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Modélisation de la distribution

La modélisation de la distribution Adjust protège proactivement contre le click spamming. Pour cela, Adjust calcule la probabilité statistique qu'un clic soit le résultat d'un click spam, puis filtre les engagements qui ne remplissent pas nos critères. Ainsi, l'activité frauduleuse ne fausse jamais votre jeu de données, et vous pouvez identifier vos utilisateurs organiques de valeur en toute confiance.

Solution de croissance :
La Suite de prévention de la fraude est proposée sous la forme d'une Solution de croissance Adjust. Pour profiter de la Prévention de la fraude dans votre compte, contactez sales@adjust.com.
Astuce:
Découvrez comment définir la modélisation de la distribution pour votre application.

Mode de fonctionnement

Chez Adjust, nous définissons le click spam comme toute activité de clic illégitime. Les fraudeurs qui utilisent le click spamming souhaitent s'approprier les attributions de vos utilisateurs organiques, c'est-à-dire parvenir à ce qu'un certain nombre d'installations organiques soit erronément attribué à une campagne frauduleuse. Ainsi, ces campagnes semblent générer des volumes élevés d'utilisateurs de valeur.

Le click spam peut prendre la forme de sources de trafic qui envoient des vues sous la forme de clics, de serveurs qui envoient des catalogues de clics artificiels, mais aussi d'une application qui se charge de manière invisible et clique sur des annonces publicitaires en arrière-plan.

La modélisation de la distribution Adjust utilise deux méthodes pour identifier et refuser les installations générées par le click spam.

  • Hyper engagement : disqualifie les clics à haute fréquence ou les engagements dont nous constatons un trop grand nombre de doublons.
  • Valeur aberrante de distribution : refuse les attributions sur la base de leur distribution du nombre de click-to-install.

Hyper engagement

En premier lieu, Adjust élimine le click spam à haute fréquence, qui se produit lorsque les fraudeurs envoient, de façon répétée, des clics pour le compte d'utilisateurs à intervalles récurrents. En agissant de la sorte, ils espèrent produire un « dernier clic » relativement proche de l'installation.

Lorsqu'une installation survient, Adjust vérifie tous les clics éligibles dans la fenêtre d'attribution appropriée. Si nous reconnaissons des modèles de clics à volume élevé, nous ne tenons pas compte de ces clics dans l'attribution. Il nous est ainsi possible d'attribuer correctement l'installation au prochain clic légitime ou à un utilisateur organique.

Valeur aberrante de distribution

Pour développer notre méthode de filtrage des valeurs aberrantes de distribution, nous avons passé en revue les données statistiques et avons analysé l'activité légitime et réellement frauduleuse. Grâce à cette recherche, nous avons déterminé que plus de 85 % du trafic légitime était enregistré dans la première heure suivant le clic publicitaire. Ce comportement indique une forte corrélation entre le clic publicitaire et le moment de l'installation.

Avec le click spam, toutefois, cette corrélation de temps entre le clic et l'installation n'existe pas. En effet, le click spam détourne les utilisateurs organiques ou vole l'attribution aux sources légitimes. Ainsi, l'utilisateur n'a jamais cliqué sur (ni même vu) l'annonce. En conséquence, la distribution CTIT (nombre de click-to-install) sur les campagnes affectées par le click spam est répartie sur l'ensemble de la fenêtre d'attribution.

A visual representation of how the click-to-install-time distribution on campaigns affected by click spam is spread out across the entire attribution window.

C'est pourquoi Adjust donne toujours priorité aux engagements qui présentent une intention utilisateur marquée. Nous déterminons cela en analysant la distribution du nombre de click-to-install. Si la majorité des conversions surviennent 60 minutes ou plus après l'heure du clic, Adjust commence à rejeter l'attribution aux clics. Ceux-ci sont alors reportés comme valeurs aberrantes de distribution et les installations sont attribuées à la prochaine source éligible ou sous forme de trafic organique.

Signalisation de trafic non frauduleux

Du fait de la méthode employée par Adjust pour analyser l'intention utilisateur, il arrive parfois que du trafic non frauduleux soit reporté sous la forme de valeurs aberrantes de distribution. Par exemple, si vous avez un taux de clic particulièrement élevé sur vos annonces, mais de faibles conversions, Adjust analyse la distribution du nombre de click-to-install et commence potentiellement à refuser l'attribution aux clics. En effet, Adjust donne priorité aux engagements présentant une forte intention utilisateur, et notre filtre Valeurs aberrantes de distribution agit pour prévenir l'attribution erronée du trafic organique.

Si vous remarquez que des refus se produisent, vérifiez qu'aucun problème technique ne retarde ou n'empêche les utilisateurs dans leur parcours de conversion, de l'impression au clic et à l'installation. En plus de résoudre les anomalies dans vos données et d'accroître la cohérence avec vos partenaires, vous améliorez aussi l'expérience utilisateur dans son ensemble. Parfois, il n'existe aucun problème technique et c'est la conception de l'annonce qui est à l'origine du taux de clic élevé.

Blocage de l'activité frauduleuse

Adjust ignore les sources d'activité frauduleuses, mais utilise également l'API liste d'exclusion pour bloquer les liens réseau utilisés par les acteurs frauduleux. Si un lien est fréquemment associé à une activité intentionnellement frauduleuse, Adjust l'ajoute à la liste d'exclusion. Lorsqu'un lien est placé en liste d'exclusion, Adjust ne mesure plus d'autres interactions pour celui-ci. Les engagements et l'attribution existants restent associés au lien mis en liste d'exclusion.

Important:
La mise en liste d'exclusion ne remplace pas le filtrage de prévention de la fraude. Vous devez clairement identifier vos besoins concernant les indicateurs de click spamming auprès de vos partenaires.

Si vous avez des questions, consultez nos représentants Adjust.

Données de modélisation de la distribution dans les rapports

Les attributions refusées pour click spamming apparaîtront dans vos rapports :

  • Installations refusées : Engagements trop nombreux (RI TIME)
  • Installations refusées : Valeur aberrante (RI DO)

Les réattributions refusées pour click spamming apparaîtront dans vos rapports :

  • Réattributions refusées : Engagements trop nombreux (RR TME)
  • Réattributions refusées : Valeur aberrante (RR DO)
Remarque:
Pour les installations où l'attribution a été refusée pour click spamming, Adjust attribue l'attribution à la source authentique détectée via la méthodologie d'attribution d'Adjust ou, si aucune source n'est trouvée, à la catégorie organique.