移动广告欺诈

埃里克·索费特（Eric Seufert），Rovio 的用户获取与参与副总裁，谈到了移动广告中的欺诈现象，以及如何应对这些问题。

该材料的原始版本可以在移动开发备忘录（Mobile Dev Memo）找到，这是一个专注于移动行业的网站，由埃里克·索费特自己运营，他也是《Freemium Economics》一书的作者。

12 月 10 日，AppLift 与专注于广告欺诈监测的公司 Forensiq 联合发布了一项研究，分享了关于移动广告欺诈的令人担忧的信息：

• 34% 的移动流量可能是欺诈性的（其中 12% 的概率非常高，但研究中没有明确区分“可能是欺诈性的”和“可能是欺诈性的概率非常高”的差异）；
• CPM 广告活动发生欺诈点击的频率是 CPC 广告活动的三倍（而 CPC 广告活动发生欺诈点击的频率是 CPI 广告活动的 10 倍）；
• iOS（33%）和 Android（35%）的欺诈广告数量没有显著差异（换句话说，集中关注某一平台而忽略另一平台并不能降低风险）。

研究作者提供了有趣的信息：欺诈广告分为两种类型（技术欺诈，即利用特定技术欺骗系统的欺诈，以及利用平台漏洞的欺诈），并且根据每种情况下欺诈者采取的手段有所不同。

对于移动开发者而言，移动欺诈无疑是一个严重的问题：2016 年美国移动程序化广告支出将达到 83.6 亿美元（超过 PC 广告的支出），而 Forensiq 预测，到年末，广告客户因欺诈性移动点击造成的损失可能达到 10 亿美元。在另一项研究中，移动分析公司 Apsalar 发现，在全球范围内，每 1 次真实点击导致安装的情况下，存在 2.57 次欺诈点击。

在关于该研究的采访中，AppLift 首席执行官表示，广告客户可以通过点击和用户活动的活动优化来应对移动广告欺诈。换句话说，应减少那些未能导致安装和/或用户在应用程序中活动的广告活动支出，因为机器人及其他流量来源无法模拟这些行为。确实如此，但这种方法将部分责任转移到了广告客户身上，而应该由广告网络承担责任，因为正是他们为欺诈者提供了访问应用程序的便利。此外，这种方法并不能提供完全的可靠性：即使假设欺诈点击在广告客户的所有应用程序之间均匀分布（坦白说，这几乎是不可能的），以应用内活动为重点的优化算法仍可能无法以所需的准确性和可靠性将流量来源划分为“好”与“坏”。

一种极具问题的广告欺诈形式是所谓的应用“劫持”，Forensiq 在今年夏天对此进行了报道。某些应用启动大量广告横幅（每分钟最高可达 20 个），甚至模拟点击这些横幅，这意味着前面提到的优化方法失去了意义。这些应用甚至能够启动广告横幅页面，令用户未能察觉，从而产生大量曝光/点击，同时消耗用户智能手机的电池，也在此过程中收集数据。Forensiq 有意启动了这样一个应用，结果发现它在 24 小时内能够加载 2GB 来自广告的图片和视频。

广告客户应对欺诈广告的另一个方法（或至少避免经济损失）是，广告客户需要与广告网络就订单的投放条件达成协议。广告客户应该在付款协议中排除“非目标安装”（即由与订单中定义的目标受众不同的人员进行的安装）。这当然再次将责任转移到了广告客户身上，但同时也提供了一种行动方案，帮助避免为欺诈安装支付费用。