分布模型排查,分布滯后模型案例-ESG跨境

分布模型排查,分布滯后模型案例

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2022-05-15
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分布模型排查,分布滯后模型案例分布模型檢查Adjust的分發(fā)模型檢查可以主動(dòng)抵抗點(diǎn)擊欺詐。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo),Adjust會(huì)計(jì)算可能來自點(diǎn)擊欺詐的安裝和重歸屬的統(tǒng)計(jì)概率,過濾掉不符合我們標(biāo)準(zhǔn)的交互。這意味著欺詐活動(dòng)永遠(yuǎn)不會(huì)出現(xiàn)在你的數(shù)據(jù)集中,營銷人員可以放心地識(shí)別出寶貴的自然用戶。設(shè)置分布式模型故障排除要設(shè)置分布式模型故......

分布模型排查,分布滯后模型案例




分布模型檢查

Adjust的分發(fā)模型檢查可以主動(dòng)抵抗點(diǎn)擊欺詐。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo),Adjust會(huì)計(jì)算可能來自點(diǎn)擊欺詐的安裝和重歸屬的統(tǒng)計(jì)概率,過濾掉不符合我們標(biāo)準(zhǔn)的交互。這意味著欺詐活動(dòng)永遠(yuǎn)不會(huì)出現(xiàn)在你的數(shù)據(jù)集中,營銷人員可以放心地識(shí)別出寶貴的自然用戶。

設(shè)置分布式模型故障排除

要設(shè)置分布式模型故障排除,請(qǐng)按照調(diào)整控制面板中的以下步驟操作。

查找并選擇應(yīng)用選項(xiàng)插入符號(hào)(^)

選擇所有反作弊設(shè)置

將分布模型故障排除開關(guān)打開。

“級(jí)別”選項(xiàng)允許您設(shè)置對(duì)分布模型進(jìn)行故障排除的強(qiáng)度。請(qǐng)根據(jù)測(cè)試和生產(chǎn)環(huán)境更改此設(shè)置。

高級(jí)(推薦):過濾器以最高級(jí)別運(yùn)行,在完全生產(chǎn)模式下應(yīng)啟用該級(jí)別。

標(biāo)準(zhǔn):僅用于試用和測(cè)試目的。

查看您的數(shù)據(jù)。

要查看您的數(shù)據(jù),請(qǐng)按照控制面板中的以下步驟操作。

導(dǎo)航至應(yīng)用程序,然后單擊應(yīng)用程序選項(xiàng)上的符號(hào)。

選擇數(shù)據(jù)

選擇防止作弊。

由于點(diǎn)擊欺詐而被拒絕的安裝將顯示在以下某一列中:

由于異常高的參與度而拒絕安裝(TME國際)

由于異常分布而拒絕安裝(RI DO)

由于點(diǎn)擊欺詐而被拒絕的重新歸屬將顯示在以下某一列中:

由于異常高的參與度而被拒絕(RR TME)

由于異常分布而拒絕歸屬(RR DO)

注意:因點(diǎn)擊欺詐而被拒絕的安裝將歸因于通過調(diào)整歸因找到的可靠來源;如果找不到可靠的來源,就歸結(jié)為有機(jī)的追蹤環(huán)節(jié)。

要了解反作弊KPI,了解如何解讀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),請(qǐng)參考我們的反作弊報(bào)告。

常見問題

什么是點(diǎn)擊垃圾郵件

Adjust將所有非法點(diǎn)擊活動(dòng)定義為垃圾點(diǎn)擊。對(duì)于詐騙分子來說,點(diǎn)擊詐騙的目的就是竊取你的自然用戶的歸屬地,也就是把一些自然安裝歸屬地歸到一個(gè)虛假的渠道。因此,他們的推廣活動(dòng)似乎吸引了大量有價(jià)值的用戶。

值得注意的是,并不是所有的點(diǎn)擊欺詐都是有預(yù)謀的欺騙??赡苌婕暗阶鳛辄c(diǎn)擊發(fā)快遞展覽的渠道,或者發(fā)快遞手動(dòng)點(diǎn)擊目錄的服務(wù)器;另一個(gè)常見的例子是,應(yīng)用程序在后臺(tái)悄悄地加載和點(diǎn)擊廣告。

調(diào)整如何識(shí)別點(diǎn)擊欺詐

Adjust通過將點(diǎn)擊安裝時(shí)間分配為基礎(chǔ),設(shè)置了拒絕點(diǎn)擊欺詐歸屬的解決方案。第一步是取消那些試圖操縱點(diǎn)擊安裝分布的高頻點(diǎn)擊,第二步是使用分布異常值過濾拒絕歸因。

異常高相互作用

為了模仿真實(shí)的點(diǎn)擊安裝時(shí)間分布,詐騙分子會(huì)以相同的間隔重復(fù)發(fā)快遞相同的點(diǎn)擊。通過這種方式,他們可以生成相對(duì)接近安裝時(shí)間的“最后一次點(diǎn)擊”。

安裝時(shí),Adjust將在相關(guān)的屬性窗口中檢查所有符合條件的點(diǎn)擊。如果發(fā)現(xiàn)大量點(diǎn)擊模式,我們將取消相應(yīng)點(diǎn)擊的資格。因此,我們可以正確地進(jìn)行歸因,并將安裝歸因于下一次合法點(diǎn)擊或?qū)⑵湟暈樽匀挥脩簟?/p>

在排除了所有試圖操縱點(diǎn)擊安裝時(shí)間分布的作弊行為后,我們可以使用分布式模型來檢測(cè)剩余的點(diǎn)擊欺詐行為。

分布式異常值

我們開發(fā)了一種通過實(shí)時(shí)查看統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和分析實(shí)際作弊活動(dòng)來過濾分布式異常值的方法。根據(jù)這項(xiàng)研究,我們發(fā)現(xiàn)超過85%的安裝是在點(diǎn)擊后的第一個(gè)小時(shí)內(nèi)記錄的。這種行為表明點(diǎn)擊量和安裝時(shí)間之間有很強(qiáng)的相關(guān)性。

但是當(dāng)作弊發(fā)生的時(shí)候,點(diǎn)擊和安裝就沒有這種關(guān)聯(lián)了。由于用戶從來不會(huì)真正點(diǎn)擊,也不會(huì)重定向到App Store,他們的安裝不會(huì)受到點(diǎn)擊時(shí)間的影響。當(dāng)自然用戶被點(diǎn)擊欺詐隨機(jī)竊取時(shí),點(diǎn)擊安裝時(shí)間會(huì)均勻分布在整個(gè)歸屬窗口。

了解這一點(diǎn)后,我們?yōu)辄c(diǎn)擊后第一個(gè)小時(shí)內(nèi)記錄的安裝定義了一個(gè)較低的閾值。如果點(diǎn)擊后一小時(shí)內(nèi)的安裝次數(shù)高于一小時(shí)內(nèi)安裝次數(shù)的某個(gè)百分比,則Adjust將取消相應(yīng)點(diǎn)擊的資格。按照這個(gè)邏輯,安裝將歸于下一個(gè)合格的跟蹤渠道來源或被視為自然流動(dòng)。


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