribuição identificar uma instalação como falsa, os seguintes eventos no aplicativo provenientes dessa instalação serão bloqueados. Eventos in-app anteriores não são atualizados retroativamente.

Por que os dados parecem diferentes ao selecionar redes específicas/diferentes no Anomaly Insights?

Quando você olha para as anomalias de CTIT e seleciona AF_Baseline como referência, você pode ver anomalias da Rede A. Em seguida, se, por exemplo, você selecionar a Rede A como benchmark, verá anomalias de outras redes, mas não Rede A.

Esse resultado é o esperado. Quando a linha de base de confiança da AppsFlyer é usada, as redes com taxas anormais de CTIT são exibidas. Quando a rede anômala é usada como linha de base, suas instalações não são mais incluídas como anomalias, mas as instalações de outras redes podem ser consideradas anômalas em relação a ela.

O tráfego orgânico anormal é realmente fraudulento?

É possível que picos anormais no tráfego orgânico sejam realmente fraudulentos. Em geral, se você vir tráfego orgânico na AppsFlyer que você tem motivos para acreditar que seja realmente fraudulento, pode ser um dos três casos a seguir:

• Falha na fraude de atribuição:os cliques do fraudador não receberam a atribuição, por exemplo, o flooding de cliques com o último clique ocorrendo além da janela de lookback do clique.
• Fraude sem atribuição: O usuário executa uma fraude que não está relacionada à atribuição, por exemplo, usando a fraude para coletar itens em jogos de estratégia.
• Problemas de integração do SDK:verifique se os eventos in-app foram enviados corretamente, ou seja, no momento certo do fluxo e com os valores corretos dos parâmetros do evento.

Detectar fraudes em novos dispositivos

Os fraudadores podem mascarar seus dispositivos, redefinindo frequentemente as principais IDs de seus dispositivos, ou seja, IDFA para iOS e GAID para Android.

Felizmente, a AppsFlyer identifica mais de 98% dos dispositivos mobile em todo o mundo.

Portanto, uma alta porcentagem de dispositivos novos e desconhecidos é um forte indício de fraude por fazendas de cliques, a menos que os novos dispositivos sejam intencionalmente direcionados.

Detectar novos dispositivos:

1. No Protect360, acesse  Detalhamento de fraudes identificadas.
2. Role para a direita até os indicadores de fazenda de dispositivos -  colunas de novos dispositivos.
3. Clique no nome da coluna % Instalações para classificar a tabela em ordem decrescente da relação do dispositivo novo.
4. Indicadores de fraude de novos dispositivos:

• • Fontes com uma alta porcentagem de novos dispositivos. Observação: à medida que o número de instalações aumenta, porcentagens mais baixas também podem ser consideradas fraude (já que a quantidade total é grande).
  • Quando a relação de usuário fidelizado da fonte é comparada com a relação geral de usuários fidelizados, uma porcentagem relativamente baixa é uma forte indicação de fraude.

Detectar fraude no LAT

Os usuários LAT (Limite de Rastreamento de Anúncios) optam por não expor o ID, IDFA ou GAID de seus dispositivos aos anunciantes. Aproximadamente 15% dos usuários do iOS e 10% dos usuários do Android fazem essa escolha.

Da mesma forma que a nova classificação de dispositivos, os usuários LAT podem ser legítimos. No entanto, uma alta porcentagem deles pode indicar atividade fraudulenta.

Detectar o LAT:

1. No Protect360, acesse  Detalhamento de fraudes identificadas.
2. Role para a direita para os indicadores de fazenda de dispositivos -  colunas de dispositivos LAT .
3. Clique na coluna Installs % para classificar a tabela em ordem decrescente de taxa de dispositivos LAT.
4. Indicadores de fraude de dispositivos LAT:

• Fontes com uma alta porcentagem de dispositivos LAT. Observação: à medida que o número de instalações aumenta, porcentagens mais baixas também podem ser consideradas fraude (já que a quantidade total é grande).
• Quando a relação de usuário fidelizado da fonte é comparada com a relação geral de usuários fidelizados, uma porcentagem relativamente baixa é uma forte indicação de fraude.

Detectar fraude de flooding de cliques

1. Usando flooding de cliques, os fraudadores  enviam milhões de cliques com IDs de dispositivos reais, com o objetivo de se registrar como o último clique para usuários reais. Fontes com esse tipo de fraude têm taxas de conversão muito baixas, mas usuários de alta qualidade, uma vez que são usuários reais.

   Como detectar flooding de cliques:

   1. No Protect360, acesse  Detalhamento de fraudes identificadas.
   2. Role para a direita até as colunas Indicadores de flooding de cliques.
   3. Clique na na coluna Taxa de conversão para classificar a tabela em ordem crescente de taxa de conversão.
   4. Comparativos de flooding de cliques:
   • As taxas de conversão normais estão entre 0,5% e 35%.
     Fontes suspeitas cuja taxa de conversão é anormalmente baixa ou quetenham 25% ou menos da taxa média de conversão do aplicativo. Você pode encontrar esse KPI na tabela Relatório de desempenho agregado na página de visão geral do painel. 
   • Para fontes limítrofes, compare % Assistências com a proporção média de assistências. Você pode ver a taxa normal de assistências no widget assistências, na página de visão geral do painel.
     Fontes cuja proporção de assistências é 50% maior do que a proporção média  de assistências do aplicativo são consideradas suspeitas.
     Observe que, quanto mais fontes são usadas por um aplicativo, maiores são suas taxas de contribuição.

Detectar flooding de cliques com indicadores CTIT

Outra indicação de flooding de cliques é a distribuição uniforme de CTIT.
Geralmente, cerca de 70% das instalações normais ocorrem dentro de 1 hora após o engajamento com o anúncio.
Com o flooding de cliques, não há conexão entre o engajamento falso e a instalação real. Isso leva a muito mais de 30% das instalações fraudulentas, que têm mais de 1 hora de CTIT. 

Como detectar indicações CTIT de flooding de cliques:

1. No Protect360, acesse  Detalhamento de fraudes identificadas.
2. Role para a direita até os indicadores de flooding de cliques - colunas CTIT.
3. Comparativos de CTIT de flooding de cliques:

• Normalmente, valores acima de 60 minutos devem estar em torno de 30%. Suspeite de fontes que têm mais de 50% com esta métrica.
• Normalmente, valores acima de 5 horas devem estar em torno de 20%. Suspeite de fontes que têm mais de 40% com esta métrica.

Use a página Insights de anomalia  para investigar fontes com CTIT suspeito.

Número de instalações

A filtragem pelo número de instalações por fonte verificada é importante para detectar as maiores fontes de fraude. Além disso, um número menor de instalações pode não ser matematicamente significativo. Observação:

Observação: fontes com menos de 30 instalações, ou mesmo 50, não são significativas o suficiente para que conclusões sejam tiradas. Expanda o intervalo de datas ou outros critérios de pesquisa para obter resultados mais significativos.

Alterar definição de usuário leal

A definição padrão de usuários leais é de 3 ou mais inicializações do aplicativo. É um KPI importante para o engajamento do usuário, mas, infelizmente, muitos fraudadores o conhecem e o usam para falsificar altas taxas de usuários leais, evitando suspeitas. Evite ser enganado ao criar e selecionar uma definição de usuário leal melhor e mais elaborada.

Analise os KPIs de qualidade do usuário do aplicativo, como registro, conclusão do tutorial, compra, sessões múltiplas. Dentro do código do aplicativo, envie um novo evento de usuário leal no aplicativo se um usuário executar TODA a lista de KPIs.