Международная платформа атрибуции мобильного трафика и маркетинговой аналитики — AppsFlyer, разработала собственную технологию защиты от мошенничества в мобильной рекламе – DeviceRank. Решение встроено в алгоритмы определения подлинности мобильных установок и рекламного трафика и позволяет отсекать мошенничество на уровне девайсов.
По оценкам компании, потери от мошеннических установок и “черного” рекламного трафика, которые в 2016 году уже понесли мобильные разработчики и рекламодатели, составляют порядка $100 млн и могут увеличится втрое до конца года. Прогноз основан на выводах исследования, проведенного в рамках тестирования технологии DeviceRank, которая предоставляет уникальный уровень защиты от мошенничества в мобильной рекламе, автоматически исключая скомпрометированные смартфоны и планшеты из рекламных кампаний. В то время как большинство антифрод решений полагаются на фильтрацию IP-адресов и моделирование данных на уровне пользователя или приложения (т.е. идентифицируют фрод постфактум), DeviceRank направлен на предотвращение махинаций – фейковые инсталлы и целевые действия несуществующих пользователей не атрибутируются.
Технология DeviceRank работает наподобие скоринговой системы и, используя собственные алгоритмы обработки больших данных, присваивает каждому мобильному устройству, с которого совершили установку приложения или переход по рекламному объявлению, особый рейтинг. Рейтинг использует общедоступную анонимную информацию о девайсе и включает множество параметров. Шкала оценки похожа на рейтинг ценных бумаг: мошенническим девайсам присваивается рейтинг “C”, подозрительным “B” и т.д., в зависимости от уникальности взаимодействия настоящего живого пользователя с устройством, которое получает рейтинг “A” “AA” или “AAA”.
Компания обработала более 1.4 триллионов взаимодействий реальных пользователей с мобильными устройствами, эти данные составляют внутреннюю базу данных AppsFlyer за последние пять лет и представляют 98% всех активных смартфонов и планшетов по всему миру – все эти устройства уже получили рейтинг DeviceRank. Технология обладает уникальной архитектурой и использует машинное обучение, что ведет к постоянному обновлению базы и совершенствованию алгоритмов, позволяя системе учиться и адаптироваться под новейшие модели мобильных устройств в реальном времени.