Как распознать мобильный фрод: ключевые метрики и бенчмарки
Привет! Это блог Adsup, где мы делимся полезными материалами о мобильном маркетинге.
Сегодня мы подготовили для вас шпаргалку с бенчмарками по борьбе с фродом в мобильной рекламе. Вместе с экспертом Валерией Шубиной мы собрали ключевые метрики и пороговые значения, которые помогут выявить подозрительный трафик.
Начнем с параметра CR CTI или конверсия из клика в установку. Нормальный показатель CR click-to-install варьируется от 0.1% до 3% в зависимости от вертикали приложения. Показатель выше нормы может быть признаком инъекции кликов, клик флуда или переатрибуционного трафика.
Не забывайте дробить трафик до site_id/sub_id в MMP. Это позволит вам избежать намеренного выравнивания CR CTI недобросовестными источниками.
Следующий показатель — это CTIT (click-to-install-time). Этот параметр показывает, сколько времени прошло с момента клика до установки приложения на устройство. Среднее время, которое требуется юзеру для установки приложения — это 10-60 секунд. CTIT менее 10 секунд может указывать на инъекцию кликов, а CTIT больше 24 часов на клик-флудинг. Используйте наши бенчмарки по CTIT и сверяйте их со своими показателями.
Не забывайте проверять показатели Retention и Атрибуции, Сравните показатели RR рекламных каналов с RR органики — расхождение не должно быть больше 25%.
Что касается атрибуции, мы советуем мониторить, чтобы параметр VTA (View-Through Attribution) не занимал больше 60% от общего количества трафика. Впрочем, вы можете вообще не учитывать атрибуцию поствью, выставив параметр 0 дней.
Сырые выгрузки (отчет Raw Data) — это бесценный ресурс, который позволяет детально проанализировать трафик и выявить признаки SDK фрода. Проверяйте, нет ли в ваших данных кривых названий операторов или юзерагентов. Кстати, красным флажком может быть не только неправильное написание оператора, но и присутствие в выгрузке операторов, которых там быть не должно. Например, РК настроена на Россию, а в выгрузке вы видите оператора China Unicom.
Также следите, чтобы дубликаты по IP не превышали 10%, это позволит избежать искусственного завышения метрик за счет многократного считывания установок с одного устройства/IP адреса.
Ну и конечно не забывайте про собственный анти-фрод инструмент от AppsFlyer — Protect360.
Сохраняйте эту статью в избранное, чтобы не потерять полезную информацию!
