トラッカーが判断する（または判断しない）不正の種類、分析の方法、その効果を説明します。また、不正防止システムの説明を記載したリンクをトラッカーに提供します。
この記事では、トラッカー自体の利便性と品質を比較していないことをすぐに言わなければなりません。トラッカーに組み込まれた不正防止ソリューションにのみ焦点を当てます。
Appsflyer
私たちは多くの場合、Appsflyerと連携しますが、それらの新製品は私たちを追い越しません。 少し前まで、同僚が不正に対する独自の保護システムをリリースしました。これにより、低品質のトラフィックを検出し、各ソースを調べることができます。
Appsflyerの主な論文は、IPとデバイスの巨大な基盤を持ち、それぞれに独自の品質ラベルがあるということです。 つまり、以前に定義されたデバイスが疑わしいアクティビティで検出された場合、そのデバイスへのインストールは詐欺としてマークされます。 また、ベースの存在により、各ソースの新しいデバイスの数を調べることができます。 それらが多すぎる場合、Appsflyerはこれを、新しいデバイスの「作成」のソース（実際にはエミュレーターの使用）を疑う機会と見なします。
各デバイスには独自の評価が割り当てられます：不正なデバイスは「C」、疑わしい「B」、新しいデバイス「N」などと評価されます。これは、実際の生きているユーザーと「A」、「 AA "または" AAA "。 評価が「C」のデバイスは、帰属インストールおよびAnalytics AppsFlyerのリストから自動的に除外されます。つまり、ポストバック自体はありません。
スクリーンショットでは、トラフィックソースと不正防止の指標ごとの内訳を確認できます。新しいデバイス、忠実なユーザー、タイプBのデバイスからのインストール、純コンバージョン数の割合 \
実際、すべてがそれほど単純ではありません。 ロシア市場を含む有名なAppsflyerデバイスの98％の大きな数字は完全ではないかもしれません。 GartnerとIDCによると、四半期ごとに約35万台の新しいデバイスが登場します。 Appsflyerがそれぞれを追跡できるとは思いません。 したがって、完全にデータベースに依存することはあまり賢くありません。
しかし、彼ら自身は、詐欺マークは単なる追加調査の理由であると述べています。 また、「忠実なユーザー」という指標に注意することをお勧めします。 新しいデバイスの大部分と組み合わせて、他のソースではるかに低い場合は、トラフィックのソースを調査する必要があります。
実際にそれを証明します。 Appsflyerを使用しているクライアントが、パートナーの1つにある新しいデバイスの数について心配し始めたケースに出会いました。 しかし、パートナーに質問し、トラフィックのソースを徹底的に調査し、追加の詐欺防止システムの助けを借りて分析すると、パートナーは新しい中国のデバイスにオファーOXを配布し、これらのデバイスを販売するストアと契約を結びました。 つまり、トラフィックはまったく正常でクリーンでしたが、Appsflyerは疑わしいと判断しました。 一方、このトラフィックは不正である可能性があるため、AppsFlyer疑わしいラベルは複雑なケースを調査し、異常なトラフィックを持つパートナーを特定するのに役立ちます。 または、実際の詐欺を見つけます。 したがって、このシステムを使用すると便利ですが、非常に注意する必要があります。
結論： 5つのうち4つ 。 独自の徹底的な分析でメトリックに焦点を当てることができます。さらに、高度な不正防止は既に高度なAFアカウントに含まれており、支払いは不要です。
調整する
adjustは、製品に2つの不正制御ツールを提供しています。 最初のかなり標準的な方法は、VPNデータベース内のIPの存在を確認し、変換に非表示のIPをマークします。 それはプロキシ保護として非常に適しています、それはその仕事をします。 ただし、プロキシが最初にデータベースにアクセスしなかった場合、または詐欺師が新しいサーバーを使用した場合、不正な変換を見逃すリスクがあります。 残念ながら、そのようなケースはめったにありません。
2番目のツールは、クリックスパムアナライザーです。 そのような分析に従事しているのはAdjustだけなので、比較する特別なものはありません。 検証方法は、1つのソースからの同一のクリック数を調査し、クリックとコンバージョンの時間の差を条件付き平均と比較することです。 この方法でトラフィックを分析するというアイデアは非常に興味深いと言えますが、時間内に同じ「レート」を選択することはそれほど簡単ではありません。 たとえば、ダウンロードしたアプリケーションを起動するのを忘れたり、必要な瞬間まで意図的に起動を遅らせたりするなど、何らかの逸脱が発生した場合、誤検知の可能性があります。
一般に、最大限の精度を達成するには、このような応答の各ケースを調査する必要があります。そうしないと、不正行為で誤って告発された適切なソースを失う危険があります。
データを店舗からの情報と比較することで購入の有効性をチェックする別の3番目のツールである購入検証ツールがありますが、代理店としては評価できません。
不正防止の統計情報では、変換が疑われる内容をすぐに確認できます：AIPは疑わしいIPまたは隠されたIPについて話し、TME-あまりにも多くの同一のクリックについて、およびDO-クリックとインストールの間の奇妙な時間について話します。 スクリーンショット-「容疑者」の一人
評価： 4.5のうち5 。 誰もこのような分析を行っていないので、トラフィック異常を調査するための推奨事項として調整ツールを使用できます。 ただし、組み込みツールがすべての作業を行うわけではないことを理解する必要があるため、完全に依存するべきではありません。
また、詐欺対策を使用してキャンペーンをリターゲティングすることにも利点があります。 私たちの経験から、Adjustは非常にうまく機能します。そのため、そのような目的のために、他の人たちの間で明確に前向きに言及することができます。
Appmetrica
AppMetricaには詐欺対策ツールは組み込まれていません。とても簡単です。 しかし、同僚が自分の自転車を再発明せず、サードパーティの交通検査官であるFraudScore製品と統合することを決めたことに言及する価値があります。これについては、モバイル詐欺に関する以前の記事で詳しく説明しました。
解決策は尊敬に値します。他の人がはるかに優れていることをやろうとするのは当然のことです。
Appmetrica の評価 ：評価なし 。
FraudScoreのスコア：5つのうち5つ-すでにこのシステムについて書いていますが、AppMetricaを使用せずに安全に接続できます。
TMC Attribution Analytics（例：MAT）
TMCシステムには、さまざまな不正防止分析ツールがあります。
1つ目は、異常があるすべての変換を自動的にブロックします（1つのデバイスIDからの設定が複製され、アプリ内購入がエミュレートされ、ストアデータと一致しません）。 任意に無効にできる2つの基準もあります-ジェイルブレイクされたデバイスと1つの指紋の最大IP。 実際、システムは公正です。基準のほとんどは詐欺に対して明確であり、それらを無効にすることは意味がなく、顧客の希望に依存するものはオフにすることができます。
さらに、クリックとインストールの間に時間レポートがあります。 ポストバックの送信をブロックしませんが、独自に異常を検索するのが便利です。 アプリケーションでの購入も不正行為について確認できますが、代理店側でこの機能をテストすることはできないため、評価には含めません。
最後に、システムは独自の「ブラックリスト」を作成する機会を提供します-適切な属性ウィンドウ（クリックしてから何日経過できるか）を設定し、サブパートナー、デバイスモデル、国をブロックします。
しかし、これは本格的な不正防止に基づいていませんが、このレベルで追跡をカスタマイズできることは間違いなく素晴らしいことです。
品質評価に合格しなかったコンバージョンの内訳-疑わしいパートナー、時間、理由
結論： 5つのうち3.5 。 厳密な基準はありません;カスタマイズおよび分析ツールがあります。 あなたの側にあなた自身のアナリストがいるなら、あなたはそれを適切な解決策として推薦することができます。
コチャバ
実際には、 コチャバの不正行為に対処する機会は一度もありませんでしたが、彼らの記事では、詐欺をどのように個別に見つけることができるか、どの基準を検討するかについて説明しています。 トラッカーは、実際にはこの仕事を引き受けませんが、疑わしいトラフィックの計算方法をクライアントに詳細に伝えます。
ただし、 Trafic Verifier（追跡システムのタスクを本質的に実行する小さなユーティリティ）があり、GEO、OS、およびデバイスの種類を制限します。 フリークエンシーキャップの追加機能は、選択した期間、特定のIPなどからのクリック数を制限するツールとして機能します。 また、すでに統計にある仮説トラフィックを分析することもできます。
他のソリューションの中で、Kochava Blacklistは、実際には、1つのデバイスとIPからのクリック数、およびクリックとインストールの違いという不適切な基準をマークするグローバルトラフィックフィルターです。
前述のように、アプリケーションとトラフィックの詳細を考慮せずに、すべてに一般的なフィルターを設定するために、実際にテストする機会がありませんでした-アイデアは合理的ではありません。
結論： 5のうち2.5 。 指示とツールは優れていますが、実際にはトラッカーは不正防止機能をほとんど実行せず、その品質について考えるためにトラフィックと食料を管理する機会を提供するだけです。
結果
上記のすべてから、結論を下すことができます。現時点では、どのトラッカーも不正を判断するタスクを完全には実行しません。
不正防止ソリューションを実装するトラッカーは、このようなものが以前に存在していなかったため、間違いなく素晴らしいです。 現在、トラッカーは詐欺を検出するタスクを大幅に促進できます。 ただし、トラッカーの推奨のみに基づいて、パートナーと通信せずに、すべての種類のメトリックを独自に調査せずにトラフィックのリダイレクトに関する決定を下すことは、長期的には失われる戦略です。
将来、追跡システムの同僚が独自の不正防止ソリューションの開発のペースを遅くせず、完全に正確にすることを願っています。
それまでの間、最適なトラッカーを選択し、アナリストを訓練して異常を検索し、対話と内部分析の準備ができているパートナーを選択します。たとえば、 Mobioでこれを行います。