如何让广告支出一分价钱一分效果?

导读:2019年6月29日下午,维择下午茶系列活动的第3期,以移动应用广告欺诈为主题的沙龙在深圳鹏城实验室成功举办。 市场越大,欺诈越多 DataVisor维择科技资深行业顾问余丹做移动应用在渠...
      2019年6月29日下午,“维择下午茶”系列活动的第3期,以“移动应用广告欺诈”为主题的沙龙在深圳鹏城实验室成功举办。

市场越大,欺诈越多

DataVisor维择科技资深行业顾问余丹做“移动应用在渠道推广中遇到的欺诈风险”主题演讲。

 

“自2016年当前全球互联网设备增长放缓,这预示着流量红利的时代即将不在”,余丹说。同时,全球互联网人群数量还是在持续缓慢增长,2018年底全球互联网用户超过了40亿人次,在全球互联网五大国中,中国、印度和印尼依然是全球所有企业都在努力触及的地方。中国就非常重视两印(印度、印尼)市场的开发,比如,不少中国手机公司就争相利用低价进入印度市场。

从全球范围看,数字广告也已经占据了主流。数字广告市场越大,欺诈的风险也越高。中国互联网市场呈现用户下沉的状态,非一线城市的互联网用户会花更多的时间在上网,尤其是女性,更加依赖网络。两印市场由于地区文化差异,主要的消费对象是年轻、有钱、男性、单身的群体。再看贫富差异较大的海湾六国,主要受众是富人的配偶,就是女性群体。平台想要挖掘真实流量,广告方想要触达目标用户,都是需要考虑到差异的市场环境、复杂的用户画像等等。在流量红利已经大不如前,但市场需求依然很高的现在,欺诈分子盯上了广告这块肥肉,伪造目标人群、模拟虚假流量、伪造活跃度等来非法获利。

据DataVisor维择科技的反欺诈报告显示,2018年在全球的移动广告行业造成的金额损失巨大,平均作弊率是15%左右,全球因欺诈安装导致的损失达2亿美元,电商行业的欺诈率最高。

 

欺诈手段,变幻莫测

欺诈安装的手段是流程化的,先购买模拟器和老旧设备,通过刷机和群控软件实现设备的复用,然后用这些设备和账号进行大量的虚假安装和购买行为。欺诈分子还会试探平台的风控规则,在规则内制造一定的账户活跃度,使平台难以分辨这些活跃和交易的真假,逃脱风控规则后再进行退款等操作。不少欺诈分子会使用匿名流量,使平台难以追踪其IP,风控难度非常大。

不过,如此狡猾的欺诈分子依然会暴露出蛛丝马迹,反欺诈技术正是利用这些异常的点来捕捉攻击。比如,欺诈分子使用的设备一般是滞后于正常市场上设备的使用状况的,就是说大家都在用iPhone6时,欺诈分子考虑到成本会选择系统依然能用但价格更便宜一点的iPhone5。再比如,购买隐蔽的IP云服务的欺诈分子,为了伪造活跃度去进行每日登录的行为,但是登录的地址呈现出异常,今天在美国,明天跑到越南了,或者登陆后不做任何有效操作,就是固定时间登陆,固定时间退出。我们就很可能将这些行为视为异常,来对账号进行评分。

在维择科技遇到的真实案例中,我们曾遇到一个群组欺诈,它有1.5万次以上的安装,都是来自于同一设备机型,且该机型并不是非常普及,运行的同一版本的系统,安装后保持了两周的高频活动,但是完成留存后就突然不活动了。DataVisor维择科技聚类后将这些信息从众多安装中划分出来,更有效识别了这种欺诈行为。

技术赋能,欺诈无能

下半场,DataVisor维择科技中国区总经理吴中发表了“运用自动化AI技术打击智能化网络欺诈”的主题演讲。

 

他谈到目前的欺诈模式是复杂而混淆的,每次广告投放后,欺诈比例和渠道是多样的,所以粗放的反欺诈模式是无法覆盖全部欺诈攻击的。虽然薅羊毛、刷单、盗号、批量注册等欺诈行为,在金融还是电商社交等不同场景下,背后都是一个比较共通的成熟黑色产业链做支撑,但是针对不同场景,我们依旧急需一个更具有解释性的、更精细数据维度的反欺诈解决方案。

谈到反欺诈解决方案,吴中介绍了反欺诈技术经历的演变,从最开始的覆盖率有限的黑名单到需要大量人力调整且有一定滞后的规则系统,再到AI登场后可以通过学习标签来捕捉类似欺诈行为的有监督机器学习,最后是不需要标签就能自动检测已知和未知欺诈的无监督机器学习。

吴中谈到:“有组织的欺诈行为是紧密联系的, 而正常用户行为是离散的。”我们相信当一个人操纵几百个甚至更多账号时,他一定有一些套路。依据这些套路,反套路法也会基于一定流程,那就是:先提取动态特征,再运用类似图分析的算法完成无监督攻击群组检测,最后输出结果分类及排序。

有监督机器学习在推广中时常表现出锯齿形的特征,在模型上线、被攻击、再调整、再攻击之间徘徊,攻防战之快、模型失效之快让反欺诈方时常感到痛心。无监督机器学习的实战表现相对比较的平稳。因为它不依赖预设的标签,这就意味着,不论欺诈方式怎么变化,只要还是攻击者,只要还进行了攻击行为,我就能自动检测。

 

另外针对不同场景下的AI技术落地,中间还有很多其他方面的挑战。无监督机器学习算法的落地还需要适应场景需求、了解行业痛点、考虑专业系统流程。因为数据收集、数据治理、工程设备建设等等是一套复杂而繁琐的体系。平台化的全面的反欺诈管理解决方案dCube应运而生,打通了数据及特征层、模型层、应用层,全面服务于数据科学家和风控业务人员,让多领域专业人士都通过一个平台参与到风控的各个环节中。

本次维择下午茶第3期深圳站由DataVisor维择科技主办,鹏城实验室和游密科技协办。活动邀请到来自风控行业的技术专家和企业代表,参会企业包括腾讯、微信、平安等等国内知名公司。

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关键词: 维择科技
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