分布模型排查,分布分析模型-ESG跨境

分布模型排查,分布分析模型

分布模型檢查

Adjust的分發(fā)模型檢查可以主動抵抗點擊欺詐。為了實現(xiàn)這個目標(biāo)，Adjust會計算可能來自點擊欺詐的安裝和重歸屬的統(tǒng)計概率，過濾掉不符合我們標(biāo)準(zhǔn)的交互。這意味著欺詐活動永遠不會出現(xiàn)在你的數(shù)據(jù)集中，營銷人員可以放心地識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)用選項插入符號(^)

選擇所有反作弊設(shè)置

將分布模型故障排除開關(guān)打開。

“級別”選項允許您設(shè)置對分布模型進行故障排除的強度。請根據(jù)測試和生產(chǎn)環(huán)境更改此設(shè)置。

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

標(biāo)準(zhǔn):僅用于試用和測試目的。

查看您的數(shù)據(jù)。

要查看您的數(shù)據(jù)，請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)用程序選項上的符號。

選擇數(shù)據(jù)

選擇防止作弊。

由于點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)為有機的追蹤環(huán)節(jié)。

要了解反作弊KPI，了解如何解讀統(tǒng)計數(shù)據(jù)，請參考我們的反作弊報告。

常見問題

什么是點擊垃圾郵件

Adjust將所有非法點擊活動定義為垃圾點擊。對于詐騙分子來說，點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虛假的渠道。因此，他們的推廣活動似乎吸引了大量有價值的用戶。

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

調(diào)整如何識別點擊欺詐

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

異常高相互作用

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

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

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

分布式異常值

我們開發(fā)了一種通過實時查看統(tǒng)計數(shù)據(jù)和分析實際作弊活動來過濾分布式異常值的方法。根據(jù)這項研究，我們發(fā)現(xiàn)超過85%的安裝是在點擊后的第一個小時內(nèi)記錄的。這種行為表明點擊量和安裝時間之間有很強的相關(guān)性。

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

了解這一點后，我們?yōu)辄c擊后第一個小時內(nèi)記錄的安裝定義了一個較低的閾值。如果點擊后一小時內(nèi)的安裝次數(shù)高于一小時內(nèi)安裝次數(shù)的某個百分比，則Adjust將取消相應(yīng)點擊的資格。按照這個邏輯，安裝將歸于下一個合格的跟蹤渠道來源或被視為自然流動。

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