運用データからチャネル詐欺の 3 つのレベルを特定します。

運用データからチャネル詐欺の 3 つのレベルを特定します。

チャネルの品質と巧妙さをどのように判断するか、ユーザーが本物かどうか、壁から来たのか、機械でブラッシングしたのか肉でブラッシングしたのかをどのように判断するかは、運用スタッフ、さらには会社全体にとって最も頭の痛い問題です。なぜなら、これにはコストがかかり、コストは生死に関わる問題であり、決して小さくないからです。

では、本物のユーザーと偽のユーザーを識別し、チャネルを効果的に管理するにはどうすればよいでしょうか?運用の観点から言えば、当然ながら最善の戦略は、多数のユーザーの総合的な価値に基づいてチャンネルに料金を支払うことです。ユーザーの総合的価値とは何でしょうか? ユーザーが企業にもたらす総合的価値です。価値には以下のものが含まれますが、これらに限定されません。

    直接的な収益価値:収入や潜在的利益を生み出す購買行動など。コンテンツ価値:ポジティブで質の高いコンテンツの生成など、間接的に価値を生み出す。コミュニケーション価値:他のユーザーの利用を誘発する TA の拡散など。派生的価値:滞在時間や注目度、もたらされる広告収入など。

    各アプリは異なる業界に属しており、これら 4 つの価値はそれぞれ重点が異なります。しかし、なぜ私たちアプリ運営者は、この論理に従ってチャネルと和解することはなく、ダウンロードやアクティベーションなどの最も欺瞞的な方法で交渉し、和解するのでしょうか? これは別の質問であり、別の記事で説明します。

    決済時間ノードとしてアクティブ化される時間枠は私たちにとっては短すぎるため、ユーザーの信頼性を区別することが非常に困難になります。

    この大きな課題に直面して、さまざまなレベルの不正行為防止策が登場しました。

     

    第一の領域:事後に賢くなり、事前には豚のようになる

    このレベルを少し数値化すると、不正行為の検出には7日以上かかり、偽ユーザーの約40%は検出できますが、残りの半分以上の不正行為は確実に検出できません。平たく言えば、騙されたことは分かるが、どの程度騙されたのかは分からないという状態です。彼らの方法は一般的に次のようになります:

    定着率を見る

    長期的な経験に基づいて、トラフィックが増加するチャネルは、翌日、7 日後、30 日後などの重要な時点でユーザー データをインポートすることを選択することがわかりました。すると、翌日、7日目、30日目などの主要な時点でのAPPのデータが、他の時点のデータよりも有意に高いことがわかりました。実際のユーザーのリテンション曲線は、滑らかな指数関数的減少曲線です。リテンション曲線に急激な上昇と下降を伴う異常な変動が見られる場合、基本的にはチャネルがデータに介入したことを意味します。

    次に、ユーザー端末情報を確認します

    低価格デバイスランキング:エクスペリエンス分析に基づく、チャネル内の新規ユーザーまたはスタートアップユーザーのデバイスランキング。低価格の機器が異常に高い評価を受けていることがわかれば、異常事態とみなして警察に通報するようになります。

    オペレーティング システムの新バージョンの割合: 数年にわたるチャンネルの荒廃の後、オペレーターは、チャンネルのボリュームを増やすスタジオの多くがオペレーティング システムのバージョンの適応に遅れをとっていることをようやく発見しました。チャネル ユーザーのオペレーティング システムを表示すると、すべてのモバイル インターネット ユーザーのオペレーティング システムの分布と比較できます。

      登録されたニックネームの分布と規則性。低レベルの偽の登録されたニックネームの多くは、強い規則性を持っています。オペレーターの皆さんは、このような状況に遭遇したことがあるはずです。登録された携帯電話番号の所在地の分布。皆さんもこれに遭遇したことがあると思います。特定のチャネルから来たユーザーの携帯電話番号は、特定のオペレーターの特定の都市のものであるだけでなく、連続した携帯電話番号でさえあります。 Wi-Fi ネットワークの使用状況: たとえば、2G、3G、4G の使用比率が正常かどうかなど。

      概要:この分野のオペレーターは、個人的な経験に大きく依存しており、ツールや方法は専門的ではなく、操作は非効率的で、人的資源と物的資源を無駄にしています。しかし、問題の発見が遅れ、少し高度な不正行為は検出できません。

      2番目のレベル - 羊が迷子になった後に羊小屋を修復する。損失は避けられない

      このレベルのプレイヤーの場合、本物と偽物を見分けるのに約2〜7日かかり、識別される偽物の量は約40%〜70%です。簡単に言えば、彼らは比較的確実に偽ユーザーの大部分を識別することができ、ビジネス状況が良好であれば損失の範囲を制御できます。この効果の理由は、彼らがいくつかの専門的な手段を採用したためです。

      単一の指標

        IP: ブラックリスト IP かどうか、プロキシ IP かどうか、巨大なブラックリスト データベースと比較します。IMEI: ブラックリスト IP かどうか。携帯電話番号: 番号が違法かどうか、ブラックリストに載っているかどうか。

        第2グループ指標

          IP:ユーザーIPは、国内の州および海外市場の分布を含む以前のデータの分布と一致しています以前のデータ、および最新のスマートフォンの出荷の割合:位置情報の割合がオンになっています。ネットワークアクセス方法:WiFi、2G、3G、および4Gの分布比が、以前のデータと同じ傾向とデータ特性を維持しているかどうか。

          3つの情報の一貫性

          デバイスの一貫性の検証( CPU、製造元、MAC アドレス、IMEI、モデル、オペレーティング システムの一貫性の検証を含む)。

          一般的に言えば、一般的な統計分析ツールでは上記の分布を実現できないため、専門的な不正防止ソフトウェアまたはセキュリティ ソフトウェアを使用する必要があります。

          このレベルの業者は、手作業による処理や個人の経験に頼る段階を捨て、アルゴリズムとデータの専門的なルートに乗り出しました。問題は、各社のアルゴリズム能力とデータ蓄積が大きく異なるため、効果が大きく異なることです。チャネルは、各業者の能力の強さを推測し、異なる割合の偽のボリュームを追加します。

          第三の領域 - すぐに遮断され、損失はゼロになると予想されます

          このレベルのプレイヤーにとって、ユーザーが本物か偽物かを見分けるのに必要な時間は 15 分から 30 分です。時間枠が 24 時間に延長されれば、彼らの信頼はさらに高まります。それで、彼らはどうやってそれを実行するのでしょうか?一言でまとめると、ソフトな戦術とハードな戦術の両方を使い、攻撃こそが最善の防御です。

          厳しい措置

          いわゆるハード的な手段は、ユーザー側のハードウェアにハード的に働きかけることです。ユーザーのハードウェアデバイスにインストールされた SDK がアクティブにスニッフィングを行い、ハードウェア環境の変化、オペレーティングシステム環境の異常、各種アプリケーションインターフェースが乗っ取られていないかを検出します。ユーザーのスマートデバイスの状態をリアルタイムで取得します。ユーザーの携帯電話のハードウェアとシステム環境に異常が発生した場合、ユーザーのすべてのデータがバックグラウンドで即座に慎重に確認されます。

            IP とポートの状態、および IP の履歴動作を追跡し、 IMEI と IMSI の対応を追跡します。 IMEI と IMSI は、基本的に鍵と錠前の対応として理解できます。 IMEI 番号を偽造するのは簡単ですが、IMSI と一緒に偽造する場合は、コストが非常に高くなります。プロセス全体は 15 ~ 30 分以内に制御できるため、チャネルと競合するのに十分な時間枠が確保されます。

            2番目のソフト手段

            2番目の領域に基づいて、彼らは長期のデータ蓄積と研究を通じて、各指標によってフィードバックされる情報が異なる強みを持っていることを発見したので、すべての指標に値を割り当て、これらの指標に不正行為を行うユーザーのグループに投票させました。累積値がしきい値を超えると、ユーザーは疑わしいユーザーと宣言されます。これにより、ユーザーの真正性に関する追加判定が 24 時間以内に完了します。

            このレベルに到達するには、長期にわたる大量のデータの蓄積と時代に合わせたアップデートだけでなく、強力なデータ処理アルゴリズムとソフトウェアとハ​​ードウェアの両方をカバーする技術力も必要です。この記事の閲覧数が1万回を超え、いいねも100件を超えたら、各社の技術についてさらに詳しい情報を公開していきます。

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            この記事は@频道作弊によって編集され公開されました。転載の際は著者情報と出典を明記してください。

            元のタイトル: 運用データからチャネル不正の 3 つのレベルを特定します。

            キーワード: アプリ運用、ASO、ASO最適化、ASO最適化サービス、チャネル詐欺、リテンション率

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