Technology

Cómo la aplicación de citas “With” aprovechó los datos del SDK para la protección contra el fraude

¡Nos sentamos a platicar con los vendedores de Matching App “con”! Uso de los datos del SDK para la protección contra el fraude. El 11 de abril (jueves) Repro y Phybbit copatrocinaron un seminario denominado “Fraude publicitario y marketing interno de aplicaciones”.

https://with.is/welcome
Industry
Technology
Company Url
https://with.is/welcome
Region
Tokio, Japón
Spider AF Product
ROAS improvement
14 days Time to first insight
The Challenge

Budget disappearing with nothing to show for it

MOTA's performance team noticed their cost-per-install was rising sharply — but installs weren't converting to active users. Something was eating their budget.

  • Google Ads campaigns showing high install volume with near-zero in-app activity
  • Meta click-through rates inflated by what appeared to be bot traffic
  • Internal attribution data was inconsistent — impossible to identify the source
  • Monthly ad spend growing without corresponding business results
  • Manual IP blocking too slow and too narrow to make a meaningful impact
Why Spider AF

The only platform built specifically for ad fraud detection

MOTA needed more than a generic analytics tool. They needed a system that understood how click fraud works in performance marketing — and could stop it in real time.

01

Real-time invalid traffic detection

Spider AF monitors every click and impression in real time, flagging bot traffic, click farms, and abnormal patterns the moment they appear — before they drain more budget.

02

Direct Google & Meta integration

Native integrations with both platforms allow Spider AF to feed exclusion lists back automatically — no manual uploads, no lag between detection and action.

03

Transparent fraud reporting

Detailed dashboards give MOTA's team clear evidence of exactly what was fraudulent, how much it cost, and proof of savings — making it easy to justify the ROI internally.

The Approach

From blind spots to full visibility in four steps

01

Connect & audit

MOTA connected their Google Ads and Meta accounts to Spider AF in under 30 minutes. Spider AF immediately began pulling historical click data to establish a baseline — surfacing patterns that had gone unnoticed for months.

02

Identify fraud sources

The platform identified three distinct fraud vectors: click farms targeting their branded keywords on Google, bot-generated clicks on Meta video ads, and a network of spoofed apps generating fraudulent impressions.

03

Deploy exclusion rules

Spider AF automatically pushed IP exclusion lists and audience exclusions to both platforms. Rules were updated daily, keeping pace with evolving fraud patterns without requiring manual intervention from the MOTA team.

04

Monitor & optimise

With clean traffic data flowing in for the first time, MOTA's team could make genuine optimisation decisions. Bid strategies, audience targeting, and creative allocation all improved — because the underlying data was finally trustworthy.

The Results

Campaign performance before & after Spider AF

Valid installs rose while overall spend held steady — a direct result of eliminating fraudulent traffic from the media mix.

Monthly cost-per-install trend (JPY)

Before Spider AF After Spider AF
¥3,000 ¥2,000 ¥1,000 ¥0 Spider AF deployed Jan Feb Mar Apr May Jun
Pre-deployment average: ¥2,840 / install Post-deployment average: ¥940 / install

"We knew something was wrong, but we had no way to prove it. Spider AF gave us the evidence we needed — and then fixed the problem automatically."

Takeshi Yamamoto
Head of Performance Marketing, MOTA
The Outcome

Clean data. Real results. Confidence restored.

Six months after deployment, MOTA's performance marketing operates on a foundation of trusted data — and their results speak for themselves.

With invalid traffic eliminated, MOTA reallocated ¥2.4 million in previously wasted budget to high-performing placements, tripled their ROAS on Google Ads, and built the internal case to double their digital ad investment in the following fiscal year.

Frequently Asked

Questions about Spider AF for performance marketing

Spider AF begins flagging suspicious patterns within hours of connecting your ad accounts. Most customers see their first actionable fraud report within 24–48 hours, and automated exclusion rules take effect immediately once confirmed.

Yes. Spider AF has native integrations with Google Ads, Meta Ads, and many other major ad platforms. Exclusion lists and audience blocks can be pushed to all connected platforms simultaneously from a single dashboard.

Yes — and that's the point. Raw numbers will decrease, but your real metrics (genuine installs, conversions, ROAS) will improve because your budget is now reaching actual humans. Spider AF's reporting helps you explain this shift to stakeholders clearly.

Absolutely. Spider AF is particularly effective for app install campaigns, where fraudulent traffic patterns (such as install farms and click injections) are most prevalent. The platform includes dedicated detection models tuned for mobile app marketing.

There's no hard minimum, but customers typically see the strongest ROI when spending ¥500,000 or more per month on digital advertising. Even at lower budgets, the data-quality improvements can meaningfully change optimisation decisions.

Is click fraud eating your ad budget right now?

Most companies don't know how much they're losing until they measure it. Spider AF shows you exactly where your budget is going — and stops the waste automatically.

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Cómo la aplicación de citas “With” aprovechó los datos del SDK para la protección contra el fraude

¡Nos sentamos a platicar con los vendedores de Matching App “con”! Uso de los datos del SDK para la protección contra el fraude. El 11 de abril (jueves) Repro y Phybbit copatrocinaron un seminario denominado “Fraude publicitario y marketing interno de aplicaciones”.

En el artículo de hoy, publicaremos una discusión que tuvimos con la aplicación coincidente “con” el planificador de marketing, el Sr. Koji Yamamoto (Ignis Ltd.).

Sr. Sato: Para empezar, quería preguntar ¿cuándo fue que empezó a dirigir su atención hacia la protección contra el fraude?

Sr. Yamamoto: Alrededor de febrero de 2018. Para aumentar la adquisición de usuarios a partir de finales de 2017, comenzamos a adoptar un tipo de menú publicitario sin incentivos al tiempo que ampliamos los destinos de entrega. En cuanto a resultados estábamos observando una fuerte adquisición y aumentaba nuestro presupuesto por ello pero después de ejecutarlo durante 3 meses, cuando un solo mes costaba alrededor de 3 millones de yenes, empecé a tener mis preocupaciones sobre si expandirme así era bueno o no. Fue porque Escuché que un tipo de menú publicitario sin incentivos tiene mucho fraude publicitario que hay que tener cuidado.

Sr. Sato: Después de eso, ¿qué tipo de acciones tomó?

Sr. Yamamoto: También tenemos un departamento de software de juegos y ya han introducido la funcionalidad de protección contra fraudes para medir SDK. Estaba pensando que si ya empezamos a distribuir menús publicitarios sin incentivos en “con”, ¿por qué no considerar adaptar también esta funcionalidad? En base a la asesoría del personal de software del juego, decidí consultar con la persona a cargo del SDK.

Sr. Sato: Entonces, ¿se asoció con otros departamentos y aprendió más sobre el fraude publicitario?

Sr. Yamamoto: Así es. Realizamos intercambios de información entre departamentos. Supongo que mucha gente que trabaja en juegos está más preparada para lidiar con este tipo de protección contra el fraude. Cuando estaba platicando con el encargado de SDK para la protección contra fraudes sobre mis inquietudes, me sugirió hacer una prueba gratuita de un mes de la función. Como no sabría nada a menos que le diera una oportunidad, decidí probarlo. Y el resultado fue que el 90% de todas las instalaciones fueron fraudulentas.

Sr. Sato: Me imagino que si tuvieras estas preocupaciones y vieras esos números entonces te hubieras sentido incómodo.

Sr. Yamamoto: Me preparé para que alrededor del 20% fuera fraude pero cuando vi esos resultados, me abrió los ojos y había una sensación de crisis en mí tal que sentí que tenía que repensar mi enfoque hacia el marketing digital desde el principio. En este menú publicitario, no importa si es orgánico o no — el fraude va a ocurrir en los resultados publicitarios y pensé que si no tuviera este tipo de función en su lugar no podría protegerme. Entonces fue cuando me inscribí en la función.

Sr. Sato: Ya veo, ¿hubo problemas que pudo ver después de introducir la función de protección contra fraudes del SDK?

Sr. Yamamoto: Me sentí un poco aliviado cuando la versión de prueba salió con resultados precisos, pero incluso después de introducir la función, las tasas de conversión se mantuvieron extremadamente bajas y el número de instalaciones iba en aumento mientras que el número de registros de miembros se mantuvo constante. Este tipo de cosas sucedían varias veces en un mes. Por eso, sentí que aunque implemente una función de protección como SDK, no puedo decir que haya una contramedida perfecta.

Sr. Sato: ¿No habláis con las agencias cuando esto sucedía?

Sr. Yamamoto: Hablé con ellos sobre los valores anormales de las tasas de conversión como “¿No creen que los resultados de este periodo están un poco mal?”. Estaba fuera de mis afirmaciones pero averiguar dónde se estaba produciendo el fraude publicitario y cómo estaba sucediendo siguió siendo una caja negra. Al principio pensé que sería bueno que el costo no se desperdiciara por no ser reclamado pero estaba ocurriendo con bastante frecuencia y seguí sintiendo que estaba cayendo en una trampa. Entonces tuve la sensación de que quería entender este problema de primera mano.

Sr. Sato: Esto probablemente sea específico para los japoneses pero si le pides a la agencia apoyo de sustracción para un reclamo, hay lugares donde va a ser difícil entrar en los detalles.

Sr. Yamamoto: Sí, me pidieron negociar con el lado mediático firmemente a través de la agencia, y quedé satisfecho con el proceso de sustracción, pero me sentí un poco incómoda por la falta de comprensión sobre los detalles

Al pasar, platiqué con otros agentes con los que tenía un trato en la división de juegos, y escuché que se podía resolver con otras herramientas, que terminó siendo SpiderAF. Me dijeron que la función de protección contra fraudes del SDK detecta el fraude publicitado en tiempo real y no vuelve a publicar, pero también que hay algunas cosas que son difíciles de prevenir.

Por ejemplo, si la configuración de idioma del dispositivo instalado toma una conversión al inglés, no detecta que sea fraude en tiempo real, ya que puede ocurrir que la persona lo tenga configurado en inglés. No obstante, si el 80% de las instalaciones están en inglés cuando lo ves más adelante, y dado que “con” es un servicio que se ofrece solo en japonés, suceden posibilidades extrañas. Después de eso, expliqué cómo detectar el fraude mirando los datos después de perseguir datos y decidí darle una oportunidad a la prueba gratuita de SpiderAF. Eso fue exactamente un año después de que probamos la prueba del SDK.

A partir de los resultados del ensayo SpiderAF sentí que la fuerza de SpiderAF es que es ideal para la detección de fraudes en otros idiomas de dispositivos, dispositivos vendidos solo en el extranjero, versiones antiguas del sistema operativo y otra información adicional que no se puede encontrar sin buscar, mientras que la detección en tiempo real del SDK es excelente como detección estándar CTIT (Click to Install Time).

Sr. Sato: Al observar los detalles cuando estabas probando la prueba de SpiderAF, la anomalía en el CTIT se detectó en el lado del SDK, pero si el lenguaje o el dispositivo es sospechoso se puede detectar más tarde — especialmente en Android podríamos detectar mucho fraude publicitario no deseado en tiempo real. Por otro lado, con iOS hay mucho fraude publicitario que puede ser detectado por el lado del SDK en esta prueba. ¿Ha encontrado alguna cosa buena sobre la protección contra fraudes con SDK o Spider AF etc.?

Sr. Yamamoto: Creo que la comunicación con la agencia se ha vuelto más constructiva a medida que la introducción de la herramienta ha aumentado mi conocimiento del fraude. No solo se puede facturar adecuadamente el costo, sino que también es genial que se entienda claramente la razón. Aunque pensé que CTIT era un recurso para identificar únicamente el fraude, al introducir SpiderAF, el lenguaje y los dispositivos, etc. se pueden utilizar como un estándar de fraude, y los datos se pueden ver y juzgar desde diferentes perspectivas.

Sr. Sato: Por último, ¿hay algo que le gustaría decirle a las personas que usan protección contra fraudes?

Sr. Yamamoto: ¡Mire los datos cuidadosamente! También me gustaba mirar los datos, pero no tenía el conocimiento correcto y no sabía qué datos mirar. Lo que pienso ahora es que si usas la medición del SDK, tienes todos los datos que necesitas, así que solo aprender los datos correctos te dirá qué hacer. Por supuesto, es bueno confiar en un agente, pero creo que es importante que mires los datos que tienes de primera mano.

Sr. Sato: ¡Muchas gracias!