分布模型排查,分布分析模型-ESG跨境

分布模型排查,分布分析模型

分布模型检查

Adjust的分发模型检查可以主动抵抗点击欺诈。为了实现这个目标，Adjust会计算可能来自点击欺诈的安装和重归属的统计概率，过滤掉不符合我们标准的交互。这意味着欺诈活动永远不会出现在你的数据集中，营销人员可以放心地识别出宝贵的自然用户。

设置分布式模型故障排除

要设置分布式模型故障排除，请按照调整控制面板中的以下步骤操作。

查找并选择应用选项插入符号(^)

选择所有反作弊设置

将分布模型故障排除开关打开。

“级别”选项允许您设置对分布模型进行故障排除的强度。请根据测试和生产环境更改此设置。

高级(推荐):过滤器以最高级别运行，在完全生产模式下应启用该级别。

标准:仅用于试用和测试目的。

查看您的数据。

要查看您的数据，请按照控制面板中的以下步骤操作。

导航至应用程序，然后单击应用程序选项上的符号。

选择数据

选择防止作弊。

由于点击欺诈而被拒绝的安装将显示在以下某一列中:

由于异常高的参与度而拒绝安装(TME国际)

由于异常分布而拒绝安装(RI DO)

由于点击欺诈而被拒绝的重新归属将显示在以下某一列中:

由于异常高的参与度而被拒绝(RR TME)

由于异常分布而拒绝归属(RR DO)

注意:因点击欺诈而被拒绝的安装将归因于通过调整归因找到的可靠来源；如果找不到可靠的来源，就归结为有机的追踪环节。

要了解反作弊KPI，了解如何解读统计数据，请参考我们的反作弊报告。

常见问题

什么是点击垃圾邮件

Adjust将所有非法点击活动定义为垃圾点击。对于诈骗分子来说，点击诈骗的目的就是窃取你的自然用户的归属地，也就是把一些自然安装归属地归到一个虚假的渠道。因此，他们的推广活动似乎吸引了大量有价值的用户。

值得注意的是，并不是所有的点击欺诈都是有预谋的欺骗。可能涉及到作为点击发快递展览的渠道，或者发快递手动点击目录的服务器；另一个常见的例子是，应用程序在后台悄悄地加载和点击广告。

调整如何识别点击欺诈

Adjust通过将点击安装时间分配为基础，设置了拒绝点击欺诈归属的解决方案。第一步是取消那些试图操纵点击安装分布的高频点击，第二步是使用分布异常值过滤拒绝归因。

异常高相互作用

为了模仿真实的点击安装时间分布，诈骗分子会以相同的间隔重复发快递相同的点击。通过这种方式，他们可以生成相对接近安装时间的“最后一次点击”。

安装时，Adjust将在相关的属性窗口中检查所有符合条件的点击。如果发现大量点击模式，我们将取消相应点击的资格。因此，我们可以正确地进行归因，并将安装归因于下一次合法点击或将其视为自然用户。

在排除了所有试图操纵点击安装时间分布的作弊行为后，我们可以使用分布式模型来检测剩余的点击欺诈行为。

分布式异常值

我们开发了一种通过实时查看统计数据和分析实际作弊活动来过滤分布式异常值的方法。根据这项研究，我们发现超过85%的安装是在点击后的第一个小时内记录的。这种行为表明点击量和安装时间之间有很强的相关性。

但是当作弊发生的时候，点击和安装就没有这种关联了。由于用户从来不会真正点击，也不会重定向到App Store，他们的安装不会受到点击时间的影响。当自然用户被点击欺诈随机窃取时，点击安装时间会均匀分布在整个归属窗口。

了解这一点后，我们为点击后第一个小时内记录的安装定义了一个较低的阈值。如果点击后一小时内的安装次数高于一小时内安装次数的某个百分比，则Adjust将取消相应点击的资格。按照这个逻辑，安装将归于下一个合格的跟踪渠道来源或被视为自然流动。

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