Hướng dẫn chống gian lận Protect360

• Đối với các lượt cài đặt được xác định là gian lận thì sẽ hiển thị bảng phân tích loại tương tác được phân bổ giữa các lượt cài đặt, phân bổ lại và thu hút lại.
• Đối với các sự kiện trong ứng dụng:
  • Bảng điều khiển sự kiện trong ứng dụng (CPA) hiển thị các sự kiện gian lận từ lượt cài đặt UA, chứ không phải từ nhắm mục tiêu lại.
  • Các sự kiện gian lận từ phân bổ lại được xác định theo thời gian thực, có thể xem được trong các báo cáo dữ liệu thô. Không thể xác định các sự kiện gian lận từ các lượt thu hút lại.
  • Không thể xác định các sự kiện gian lận từ nhắm mục tiêu lại sau phân bổ.

Widget Tiết kiệm ước tính được tính như thế nào?

Đối với các mạng hỗ trợ chia sẻ dữ liệu chi phí, bạn nhận được số tiền tiết kiệm ước tính chính xác.

Đối với các mạng không hỗ trợ chức năng này, AppsFlyer sử dụng chỉ số eCPI trung bình từ toàn bộ nhóm lượt cài đặt đã xác thực từ tất cả các nguồn có dữ liệu chi phí.

Protect360 có chống gian lận hiệu quả đến từ các đường dẫn phân bổ tùy chỉnh không?

Chắc chắn rồi! Protect360 phát hiện và chặn các hành vi gian lận đến từ các đường dẫn phân bổ tùy chỉnh, ngoài các mạng quảng cáo. Điều đó có nghĩa là bạn cũng được bảo vệ nếu bạn có các chiến dịch truyền thông của riêng mình, chẳng hạn như với những người có ảnh hưởng, chiến dịch email và SMS, biểu ngữ trang web và trang đích, bài đăng thu hút nhiều sự quan tâm trên phương tiện truyền thông xã hội, Thông báo đẩy hoặc thậm chí mã QR.

Phiên bản 2 của Protect360 có gì mới so với phiên bản 1?

1. Có 3 thay đổi chính trong P360 V2.0:
   Gian lận hậu phân bổ - bất cứ ở đâu chúng tôi hiển thị lượt cài đặt bị chặn, chúng tôi cũng thể hiện các lượt cài đặt gian lận hậu phân bổ. Hậu phân bổ cũng có sẵn dưới dạng báo cáo dữ liệu thô.
2. Thông tin bất thường - Một phần mới có tên gọi "Thông tin bất thường" được bổ sung, trong đó nhà quảng cáo có thể phân tích các bất thường thông qua các công cụ trực quan. Phần sẽ thay thế 2 biểu đồ trên tab "Phát hiện nâng cao" cũ.
3. Tập trung tất cả dữ liệu gian lận - tab "phát hiện nâng cao" đã được loại bỏ và thay vào đó chúng tôi trình bày tất cả các thông tin trong 1 tab.

Tại sao không có dữ liệu thô hậu phân bổ trong trang Export Data (Dữ liệu xuất)?

Báo cáo hậu phân bổ được trình bày ở cấp độ tài khoản cho mỗi nguồn truyền thông để tạo thuận lợi cho quy trình đối chiếu. Trang Export Data (Xuất Dữ liệu) ở cấp độ ứng dụng đơn lẻ và vẫn bao gồm các dữ liệu gian lận bị Chặn trên cấp độ ứng dụng để tương thích ngược trở lại.

Dữ liệu hậu phân bổ có cập nhật ngược trở lại không?

• Lượt cài đặt - dữ liệu cài đặt trên trang tổng quan và tất cả các báo cáo khác ngoài bảng điều khiển Protect360 không cập nhật ngược trở lại.
• Sự kiện trong ứng dụng - một khi lớp bảo vệ hậu phân bổ xác định lượt cài đặt là giả mạo thì các sự kiện trong ứng dụng đến từ cài đặt này sẽ bị chặn. Các sự kiện trong ứng dụng trước không cập nhật ngược trở lại.

Tại sao dữ liệu trông khác khi chọn các mạng cụ thể/khác nhau trong Thông tin bất thường?

Khi bạn xem xét các điểm bất thường của CTIT và chọn AF_Baseline làm điểm chuẩn, bạn có thể thấy các điểm bất thường của Mạng A. Sau đó, ví dụ: nếu bạn chọn Mạng A làm điểm chuẩn, bạn sẽ thấy sự bất thường của các mạng khác, nhưng không phải của Mạng A.

Kết quả này thực ra không bất ngờ. Khi sử dụng đường cơ sở AppsFlyer đáng tin cậy, các mạng có tỷ lệ CTIT bất thường sẽ được hiển thị. Khi mạng bất thường được sử dụng làm đường cơ sở, các lượt cài đặt của mạng đó không còn được coi là bất thường nữa, nhưng các lượt cài đặt từ các mạng khác có thể được coi là bất thường so với nó.

Lưu lượng truy cập bất thường thực sự có phải là gian lận không?

Có thể biến động bất thường về lưu lượng truy cập tự nhiên thực sự là gian lận. Nói chung, nếu thấy lưu lượng truy cập tự nhiên trong AppsFlyer mà bạn có lý do để tin là gian lận thực sự thì có thể là một trong 3 trường hợp sau:

• Gian lận phân bổ không thành công: Lượt nhấp của kẻ gian lận không nhận được phân bổ, ví dụ: nhấp hàng loạt với lượt nhấp cuối cùng diễn ra ngoài khung thời gian xem lại lượt nhấp.
• Gian lận không phân bổ: Người dùng có hành vi gian lận, không liên quan đến việc phân bổ, ví dụ: gian lận để thu thập vật phẩm trong các trò chơi chiến lược.
• Sự cố tích hợp SDK: Kiểm tra xem các sự kiện trong ứng dụng của bạn có được gửi chính xác không, tức là vào đúng thời điểm trong luồng và với các giá trị thông số sự kiện chính xác.

Phát hiện gian lận thiết bị mới

Những kẻ gian lận có thể che giấu thiết bị của họ bằng cách thường xuyên đặt lại ID chính của thiết bị của họ, tức là IDFA cho iOS và GAID cho Android.

Thật may là AppsFlyer có thể xác định hơn 98% thiết bị di động toàn cầu.

Do vậy, tỷ lệ phần trăm các thiết bị không xác định cao là một dấu hiệu rõ ràng cho thấy gian lận bởi các click farm (trại cày lượt xem), trừ khi cố tình nhắm mục tiêu vào các thiết bị mới.

Phát hiện thiết bị mới:

1. Trong Protect360, đi đến bảng Phân tích gian lận đã xác định.
2. Cuộn thẳng đến cột Device farm indicators - new devices (Dấu hiệu kho thiết bị - thiết bị mới).
3. Nhấp vào tên cột Installs % (% Lượt cài đặt) để sắp xếp bảng theo thứ tự tỷ lệ thiết bị mới giảm dần.
4. Dấu hiệu gian lận thiết bị mới:

• • Các nguồn có tỷ lệ phần trăm các thiết bị mới cao. Lưu ý: Khi số lượt cài đặt tăng lên, tỷ lệ phần trăm thấp hơn cũng có thể được coi là gian lận (vì có số lượng tổng thể lớn).
  • Khi tỷ lệ người dùng trung thành của nguồn được so sánh với tỷ lệ người dùng trung thành tổng thể, tỷ lệ tương đối thấp chính là dấu hiệu gian lận rõ ràng.

Phát hiện gian lận LAT

Người dùng LAT (Giới hạn Theo dõi Quảng cáo) chọn không để lộ ID, IDFA hoặc GAID của thiết bị của họ với nhà quảng cáo. Khoảng 15% người dùng iOS và 10% người dùng Android đưa ra lựa chọn này.

Tương tự xếp hạng thiết bị mới, người dùng LAT có thể là những người dùng hợp lệ. Tuy nhiên, tỷ lệ phần trăm này cao có thể là dấu hiệu của hoạt động gian lận.

Phát hiện LAT:

1. Trong Protect360, đi đến bảng Phân tích gian lận đã xác định.
2. Cuộn thẳng đến cột Device farm indicators (Dấu hiệu kho thiết bị) - LAT devices (Thiết bị LAT).
3. Nhấp vào tên cột Installs % (% lượt cài đặt) để sắp xếp bảng theo trật tự tỷ lệ thiết bị LAT giảm dần.
4. Dấu hiệu gian lận thiết bị LAT mới:

• Các nguồn có tỷ lệ phần trăm các thiết bị LAT cao. Lưu ý: Khi số lượt cài đặt tăng lên, tỷ lệ phần trăm thấp hơn cũng có thể được coi là gian lận (vì có số lượng tổng thể lớn).
• Khi tỷ lệ người dùng trung thành của nguồn được so sánh với tỷ lệ người dùng trung thành tổng thể, tỷ lệ tương đối thấp chính là dấu hiệu gian lận rõ ràng.

Phát hiện gian lận nhấp hàng loạt

1. Bằng công cụ Nhấp hàng loạt, những kẻ lừa đảo sẽ gửi hàng triệu lượt nhấp với ID thiết bị thực, với hy vọng đăng ký làm lượt nhấp cuối cho những người dùng thực. Các nguồn có loại gian lận này có tỷ lệ chuyển đổi rất thấp, nhưng người dùng chất lượng cao, bởi đây là những người dùng thực.

   Phát hiện nhấp chuột hàng loạt:

   1. Trong Protect360, đi đến bảng Phân tích gian lận đã xác định.
   2. Cuộn thẳng đến cột Click flooding indicators (Dấu hiệu nhấp hàng loạt).
   3. Nhấp vào tên cột Conversion rate (Tỷ lệ chuyển đổi) để sắp xếp bảng theo thứ tự tỷ lệ chuyển đổi tăng dần.
   4. Mốc chuẩn gian lận nhấp hàng loạt:
   • Tỷ lệ chuyển đổi bình thường nằm trong khoảng 0,5% đến 35%.
     Hãy nghi ngờ các nguồn có tỷ lệ chuyển đổi thấp bất thường hoặc có tỷ lệ chuyển đổi trung bình của ứng dụng từ 25% trở xuống. Bạn có thể tìm thấy KPI này trong bảng Báo cáo hiệu suất hợp nhất trong trang bảng điều khiển tổng quan. 
   • Đối với các nguồn có tỷ lệ không rõ ràng, hãy so sánh % Hỗ trợ với tỷ lệ hỗ trợ trung bình. Bạn có thể xem tỷ lệ hỗ trợ bình thường trong widget hỗ trợ, ở trang bảng điều khiển tổng quan.
     Các nguồn có tỷ lệ hỗ trợ cao hơn 50% so với tỷ lệ hỗ trợ trung bình của ứng dụng được coi là đáng ngờ.
     Lưu ý rằng càng nhiều nguồn được sử dụng bởi ứng dụng thì tỷ lệ Đóng góp càng cao.

Phát hiện nhấp hàng loạt bằng các chỉ số CTIT

Một dấu hiệu khác của hiện tượng nhấp hàng loạt, là phân phối đồng đều CTIT.
Thông thường, khoảng 70% lượt cài đặt bình thường diễn ra trong vòng 1 giờ kể từ khi thu hút với quảng cáo.
Với hiện tượng nhấp hàng loạt, không có mối liên hệ nào giữa thu hút giả và lượt cài đặt thực tế. Điều này dẫn đến số lượt cài đặt gian lận nhiều hơn 30% rất nhiều, có CTIT dài hơn 1 giờ. 

Phát hiện các dấu hiện CTIT của tình trạng nhấp hàng loạt:

1. Trong Protect360, đi đến bảng Phân tích gian lận đã xác định.
2. Cuộn thẳng đến cột Click flooding indicators - CTIT (Dấu hiệu nhấp hàng loạt - CTIT).
3. Mốc chuẩn CTIT nhấp hàng loạt:

• Thông thường, các giá trị Trên 60 phút phải là khoảng 30%. Hãy nghi ngờ những nguồn có hơn 50% với số liệu này.
• Thông thường, các giá trị Trên 5 tiếng phải là khoảng 20%. Hãy nghi ngờ những nguồn có hơn 40% với số liệu này.

Sử dụng trang Anomaly insights (Thông tin chi tiết về bất thường) để điều tra các nguồn có CTIT đáng ngờ.

Số lượt cài đặt

Việc lọc theo số lượt cài đặt mỗi nguồn đã kiểm tra có ý nghĩa rất quan trọng trong việc phát hiện những nguồn gian lận lớn nhất. Ngoài ra, số lượt cài đặt thấp hơn có thể không đáng kể về mặt toán học. Lưu ý:

Lưu ý: Các nguồn có dưới 30 lượt cài đặt hoặc thậm chí 50 là không đủ lớn để đưa ra kết luận. Mở rộng khoảng ngày hoặc các tiêu chí tìm kiếm khác để có thêm các kết quả đáng kể.

Thay đổi định nghĩa về người dùng trung thành

Định nghĩa mặc định về Người dùng trung thành là từ 3 lượt khởi chạy ứng dụng trở lên. Đây là một chỉ số KPI quan trọng để đánh giá thu hút người dùng, nhưng đáng tiếc là nhiều kẻ gian lận biết điều này và lợi dụng để làm giả tỷ lệ người dùng trung thành cao, do đó tránh được nghi ngờ. Tránh bị lừa bằng cách tạo và chọn một định nghĩa về người dùng trung thành tinh vi và hợp lý hơn.

Phân tích KPI chất lượng người dùng ứng dụng của bạn, chẳng hạn như đăng ký, hoàn thành hướng dẫn, mua hàng, nhiều phiên. Trong mã ứng dụng, hãy gửi sự kiện trong ứng dụng mới dành cho người dùng trung thành nếu người dùng thực hiện TẤT CẢ danh sách KPI.

Sau khi sự kiện người dùng trung thành không tự nhiên đầu tiên được gửi đi, hãy đi đến App Settings (Cài đặt của ứng dụng) và chọn sự kiện đó để chỉ ra người dùng trung thành cho ứng dụng của bạn. Dự kiến tỷ lệ người dùng trung thành tổng quan sẽ giảm nhẹ và sau đó giảm mạnh đối với các nguồn gian lận.