InMobi发布《APP安装反作弊解决方案评估指南》 打响“AI反作弊之战”

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最近,BuzzFeed公布了一项广告作弊计划,涉及数百万美元涉及Play商店的125个应用程序。该计划由几十个国家的一系列空壳公司精心策划和实施,有效地掩盖了资金的痕迹。更有趣的是,机器学习算法也被应用,使得传统的反作弊解决方案几乎不可能检测到这种作弊行为。

显然,移动广告反作弊已经到了一个新的阶段。未来,反作弊斗争的前沿战场将成为双方人工智能技术之争。反作弊解决方案能否适应这种转变将变得异常重要。

最近,全球移动广告反作弊战争的先驱,人工智能驱动的全球移动广告和企业营销平台InMobi在2019年发布了最新的《APP安装反作弊解决方案评估指南》,系统地分析了最新的全球移动广告作弊行为。技术趋势,打击作弊的理想框架,以及反作弊工具可靠性的系统评估指南,将有助于广告商有效评估市场上APP安装的反作弊解决方案,帮助营销人员赢得这场比赛。 “人工智能反作弊”之战。

InMobi的指南指出,要构建理想的反作弊框架,您必须采取三管齐下的方法:监利基于机器学习和数据预防机制,实施启发式和自动化洞察检测,以及执行基于人的反应性测量操作。

随着作弊技术的发展,广告商可能面临越来越多的损失。因此,投资一种先进有效的反作弊工具非常重要。

那么你如何评价市场上令人眼花缭乱的反作弊解决方案呢?

为了减少这一过程的难度,InMobi提出了一份系统清单,总结了八项评估指南,包括:准确性和可靠性,透明度,实时分析和报告,认证,机器学习和应用以及评估测试。方法论,数据管理和定价。

准确性和可靠性

在这方面,最重要的是要检查反作弊系统是否进行了详细的研究,是否发布了他们的误报(真实装置被标记为作弊)和假阴性(作弊装置被错误地标记为真实安装)数据。了解他们如何衡量他们的不准确性,以及是否使用评分评分机制。

透明度

反作弊框架如何处理误导(尤其是误报)是服务可靠性的关键指标。通常有两种方法可以确认:

1.设置蜜罐技术。

2.人群安装人口分析(即评估标记为与类似清洁付费人员的作弊设施的行为差异)。

实时分析和报告

任何反作弊解决方案提供商都应该实时分析您的数据。这可以确保更快的检测速度,并允许您立即更新广告投放。

认证

验证解决方案提供商的经验是评估的关键部分,可以在三个方面进行认证:数据,经验和投资。

机器学习应用

机器学习对于设计一个基于概率输出并能适应变化的标志的系统至关重要。但是,许多产品仅将机器学习用作没有实际工作模型的流行语。幸运的是,这也可能唤起更多人采用这种策略。

评估测试方法

广告作弊不是“最后一英里”问题,作弊通常从上游开始。因此,重要的是要澄清反作弊产品制造商作弊检测的主要指标,并仔细检查常见类型的作弊检测逻辑,如点击注入和点击泛滥。

数据管理

随着数据盗窃的不断发生,世界各地正在制定和执行更严格的法规和合规要求。因此,广告客户在与第三方共享数据时需要更加小心。如何处理,管理,存储和删除数据,以及存储多长时间,遵循哪些法规和行业标准,是广告商必须了解的一些基本要素

定价

定价模型是反作弊产品和公司的有效性和意图的非常好的间接指标。基于标记为作弊的装置数量的计费可能会鼓励标签作弊而不是检测作弊。原因很明显,标记为作弊的设施越多,支付的金额就越高。因此,了解解决方案定价模型背后的原因非常重要。

InMobi的指南还详细说明了广告欺骗给广告商造成的损害。完整内容现已在InMobi官方网站上下载(下载,或关注InMobi的官方微信公众号“InMobi”,回复关键词“反作弊”获取。