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AppsFlyer:2018年一季度近8亿美元金额受作弊威胁

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AppsFlyer:2018年一季度近8亿美元金额受作弊威胁

“没有广告主、Ad Exchange或广告平台能够在移动作弊这件事上幸免,这也包括最大的、最受信任的流量方。”

近日,第三方广告效果监控平台AppsFlyer发布了《2018年第一季度移动作弊现状》。

报告显示,2018年第一季度,移动应用营销人员面临的作弊风险增加了30%(与2017年的季度平均值相比),全球范围内暴露于风险中的金额值高达7亿美元至8亿美元。作弊性安装的份额也增长了15%,占所有营销驱动型安装量的11.5%。 其中,美国、印度和印度尼西亚是受作弊影响最高的三个国家。

Liffoff首席产品官Phil Crosby表示:“没有广告主、Ad Exchange或广告平台能够在移动作弊这件事上幸免,这也包括最大的、最受信任的流量方。”

据介绍,作弊不仅仅是针对部分大型应用的高级攻击,22%应用的作弊安装率都超过了10%,而至少12%的应用存在不低于30%的作弊安装。

不过, 作弊者在选择攻击目标时,一般会考虑价格和量级这两方面因素。因此,高支出和大规模的垂直行业遭受的财务损失最为惨重。比如,购物和游戏是受影响最大的两个垂直领域,前者属于价格较高(比平均CPI高40%)的垂直行业,后者价格相对较低,但量级很大。

目前,常见的作弊方式从简单到复杂大约有6种,包括点击泛滥、设备工厂与DeviceID重置作弊、安装劫持和机器人刷量等。

现阶段最具威胁的作弊方式:机器人刷量

AppsFlyer中国总经理王玮在接受采访时表示,AppsFlyer的反作弊方式已经能覆盖市面上常见的作弊方式,但作弊和反作弊双方还是处于不断博弈、水涨船高的过程。

“早期的作弊方式相对比较简单,容易发现和屏蔽,但广告主发现之后,作弊的人会演化出更复杂的方式。”王玮说道。

2017年夏天,设备工厂导致的作弊安装占比达到56%。而在今年2月份,机器人刷量已经取代了设备工厂,造成了超过30%的作弊性安装,成为了现阶段最具威胁的作弊方式。

值得一提的是,中国的iOS作弊率远远超出全球iOS作弊率的平均水平,达到13%。

由于在iOS上进行设备作弊的难度更大,所以Android更易遭受作弊攻击。这使得点击泛滥成为了iOS平台主要的作弊方式,远远领先Android,而在所有其他类型的作弊中,Android 的作弊率要高得多。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

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AppsFlyer:2018年一季度近8亿美元金额受作弊威胁

“没有广告主、Ad Exchange或广告平台能够在移动作弊这件事上幸免,这也包括最大的、最受信任的流量方。”

近日,第三方广告效果监控平台AppsFlyer发布了《2018年第一季度移动作弊现状》。

报告显示,2018年第一季度,移动应用营销人员面临的作弊风险增加了30%(与2017年的季度平均值相比),全球范围内暴露于风险中的金额值高达7亿美元至8亿美元。作弊性安装的份额也增长了15%,占所有营销驱动型安装量的11.5%。 其中,美国、印度和印度尼西亚是受作弊影响最高的三个国家。

Liffoff首席产品官Phil Crosby表示:“没有广告主、Ad Exchange或广告平台能够在移动作弊这件事上幸免,这也包括最大的、最受信任的流量方。”

据介绍,作弊不仅仅是针对部分大型应用的高级攻击,22%应用的作弊安装率都超过了10%,而至少12%的应用存在不低于30%的作弊安装。

不过, 作弊者在选择攻击目标时,一般会考虑价格和量级这两方面因素。因此,高支出和大规模的垂直行业遭受的财务损失最为惨重。比如,购物和游戏是受影响最大的两个垂直领域,前者属于价格较高(比平均CPI高40%)的垂直行业,后者价格相对较低,但量级很大。

目前,常见的作弊方式从简单到复杂大约有6种,包括点击泛滥、设备工厂与DeviceID重置作弊、安装劫持和机器人刷量等。

现阶段最具威胁的作弊方式:机器人刷量

AppsFlyer中国总经理王玮在接受采访时表示,AppsFlyer的反作弊方式已经能覆盖市面上常见的作弊方式,但作弊和反作弊双方还是处于不断博弈、水涨船高的过程。

“早期的作弊方式相对比较简单,容易发现和屏蔽,但广告主发现之后,作弊的人会演化出更复杂的方式。”王玮说道。

2017年夏天,设备工厂导致的作弊安装占比达到56%。而在今年2月份,机器人刷量已经取代了设备工厂,造成了超过30%的作弊性安装,成为了现阶段最具威胁的作弊方式。

值得一提的是,中国的iOS作弊率远远超出全球iOS作弊率的平均水平,达到13%。

由于在iOS上进行设备作弊的难度更大,所以Android更易遭受作弊攻击。这使得点击泛滥成为了iOS平台主要的作弊方式,远远领先Android,而在所有其他类型的作弊中,Android 的作弊率要高得多。

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