移动广告反作弊白皮书

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时间:2017-12-07

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1、移动广告反作弊白皮书广告主、广告网络和监测平台联合反作弊手册前言虽然随着移动技术的发展,我们能够通过先进的定向技术、高度个性化的定制和精准的监测来为广告主创造更大的价值,但与此同时,移动互联网生态系统也仍然在不断受到日益壮大的广告作弊组织的威胁。所以,无论是针对基于展示还是基于归因的作弊行为,广告主都在加紧审查每个展示及其后续用户互动的真实性。现在,作弊每天都在破坏移动广告的价值和可信度,预估在2017年,作弊给广告主带来的损失将达到164亿美元。虽然广告主是显而易见的受害者,但其实媒体供应链中的其他玩家,如媒介代理和广告网络,也受到了同样的

2、影响。广告主需要明白的是,恶意玩家不会区分广告主和广告网络,因而作弊对于作为渠道的整个移动互联网生态系统产生的危害将更大。因此,为了真正消除作弊行为,广告主、广告网络和归因合作伙伴必须形成统一战线,实现从广告作弊监测到广告作弊预防的转变。02广告主和广告网络被作弊的两种常见形式1基于安装的作弊:点击、安装和用户都不存在2归因误导:安装有效但安装归因窃取自其他广告网络031基于安装的作弊广告网络如何确保投放的安全?当作弊者部署人工、机器人或者脚本进行大规模的虚拟(虚假)安装或模仿用户的下载安装行为时,便可被认定为基于安装的作弊。尽管有不被监测到

3、的手段,但基于安装的作弊还是可以通过InMobi等广告网络所采取的3个重要步骤追踪到:Misattributionwhereinstallsarevalidbutcreditisstolenfromcleannetworks引进投放安全标准验证媒体属性实时、主动的反作弊措施04引进投放安全标准受众验证高度可见的广告库存确保广告主通过第三方验证标签获取的受众数据完全可控启用IAS和MOATSDK集成,以验证和实现100%可见的广和高度透明。告展示。监测安装质量用户参与度通过与第三方监测和归因合作伙伴一起分析下载安装质量作为内实施严格的机制以确保

4、展示频次和创意更替,防止用户疲劳。部作弊判定机制的补充。05验证媒体属性用户•••••••••••••审查媒体证书分析请求模式禁止站点转租进行技术检查,确保广告在已注册和经检查请求方式以监测向广告网络大禁止任何将站点转租到非注册媒体的验证的媒体上呈现。量发送异常请求的设备。行为,如有发现,立即停用相关责任媒体。06实时、主动的反作弊措施采用加密的签名拥有加密保障的曝光和点击监测,能够得到清晰的曝光-点击-安装监测匹配数据。加密签名的作用有:一、保证曝光和点击与展示相符;二、防止任何形式的重复展示或重复点击。剔除自动流量数据信号双重检测通过实时

5、对展示和点击方式的严格分析来识别机器人和脚本,从而剔除所有自动流将媒体共享的地理位置和人群画像等数据与直接从广告网络SDK收集而来量。同时,根据影响广告投放和媒体参数的作弊算法,来分析展示或点击的质量。的数据进行对比验证,从而对所有无效数据进行定位、识别和剔除。加强速率检查研究可疑行为采用最低广告刷新率,作为对媒体所触发广告请求的速率检查,从而确保每个广告与领先的监测和归因平台进行集成,识别和分析可疑行为,从而强化广告网单元都有公平的用户注册机会。络内的反作弊机制。072归因误导干净的广告网络是真正的受害者与PC世界不同,移动广告作弊行为的产

6、生和发展,是由于从展示到安装再到交易的漫长周期为他们提供了大量的机会,现在已经有各种作弊代理机构在应用程序安装的广告中出现。而且,干净的广告网络已成为所有这些攻击的目标。在这个过程中,恶意玩家使网络瘫痪,并提供所谓“无作弊流量”与大量的误导性数据,使其伪装成广告投放优化的基础数据和衡量广告网络效果的标准。图108点击填塞广告网络(如InMobi)成为了一些利用最终点击归因模型的玩家的猎物。例如,如果某些设备ID已知是狂热的游戏玩家,并且很有可能在游戏应用安装广告投放中得到转化。作弊者便进行点击填塞,以便及时点击这些设备ID从而窃取其他广告网络

7、的归因。这就进一步加大了在恶意媒体上的广告花费,同时也使广告活动充斥着被污染的错误数据。09广告堆叠/意外点击游戏归因的另一种常见手段是广告堆叠。不久前,在银行支付业务中,老式的信用卡刷卡机可以通过单次刷卡记录多笔交易。在移动世界中与此类似的就是广告堆叠,即多个广告在单个完全可见的广告下层层分布。而且,点击任何可见的广告都会触发下面堆叠的所有其他广告的点击。此外,作弊者利用广告展示位置有意识地创建意外点击,从而钻到最终点击归因的空子。例如,如果广告单元被伪装成引导进入文章下一页的箭头按钮,则浏览新闻应用的用户就可能会产生意外点击。10点击劫持

8、由于目前的技术挑战,即使在最终点击归因模式下进行实时下载或安装,也会频繁出现归因误导*。移动监测平台通过观察平均安装时间(MTTI),即点击和第一次打开应用程序之间

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