Напишите нам
Расскажите о себе и задаче
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности.
новости

Мобильный фрод
и методы борьбы с ним

11 августа в Москве прошел TargetSummit Meetup: Mobile Fraud, на котором Николай Стерняев (Analytics Team Lead, Mobio) рассказал про основные типы мобильного фрода и методы борьбы с ними. Ниже мы хотим поделиться основными мыслями из доклада.
Мислиды
Мислиды — обман пользователя с помощью креативов. Например, на примере ниже пользователя вводят в заблуждение, что он сможет с помощью браузера смотреть аниме без интернета, что не является правдой. Как итог: много установок и неудовлетворенный пользователь, который не получил желаемое из рекламы.
Для борьбы с мислидами достаточно самостоятельно контролировать все креативы партнера или использовать сервисы для мониторинга рекламы: AdMobiSpy или Publer.
Мотивированный трафик
Мотивированный трафик или «инсент» — это целевые действия, будь то скачивание, регистрация или покупка, за которое пользователь получает какой-то бонус. Такие пользователи пользователи не задерживаются в приложении и используются для накрутки статистики или попадания в топ магазинов приложений.
Компаний, которые позволяют покупать мотивированные установки, огромное множество: Appbonus, Appcent, PayForInstall, и многие другие.

Для выявления мотивированного трафика помогает выгрузка статистики и ее дальнейший анализ. Click Rate у мотивированного трафика всегда выше, поэтому обычно его разбавляют, чтобы общая картина казалась нормальной. В этом случае помогает анализ Retention: если на 2,3,4 или какой-то другой день все пользователи пришедшие от партнера безвозвратно уходят, значит с большой вероятностью это мотивированный трафик.

Боты
Наиболее сложный для отслеживания тип фрода — боты. Это программы, скрипты или вьетнамские умельцы, которые давно умеют имитировать всё что угодно: установки приложения, прохождение уровней и даже совершения покупок.

Отлавливать их можно с помощью собственных или готовых решений, типа Forensiq, ClearFlow или Pixalate.

Полная презентация с выступления:
comments powered by HyperComments