Mô hình phân phối

Mô hình phân phối (Distribution Modelling) của Adjust giúp bảo vệ ứng dụng khỏi click spam. Mô hình phân phối hoạt động theo cơ chế: Adjust sẽ tính xác suất một lượt click là kết quả của click spam, và lọc bỏ các lượt tương tác không đáp ứng tiêu chuẩn. Nghĩa là, các hoạt động có chứa gian lận (fraudulent activity) sẽ không bao giờ có thể làm hỏng bộ dữ liệu, và người làm marketing có thể xác định đúng người dùng tự nhiên (organic user) - những người mang đến lợi ích cao cho doanh nghiệp.

Cơ chế hoạt động

Adjust định nghĩa click spam là hoạt động click không hợp lệ. Kẻ gian lận (fraudster) tạo click spam nhằm mục đích mạo nhận lượt cài đặt tự nhiên - nghĩa là dù lượt cài đặt đó là do người dùng tự nhiên (organic user) thực hiện, nhưng lại được phân bổ cho chiến dịch gian lận. Bằng cách này, kẻ gian lận khiến bạn lầm tưởng rằng, chiến dịch của họ mang lại lượng lớn người dùng có giá trị.

Click spam có nhiều dạng khác nhau. Đó có thể là nguồn lưu lượng (traffic source) đã gửi đi dữ liệu về lượt xem (views) dưới dạng lượt click đến các máy chủ, máy chủ này đã gửi đi một loạt các lượt click ảo. Một ví dụ phổ biến khác là một ứng dụng tải và click vào quảng cáo trong nền mà không ai hay biết.

Mô hình phân phối sử dụng hai phương pháp để nhận diện và từ chối lượt cài đặt đến từ click spam.

• Siêu tương tác (Hyper engagement): loại bỏ các lượt click có tần suất xuất hiện quá dày, hoặc các lượt tương tác mà có quá nhiều lần trùng lặp.
• Điểm bất thường trong mô hình phân phối (Distribution outlier): từ chối phân bổ dựa trên phân phối click-to-install-time.

Siêu tương tác (Hyper engagement)

Ở bước đầu tiên, Adjust sẽ loại bỏ các click spam có tần suất xuất hiện quá dày. Trường hợp này xảy ra khi kẻ gian lận liên tục gửi lượt click (dưới danh nghĩa người dùng) trong một khoảng thời gian định kỳ. Khi làm vậy, họ hy vọng tạo ra một "lượt click cuối cùng" tương đối gần với thời gian cài đặt.

Khi người dùng cài đặt ứng dụng, Adjust sẽ kiểm tra tất cả lượt click hợp lệ xảy ra trong khung thời gian phân bổ (attribution window). Nếu Adjust ghi nhận một lượng lớn lượt click giống nhau, thì chúng tôi sẽ không xem xét phân bổ cho lượt click đó. Như vậy, chúng tôi có thể phân bổ chính xác lượt cài đặt cho lượt click hợp lệ, hoặc cho người dùng tự nhiên (organic user).

Điểm bất thường trong mô hình phân phối (Distribution outlier)

Để phát triển bộ lọc điểm bất thường trong mô hình phân phối, Adjust xem xét dữ liệu thống kê và phân tích các hoạt động gian lận thực. Nghiên cứu của Adjust cho thấy, hơn 85% lượt cài đặt đến từ nguồn hợp lệ được ghi nhận trong giờ đồng hồ đầu tiên, tính từ thời điểm xảy ra lượt click. Kết quả này biểu thị mối tương quan chặt chẽ giữa thời gian click và thời gian cài đặt.

Click spam thì lại không cho thấy mối tương quan như thế. Click spam giả mạo người dùng tự nhiên hoặc cướp công phân bổ của nguồn hợp lệ; chính vì thế, ngay từ đầu người dùng chưa từng click vào - hoặc thậm chí nhìn thấy - các quảng cáo này. Do vậy, phân phối click-to-install-time của các chiến dịch có click spam, sẽ trải đều khắp khung thời gian phân bổ.

Đó là lý do tại sao Adjust luôn ưu tiên lượt tương tác cho thấy rõ ý định tương tác của người dùng. Chúng tôi xác nhận việc này bằng cách phân tích phân phối click-to-install-time. Nếu phần lớn lượt chuyển đổi xảy ra cách thời điểm xảy ra lượt click khoảng 60 phút trở lên, thì Adjust sẽ từ chối phân bổ cho lượt click đó. Lượt click sẽ được xem là điểm bất thường trong mô hình phân phối và lượt cài đặt sẽ được phân bổ cho nguồn hợp lệ tiếp theo — đó có thể là nguồn tự nhiên (organic source) hoặc nguồn quảng cáo đang được Adjust đo lường.

Đánh dấu (flag) lưu lượng không chứa gian lận

Trong quá trình Adjust phân tích ý định tương tác của người dùng, có thể xảy ra trường hợp đánh dấu lưu lượng không chứa gian lận là điểm bất thường. Ví dụ, nếu bạn có tỷ lệ click-through cao nhưng lại có tỷ lệ chuyển đổi thấp, thì sau khi Adjust phân tích phân phối click-to-install time, Adjust có thể bắt đầu từ chối phân bổ cho lượt click. Lý do là vì Adjust ưu tiên lượt tương tác cho thấy rõ ý định tương tác của người dùng, và mục đích của bộ lọc Điểm bất thường trong mô hình phân phối là ngăn phân bổ sai lượt tương tác tự nhiên.

Nếu bạn nhận thấy thao tác từ chối từ phía Adjust, thì có thể bạn cần kiểm tra để đảm bảo không có vấn đề kỹ thuật nào đang cản trở quá trình chuyển đổi người dùng (từ xem quảng cáo đến click vào quảng cáo và cài ứng dụng). Hoạt động kiểm tra này sẽ giúp giải quyết các điểm bất thường trong bộ dữ liệu, đảm bảo dữ liệu gửi đến các đối tác là nhất quán, và cải thiện trải nghiệm của người dùng. Bạn cũng cần lưu ý, đôi lúc thiết kế quảng cáo mới là nguyên nhân gây ra tỷ lệ click-through cao, chứ không phải là vấn đề kỹ thuật.

Chặn hoạt động có chứa gian lận

Không chỉ từ chối nguồn có dấu hiệu gian lận, Adjust còn sử dụng thêm Blocklist API để chặn các liên kết cấp network (network-level link) do kẻ gian lận sử dụng. Nếu phát hiện một liên kết liên tục được gán cho hoạt động có chứa gian lận, thì Adjust sẽ đưa liên kết đó vào danh sách chặn (blocklist). Sau khi liên kết được đưa vào danh sách chặn, Adjust sẽ không đo lường các tương tác gắn liền với liên kết này nữa. Các lượt tương tác và kết quả phân bổ trước đó của liên kết này vẫn được giữ nguyên.

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, vui lòng liên hệ với đại diện Adjust.

Dữ liệu mô hình phân phối trong báo cáo

Lượt tái phân bổ bị từ chối do chứa gian lận ăn cắp lượt click (click spamming) sẽ được ghi nhận như sau:

• Lượt cài đặt bị từ chối: Quá nhiều lượt tương tác (RI TME)
• Lượt cài đặt bị từ chối: Điểm bất thường trong mô hình phân phối (RI DO)

Lượt tái phân bổ bị từ chối do chứa gian lận ăn cắp lượt click (click spamming) sẽ được ghi nhận như sau:

• Tái phân bổ bị từ chối: Quá nhiều lượt tương tác (RR TME)
• Tái phân bổ bị từ chối: Điểm bất thường trong mô hình phân phối (RR DO)