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Distribution Modeling

O Distribution Modeling da Adjust protege de forma proativa contra o spam de cliques. Para isso, a Adjust calcula a probabilidade estatística de um clique ser resultado de spam de cliques e filtra engajamentos que não atendem aos nossos critérios. Isso significa que atividades fraudulentas nunca distorcem seu conjunto de dados e que você pode identificar com segurança seus melhores usuários orgânicos.

Solução para crescimento:
A Solução de Prevenção de Fraudes está disponível como uma das soluções para crescimento da Adjust. Para tê-la em sua conta, entre em contato pelo e-mail sales@adjust.com.
Dica:
Aprenda a configurar o Distribution Modeling para o seu app

Como funciona

Na Adjust, nós definimos o spam de cliques como uma atividade de clique ilegítima. O objetivo dos fraudadores com o spamming de cliques é capturar atribuições de usuários orgânicos, isto é, ter certo número das instalações orgânicas falsamente atribuídas a uma campanha fraudulenta. Dessa forma, as campanhas parecem gerar um número alto de usuários valiosos.

O spam de cliques pode ocorrer de diversas maneiras. Uma delas é com fontes de tráfego enviando visualizações como cliques para servidores que, por sua vez, enviam catálogos de cliques artificiais. Outro exemplo comum é quando um aplicativo carrega e clica em um anúncio no background de forma invisível.

O Distribution Modeling da Adjust usa dois métodos para identificar e rejeitar instalações geradas por spam de cliques:

  • Hiperengajamento: desqualifica cliques de alta frequência ou engajamentos com muitas duplicações.
  • Anomalias na distribuição (Distribution Outlier) : rejeita atribuições com base na distribuição do tempo entre o clique e a instalação.

Hiperengajamento

O primeiro passo dado é eliminar o spam de cliques de alta frequência. Ele ocorre quando fraudadores enviam, repetidamente, cliques como se fossem usuários em intervalos recorrentes. Com isso, eles produzem um "last click" (último clique) que sempre ocorre relativamente perto da instalação.

Quando uma instalação ocorre, a Adjust verifica todos os cliques elegíveis dentro da janela de atribuição relevante. Se reconhecermos padrões de cliques com alto volume, esses cliques não serão considerados para a atribuição. Isso permite atribuir corretamente a instalação ao próximo clique legítimo ou como usuário orgânico.

Anomalias na distribuição (Distribution Outlier)

Para desenvolver nosso método de identificação de anomalias na distribuição (Distribution Outlier), nós revisamos dados estatísticos e analisamos atividades legítimas e fraudulentas. Essa pesquisa determinou que mais de 85% das instalações de fontes de tráfego legítimas ocorrem dentro da primeira hora após o clique no anúncio. Isso indica uma forte correlação entre o horário do clique e o horário da instalação.

Com o spam de cliques, no entanto, não há muita correlação entre o clique e a instalação. Isso porque o spam de cliques captura usuários orgânicos ou rouba a atribuição de fontes legítimas. Na verdade, o usuário nunca clicou nem viu o anúncio. Como consequência, a distribuição de tempos entre o clique e a instalação (click-to-install times) nas campanhas afetadas pelo spam de cliques se espalha por toda a janela de atribuição.

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.

Como resultado, a Adjust sempre prioriza engajamentos que mostram um forte interesse do usuário. Podemos determinar isso analisando a distribuição dos tempos entre o clique e a instalação. Se a maioria das conversões ocorrem em 60 minutos ou mais após o momento do clique, a Adjust começará a rejeitar a atribuição aos cliques. Eles são, então, denunciados como anomalias na distribuição, e essas instalações são atribuídas à próxima fonte rastreada elegível ou são definidas como tráfego orgânico.

Denúncias de tráfego fraudulento

Devido à maneira como a Adjust analisa a intenção do usuário, pode haver casos em que tráfego é denunciado como anomalia na distribuição (Distribution Outlier). Por exemplo, se você tem uma taxa de cliques especialmente alta em seus anúncios, mas poucas conversões, a Adjust analisaria a distribuição de tempos entre o clique e a instalação e talvez começaria a rejeitar a atribuição a cliques. Isso porque a Adjust prioriza engajamentos que mostram forte intenção do usuário, e o nosso filtro de anomalias agirá para prevenir que o tráfego orgânico seja atribuído de maneira incorreta.

Se você reparar que houve rejeição, confira se não há problemas técnicos atrasando ou obstruindo a jornada dos usuários para a conversão, desde a impressão até o clique e a instalação. Além disso, resolvendo anomalias em seus dados e oferecendo consistência nos parceiros com que trabalha, você também melhora a experiência do usuário em geral. Algumas vezes, não há problemas na parte técnica e sim no design de anúncios que gera uma alta taxa de cliques.

Bloqueando atividades fraudulentas

Além de desconsiderar as fontes de atividades fraudulentas, a Adjust usa a API Blocklist ou lista de bloqueios para bloquear links no nível de rede usados por agentes fraudulentos. Se um link é frequentemente associado com atividades intencionalmente fraudulentas, a Adjust o adiciona à lista de bloqueios. Quando um link é adicionado à lista de bloqueios, a Adjust não mensura mais interações com ele. Os engajamentos existentes e a atribuição permanecem associados ao link bloqueado.

Importante:
Adicionar à lista de bloqueios não substitui o filtro de prevenção de fraudes. É necessário esclarecer suas necessidades em relação aos indicadores de spam de cliques com seus parceiros.

Em caso de dúvidas, entre em contato com seus representantes da Adjust.

Dados de distribution modeling nos relatórios

Atribuições rejeitadas por spamming de cliques vão aparecer em seus relatórios:

  • Instalações rejeitadas: Engajamentos em excesso (RI TME)
  • Instalações Rejeitadas: Distribution Outlier (RI DO)

Reatribuições rejeitadas por spamming de cliques vão aparecer em seus relatórios:

  • Reatribuições rejeitadas: Engajamentos em excesso (RR TME)
  • Reatribuições Rejeitadas: Distribution Outlier (RR DO)
Observação:
No caso das instalações em que a atribuição foi rejeitada por spamming de cliques, elas serão atribuídas ou a uma fonte autêntica encontrada por meio da metodologia de atribuição da Adjust, ou, se não for encontrada outra fonte, como orgânicas.