Руководство по использованию системы защиты от мошенничества Protect360

Как выполняются расчеты в виджете ожидаемой экономии?

Для сетей, которые поддерживают совместное использование данных о затратах,  вы получите точную оценку экономии.

Для сетей, которые это не поддерживают, AppsFlyer использует среднюю eCPI, полученную для всей группы проверенных установок из всех источников, которые предоставляют данные о затратах.

Работает ли Protect360 против мошенничества со стороны пользовательских ссылок?

Да! Protect360 обнаруживает и блокирует мошенничество, исходящее из пользовательских ссылок, в дополнение к рекламным сетям. Это значит, что вы под защитой, если в собственных медиа-источниках вы проводите кампании, такие как работа с инфлюенсерами, кампании в электронной почте и SMS, баннеры на веб-сайтах и лэндинги, вирусные посты в социальных сетях, уведомления Push или даже QR-коды.

Что нового в Protect360 V2 по сравнению с V1?

1. Три основных изменения в P360 V2.0:
   Пост-атрибуционное мошенничество: везде, где показаны данные о заблокированных установках, также отображаются сведения о мошеннических установках, выявленных после атрибуции. Кроме того, пост-атрибуционные данные можно получить в виде отчета с сырыми данными.
2. Анализ отклонений — добавлен новый раздел Анализ отклонений, в котором рекламодатели могут анализировать отклонения с помощью средств визуализации. Он заменяет 2 таблицы на старой вкладке Расширенное выявление.
3. Централизация всех данных о мошенничестве — удалена вкладка Advanced Detection (Расширенное выявление), и теперь вся информация представлена на одной вкладке.

Почему на странице  Экспорт данных  нет необработанных пост-атрибуционных данных?

Чтобы облегчить процесс согласования, пост-атрибуционные отчеты предоставляются на уровне аккаунта отдельно по каждому медиа-источнику. Страница Экспорт данных содержит данные уровня одного приложения, и для обратной совместимости на ней по-прежнему представлены данные о блокировании мошеннических действий на уровне приложения.

Обновляются ли пост-атрибуционные данные за прошлое время?

• Установки — данные по установкам на странице обзора и во всех других отчетах за пределами дэшборда Protect360 не обновляются задним числом.
• События в приложении — после того, как защита после атрибуции идентифицирует установку как поддельную, последующие события в приложении, поступающие из этой установки, блокируются. Предыдущие события в приложении не обновляются задним числом. 

Почему при выборе определенных/различных сетей в разделе Anomaly Insights (Анализ отклонений) данные выглядят по-разному?

Когда вы просматриваете аномалии CTIT и выбираете в качестве контрольного показателя AF_Baseline, вы можете видеть аномалии сети A. Если выбрать в качестве контрольного показателя «Сеть A», вы увидите аномалии других сетей, но не сети A.

Такого результата и следовало ожидать. Когда используется надежный базовый уровень AppsFlyer, отображаются сети с аномальными показателями CTIT. Когда в качестве базового уровня используется аномальная сеть, ее установки уже не считаются аномалиями, при этом относительно нее установки из других сетей могут считаться аномальными.

Является ли ненормальный органический трафик на самом деле мошенническим?

Возможно, что аномальные всплески органического трафика на самом деле являются мошенническими. В общем, если вы видите органический трафик в AppsFlyer, который, как вы считаете, является мошенническим, это может быть одним из 3 следующих случаев:

• Неудачное мошенничество с атрибуцией — клики мошенника не получили атрибуцию, например, клик-флудинг с последним кликом, происходящим вне окна атрибуции по кликам.
• Мошенничество без атрибуции — пользователь совершает мошенничество, не связанное с атрибуцией, например, собирает очки в стратегических играх.
• Проблемы интеграции SDK — проверьте, что события в приложении отправляются правильно, то есть в нужное время в потоке и с правильными значениями параметров события.

Выявление мошенничества с использованием новых устройств

Мошенники могут маскировать свои устройства, часто сбрасывая основные идентификаторы этих устройств, то есть идентификаторы IDFA для устройств iOS и GAID для устройств Android.

К счастью, AppsFlyer идентифицирует более 98% мобильных устройств по всему миру.

Таким образом, высокий процент неизвестных новых устройств является явным признаком мошеннических действий ферм кликов, за исключением случаев, когда кампания намеренно нацелена на новые устройства.

Выявление новых устройств:

1. В Protect360 перейдите к таблице Identified fraud breakdown (Идентифицированное мошенничество).
2. Прокрутите ее вправо до столбцов Device farm indicators - new devices (Признаки фермы устройств — новые устройства).
3. Нажмите название столбца Installs % (% установок), чтобы отсортировать таблицу в порядке убывания доли новых устройств.
4. Признаки мошенничества с новыми устройствами:

• • Источники с высоким процентом новых устройств. Примечание. По мере увеличения количества установок более низкий процент можно также рассматривать как мошенничество (поскольку общее количество установок велико).
  • Когда доля лояльных пользователей данного источника сравнивается с общей долей лояльных пользователей, относительно низкий процент является убедительным признаком мошенничества.

Выявление мошенничества с использованием ограничений отслеживания рекламы

Пользователи, включившие функцию ограничения отслеживания рекламы, не предоставляют рекламодателям идентификатор своего устройства — IDFA или GAID. Так поступают примерно 15% пользователей iOS и 10% пользователей Android.

Так же как и при анализе доли новых устройств, может оказаться, что пользователи, отключившие отслеживание рекламы, являются легитимными. Тем не менее, высокая доля таких пользователей может указывать на мошенническую деятельность.

Выявление ограничений отслеживания рекламы:

1. В Protect360 перейдите к таблице Identified fraud breakdown (Идентифицированное мошенничество).
2. Прокрутите таблицу вправо до столбцов Device farm indicators - LAT devices (Признаки фермы устройств — устройства, использующие ограничение отслеживания рекламы).
3. Нажмите на имя столбца % установок, чтобы отсортировать таблицу в порядке убывания доли устройств, использующих ограничение отслеживания рекламы.
4. Признаки мошенничества с использованием ограничения отслеживания рекламы:

• Источники с высоким процентом устройств, на которых включен LAT (ограничение отслеживания рекламы). Примечание. По мере увеличения количества установок более низкий процент можно также рассматривать как мошенничество (поскольку общее количество установок велико).
• Когда доля лояльных пользователей данного источника сравнивается с общей долей лояльных пользователей, относительно низкий процент является убедительным признаком мошенничества.

Выявление клик-флудинга

1. Используя клик-флудинг, мошенники отправляют миллионы кликов с реальными идентификаторами устройств, надеясь зарегистрировать свой клик как последний, который будет атрибутирован как клик реального пользователя. Источники с таким типом мошенничества отличаются очень низкими показателями конверсии при высоком качестве пользователей, поскольку эти пользователи являются реальными.

   Выявление клик-флудинга:

   1. В Protect360 перейдите к таблице Identified fraud breakdown (Идентифицированное мошенничество).
   2. Прокрутите таблицу вправо до столбцов Click flooding indicators (Признаки клик-флудинга).
   3. Нажмите имя столбца Conversion rate (Показатель конверсии), чтобы отсортировать таблицу в порядке убывания показателя конверсии.
   4. Контрольные показатели мошенничества с использованием клик-флудинга:
   • Обычно показатели конверсии имеют значения от 0,5% до 35%.
     Источники, у которых показатель конверсии очень низкий или же его значение не превышает 25% от среднего показателя конверсии для приложения, считаются подозрительными. Этот KPI можно посмотреть в таблице отчета c агрегированными данными о результативности на обзорной странице дэшборда. 
   • По сомнительным источникам следует сравнивать показатель Assists % (% содействия) со средним значением содействия. Обычное значение показателя содействия можно увидеть в виджете содействия на обзорной странице дэшборда.
     Источники, у которых показатель содействия на 50% выше среднего значения содействия в приложении, считаются подозрительными.
     Обратите внимание, что чем больше источников используется приложением, тем выше его показатель контрибуции.

Выявление клик-флудинга с помощью показателей CTIT

Еще один признак клик-флудинга — это равномерное распределение CTIT.
Как правило, около 70% обычных установок происходит в течение 1 часа после взаимодействия с рекламой.
При клик-флудинге между фейковым взаимодействием и фактической установкой нет никакой связи. В результате больше чем 30% мошеннических установок имеют CTIT более 1 часа. 

Выявление клик-флудинга с помощью показателей CTIT:

1. В Protect360 перейдите к таблице Identified fraud breakdown (Идентифицированное мошенничество).
2. Прокрутите таблицу вправо до столбцов Click flooding indicators  - CTIT (Признаки клик-флудинга — CTIT).
3. Контрольные показатели CTIT при мошенничестве с использованием клик-флудинга:

• Обычно показатель Over 60 minutes (Более 60 минут) должен иметь значение около 30%. Источники, у которых значение этого показателя превышает 50%, считаются подозрительными.
• Обычно показатель Over 5 hours (Более 5 часов) должен иметь значение около 20%. Источники, у которых значение этого показателя превышает 40%, считаются подозрительными.

Для анализа источников с подозрительными значениями CTIT перейдите на страницу Anomaly insights (Инсайты по аномалиям).

число установок

Применение фильтрации по количеству установок на каждый проверенный источник позволяет выявить самые крупные источники мошенничества. Кроме того, небольшое количество установок не оказывает значительного влияния на результаты расчетов. Внимание:

Примечание. На основании данных от источников, у которых меньше 30 или даже меньше 50 установок, невозможно сделать какие-либо выводы. Чтобы получить более значимые результаты, расширьте диапазон дат или других критериев поиска.

Изменение определения лояльного пользователя

По умолчанию лояльными считаются те пользователи, которые запускали приложение не менее трех раз. Это важный KPI вовлечения пользователей, но, к сожалению, многие мошенники знают о нем и используют его для фальсификации высоких показателей, характерных для лояльных пользователей, чтобы избежать подозрений. Создайте более продуманное определение лояльного пользователя и используйте его, чтобы избежать обмана.

Проанализируйте KPI качества пользователей своего приложения, такие как регистрация, прохождение обучения, покупка, несколько сеансов и т.п. Если пользователь соответствует ВСЕМ критериям в списке KPI, отправьте из приложения новое событие лояльный пользователь.

После отправки первого неорганического события лояльный пользователь перейдите в раздел App Settings (Настройки приложения) и выберите его, чтобы указать лояльных пользователей своего приложения. Будьте готовы к тому, что в целом у мошеннических источников доля лояльных пользователей сначала немного снизится, а затем резко упадет.