F @N Communications Reduce el tiempo de detección de fraude publicitario en un 80%

‍

P. Por favor, cuéntenos sobre los antecedentes y negocios de su empresa.

F @N Communications, Inc. se estableció en 1999 siendo este año nuestro número 18 en el negocio.

Desarrollamos una variedad de servicios de publicidad en internet con nuestro negocio dividido en 2 grandes divisiones — servicios publicitarios tipo CPA y CPC. El servicio de publicidad tipo CPA se ocupa principalmente de “Publicidad de afiliados (A8net)” mientras que el tipo de servicio de publicidad CPC se ocupa de “Red de anuncios (nend) y DSP (nex8)”.

Cada división tiene diferentes sistemas de facturación y clientes objetivo, pero lo que todos los servicios tienen en común es “Proporcionar un sistema de publicidad que permita que ambas partes se conviertan en wi-win en función de los objetivos de rendimiento de los anunciantes y los objetivos de ganancias del proveedor de la plataforma”.

Entre ellos, adoptamos Spider AF en nuestro servicio nend que está dirigido a redes publicitarias para smartphones.

Actualmente hay alrededor de 700,000 sitios y aplicaciones de teléfonos inteligentes en nend, lo que lo convierte en el servicio de publicidad de pantalla de teléfonos inteligentes número 1 de Japón por escala.

‍

P. Por favor, cuéntenos sobre los problemas/problemas que tenía antes de introducir Spider AF.

Había 3 problemas que estábamos teniendo.

El primero fue “Los medios fraudulentos comenzaban a aumentar a partir del segundo semestre del año pasado, con este año viendo un aumento dramático”.

El segundo fue “Los patrones de fraude este año se han vuelto diversos”

Y la tercera razón fue “Teníamos la detección de fraude en su lugar, pero se estaba personalizando y ocupando muchas horas-hombre”

‍

P: ¿Qué tipo de expectativas tenía para Spider AF antes de la introducción?

Dado que Phybbit es originalmente una empresa que utilizaba la ciencia de datos como fortaleza, podríamos usar los datos para “detectar e identificar automáticamente medios fraudulentos”.

Sinceramente estábamos muy preocupados al principio. Ya hemos utilizado el análisis de datos de fuera de la compañía en varias ocasiones pero por impresionante que fuera su tecnología, tenían dificultades para entender cómo funcionaba el negocio de nuestra empresa... Para nuestra empresa, tenemos la idea de crear un servicio que no comprometa ni el más mínimo de los detalles. Entonces hasta ahora, al final terminó habiendo muchos casos en los que haríamos de todo.

‍

P. Entre los servicios prestados en Spider AF, ¿cuál fue el factor decisivo que te llamó la atención y te hizo querer ir con Spider AF?

El factor decisivo en un principio fue la gente. Creo que hay muchas empresas ahí fuera con fuertes capacidades tecnológicas, pero Phybbit fue amable y había tanto ventas como ingenieros en su personal que escuchaban nuestras preocupaciones.

Antes de presentar Spider AF, solíamos mostrar nuestra detección e identificación de fraude a las personas que estaban frente a nosotros pero, particularmente con el ingeniero, Eurico, nos sorprendió la cantidad de preguntas que hacía como “¿Por qué miraste ahí?” o “¿Qué clase de valor es ese?”.

Entonces cuando salió la versión de prueba, ¡quedamos impactados!

Aún así, pensé que habíamos acumulado una cantidad considerable de conocimientos sobre fraude e identificamos el fraude a través de múltiples preparaciones, pero nos sorprendió cuando logramos todo esto con la función Plus α (análisis de contenido, credibilidad de la información de dominio, etc.) incluyendo el trabajo automatizado que estábamos haciendo.

P. Cuando presentaba Spider AF, ¿tenía alguna dificulta/preocupación? ¿Cómo se resolvió?‍

Lo que nos preocupaba era de lo que hablábamos antes: entender nuestro negocio.

Luego, los patrones de fraude, así como otros nuevos, seguían apareciendo con frecuencia; lidiar con eso de manera flexible era una preocupación. Si estamos hablando de dificultades, pensé que hubiera sido bueno compilar de manera más adecuada una base de datos de nuestro trabajo.

Creo que lo importante después de analizar los datos es, compilar el trabajo paso a paso en una base de datos, y luego armar el algoritmo correcto.

‍

P: ¿Cómo era realmente cuando le diste una prueba a Spider AF? ¿Resolvió alguno de los problemas que tenías antes?

Los resultados fueron enormes. Acortó el período para identificar el fraude a de lo que era el tiempo original, y ha sido extremadamente útil para encontrar nuevos medios de fraude.

La precisión de la lógica de detección también es una buena característica, pero creo que la forma en que se recopila toda la información que quiero confirmar en el panel de control en una página fácil de entender es lo que ha ayudado a acortar la cantidad de tiempo para las tareas.

Junto con esto, junto con el flujo de detección e identificación que hemos establecido para encontrar nuevos patrones de fraude, hemos acumulado muchos conocimientos técnicos de todo esto.

‍

P. Nos gustaría preguntarle sobre el apoyo que recibió antes y después de presentar Spider AF. ¿Cómo fue el soporte de Phybbit (ingenieros/ventas)?‍

En cualquier caso, el soporte ha sido rápido y útil. Por lo general, nos hemos estado comunicando en Slack y las respuestas y la correspondencia han sido rápidas.

Siempre que encontramos un nuevo patrón de fraude con un gran impacto y decimos que nos gustaría tener una discusión lo antes posible, nos ha alegrado que se tomen el tiempo para respondernos de inmediato.

P. Si hubiera una cosa que pudieras decirle a los que están pensando en presentar Spider AF/Empresas que están considerando Spider AF, ¿cuál sería?

Presentamos Spider AF como un proveedor de redes publicitarias que hace detección de fraudes, pero creo que este es un tema que afecta no solo a los agentes publicitarios, sino también a los anunciantes, proveedores de plataformas y a todas las capas.

Para proteger los presupuestos preciosos de los anunciantes y proteger la credibilidad de las impresiones del proveedor de la plataforma, creo que es importante utilizar los datos respectivos obtenidos y abordar los problemas.

Cuando haces eso, Spider AF ofrece no solo la calidad del servicio en sí, sino también la lógica adecuada para cada servicio. Debido a eso, puedo recomendar este producto a cualquier operador que brinde servicios de internet.

‍

P. Finalmente, ¿podría contarnos sobre las opiniones de su empresa sobre el fraude publicitario y cómo abordará el problema del fraude publicitario en el futuro?

Debido a que estamos desarrollando una plataforma publicitaria donde los anunciantes y proveedores de plataformas pueden sentirse seguros de usar, de ahora y en el futuro, vamos a tomar fuertes duras duras duras contra el fraude. Como mencioné al principio, hay un rápido aumento del fraude este año, y creo que todavía representa alrededor del 1% al 3% en Japón, pero también hay fuentes que dicen que el fraude representa el 20% de toda la actividad a nivel mundial. Al observar las circunstancias recientes, creo que incluso en Japón existe la posibilidad de que aumente tanto.

Además, creo que no podemos eliminar el fraude en sí aunque solo estemos tomando medidas, entonces creo que sería mejor si pudiéramos tomar la iniciativa de involucrar más a toda la industria. Si todas las agencias de publicidad pueden usar Spider AF para crear un sistema que les permita compartir medios y usuarios ilegales, es posible que solo Japón elimine las transacciones publicitarias fraudulentas en todo el mundo.

‍