广告监测平台(三):移动广告反作弊

  笔者针对移动广告作弊的问题,从作弊手段、产生危害和规避策略三方面进行了阐释,分享给大家。

  笔者针对移动广告作弊的问题,从作弊手段、产生危害和规避策略三方面进行了阐释,分享给大家。

  移动广告作弊是指广告主在移动应用推广过程当中,广告商或渠道商通过非法的技术手段,伪造或劫持目标推广应用的新增用户并从中获利的行为。

  这里的非法指的是在广告主不知情,不允许的情况下,任何单位或组织对广告投放活动的干扰物。

  随着移动互联网的发展,移动广告作弊的手段和方式也在不断进化。这意味着黑产团伙作弊手段将更加的隐蔽复杂,作弊方式也将更加的多样和多变:从早期简单粗暴的点击撞库、设备农场,到现在可以模拟真实用户的后续行为,甚至可以完成支付动作。

  黑产团伙更加注重广告主以推广APP的KPI作为出发点开展业务,■□而且在技术实现方面逐渐向后端转移,实现方式更加的繁琐,这使得检测难度大大增加。

  在作弊产品功能方面,黑产团伙可以根据不同的推广APP动态调整策略,更新迭代的速度是我们难以想象的,许多企业因为没有建立良好的学习和预警机制,而被欺骗导致利益受损。

  不受归因规则制约,不受自然量制约,点击激活都是伪造出来的;在数据请求层面,黑产团伙常用一些匿名的地址报送点击和激活数据。

  正在进行广告推广应用,暴露在这些作弊手段攻击下,投放数据必定变得失真且波动。

  大量的点击泛滥会导致计算出的CPC(每点击成本)极低,而广告的CTR(点击率)同样也会变得非常的异常,那么有点击总数和CTR推算的广告曝光人数也将会是一个天文数字,其实这个与实际预期的广告受众人数是大相迳庭的。

  而转化率方面,由于大点击撞库得来的CVR(转化率)常常会低于正常水平,因为无序的点击并不知道激活会在什么时候出现。

  所以说,▲★-●大点击的CVR会比正常的这种投放的数据要低一些,而通过小点击劫持投放出来的CVR会偏高,这两个极端都会造成激活的时间顺差异常,mtti这一指标,定义了激活时间顺差,也就是平均安装时间。

  由实际的推广数据统计可以看出来,大点击的激活在归因窗口期内分布是比较平均的,但是小点击的mtti在零到五秒内分布是比较多。

  真机刷量和模拟器刷量,◇▲=○▼=△▲这些行为产生的激活,多在留存和roi方面会出现问题,刷付费刷等级的行为,也经常有大而集中,或者游戏等级集中的这种现象,那这些作弊的行为,在自身运作的同时,也会影响着其他正常的渠道,渠道和渠道之间的抢量,渠道吸食自然量的情况屡见不鲜。

  根据市场情况对近半年的投放数据汇总得知,★△◁◁▽▼那么大约有23%的作弊激活,影响到了正在推广的应用。

  在做数据总结时,往往也会发现真实活跃的DAU与投放的力度并不是正比,左手倒右手的现象非常严重,这正是在刷量数据的影响下所显现出来的一些问题。

  在这里给大家提了几点问题,作为我们广告投放的运营或者优化大佬,是不是也在面临着这些发人深省的问题。

  设置转化漏洞分布模型,◆▼从广告曝光点击数据到用户激活APP,再到激活用户的后续行为,在所有环节的设置分层校验和组合关联校验的逻辑。

  使用监督学习模型,建立设备级别的和IP级别的黑白名单库,保证了更深层更高级的作弊手段能被探测到。

  SDK端报文多重加密,通讯使用HTTPS,保证了端到端的通讯安全性,同时,立体的系统参数建模帮助判断机器人或真机刷量等作弊方式。口▲=○▼pk10

  对原始数据的格式和来源通过后端验证,按照黑白库逻辑是实时计算每一条点击和设备ID,并动态更新服务列表,再到最后可以通过大数据离线计算,数据的关联性分析,▪️•★对后续行为的持续跟踪,做到实时防护和屏蔽。

  分包劫持是推广android同学比较关心的问题。通过点击与激活的归因模型能分析激活的渠道包和渠道点击的关联性,识别应用市场或作弊渠道的劫持情况。

  比如用户A点击渠道包B的广告,这时会收集到用户A的设备ID,用户下载打开应用包时,会获取到用户的设备ID和渠道包ID,若发现用户下载的渠道包不是B,而是C,则可判断C劫持了B的用户。

  通过分析单位时间内同个IP下的点击和激活数量来判断是否存在作弊,通常情况下,单位时间内同个IP的点击激活数量不会太多,所以一旦监测到大量点击激活,则存在作弊嫌疑,而作弊点击对应的激活极有可能也是作弊数据。

  虚假安装是对激活数据进行分析,根据激活用户的后续行为事件,☆△◆▲■勾勒出网状化的用户活动行为习惯,不具备真人属性的数据将会被标记,包含了安卓的模拟器、设备工厂。

  真机刷量等作弊行为,虚假安装分析,因为不涉及到点击数据的参与,可以针对推广量和自然量都可以去做判断。

  点击劫持是探测是否有间谍APP或恶意插件在目标推广APP激活前发送虚假点击抢归因,通过分析点击到激活的时间差,可以判断是否存在点击劫持现象。

  僵尸用户是展示在首次打开APP后再无任何后续行为的用户占比,观察周期有可以根据自己情况设置,当然随着时间的推移,僵尸用户的属性就会更加确定。

  比如说,一个激活用户,他在首次打开后,之后的七天都没有任何的后续,就是她之后再也没有打开,或者说在没有去注册,没有注册,登录或者付费的这种这种事件,我们把它认定为一个僵尸用户。

  这个指标和虚假安装一样,这里的点击是不参与计算的,所以除了推广量,我们还能看到自然量的一些情况。

  广告反作弊的过程犹如逆水行舟,不进则退,●只有不断的深入了解,保持对数据的敏感,才能不被假象所蚕食。