Jan 15th 2019

アドフラウドについて: Part 1 「Vungleの取り組み」

ここ数年アドフラウドは業界全体が抱える問題です。Forbesの推定では、不正なインプレッションやモバイルアプリのインストールにより広告主は2018年に190億ドルもの損失を受けています。先日、BuzzFeedはモバイル業界全体を揺さぶる大規模なアドフラウドについて報じました。

モバイル市場の多くのプロバイダーはアドフラウドに対して個々の対策を講じており、Vungle独自のフラウド検知に加えて効果があるものの、最終的な信頼は我々にかかっているものと考えています。そのため、私たちはモバイル広告不正に取り組むために積極的なアプローチをとってきました。これからご紹介する2連載のブログの前半は、Vungleネットワークを安全に保つために弊社が行っている対策についてです。

Mobile fraud

業界的にアドフラウドが目立つようになりはじめた2016年の初旬以来、我々のデータサイエンスチームはフラウド検知のアルゴリズムを処理してきました。現在、23種類の変数を使用し、インストール後の情報、開発者から直接送信されたデータ、インストールコールバックの拒否、疑わしいセッション時間、サードパーティの強力なフラウド検出ツールから送信されたデータなどを含むフラウド行為を特定しています。

「現在、23種類の変数を使用してフラウド行為を特定しています。」

これらの変数を使用すると、ファーストパーティの開発者データに基づいてパターンを作成し、傾向から逸脱するイベントを迅速に検出することができます。これにより、プラットフォーム上のすべてのパブリッシャーをスコア化し、疑わしいユーザーを特定することができます。Vungle独自のモデリングはまた、しばしば誤検出につながる静的しきい値の使用を防止することができ、さらにはこのアプローチを変えることなく新種の挙動に効率的に対応することが可能です。

Fraud deviation
このヒストグラムは、当社の不正検出エンジンがパブリッシャーから収集したファーストパーティデータを基に分布をモデル化しているのを示しています。サンプルが学習した分布から著しく逸脱した場合、異常検出のアラートを発信します。このモデルは、新しい不正手法の出現に応じて分布の変化に伴って調整するため頻繁に更新されます。

 

SDKに100%ダイレクトにつながっている当社プラットフォームにより、広告主はキャンペーンがどこで流れているかの透明性を把握できます。その為、内在するリスクを伴う間接またはアフィリエイトの在庫を購入していないと確信できます。とはいえ、開発者がネットワーク上での異常な活動を疑った場合、当社は開発者と緊密に協力し、いかなるフラウドを検証し、補償いたします。

ユーザーがアプリを発見しエンゲージする方法を変革し続けてゆく限り、私たちのパートナーにアドフラウドについて啓蒙し続けることは検知することと同じくらい、大切と考えています。あらゆるビジネスに影響を与える悪意あるプレイヤーと戦うために、業界全体で不正検出方法を共有することが不可欠です。このテーマについて、特に関わりが深い製品や競合他社とのオープンな対話を常に我々は歓迎しています。

本ブログ・シリーズの第2回では、どのフラウド対策が最も効果的であるかに焦点を当てて解説いたします。

Alice Lee

Alice Lee

Sr. Marketing Manager

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