¡Usando Spider AF como una herramienta de terceros para fortalecer contra el fraude publicitario!

Como una de las redes publicitarias de CPI específicas para teléfonos inteligentes más grandes de Japón y una red de anuncios de CPA con una gran cantidad de proyectos, Zucks Co ofrece marketing de afiliación basado en el rendimiento para publicaciones en blogs y sitios.

Al principio, Zucks Co. desarrolló y usó su propia detección de fraude, pero ahora usa Spider AF como una herramienta de terceros. El día de hoy estaremos platicando con el señor Misawa y el señor Oshima de Zucks Co.

Propósito

・Al tiempo que reforzamos nuestras propias medidas contra el fraude publicitario, sentimos la necesidad de analizarlo desde el punto de vista de terceros

Problema

・Reducir las horas de trabajo en nuestro propio desarrollo
・Necesidad de una perspectiva de terceros sobre la vigilancia y la información
・Visualización de datos

Resultado

・Los datos que no se pudieron visualizar se pudieron ver con Spider AF
・El uso de una herramienta de terceros ayudó a impulsar el fortalecimiento de las operaciones y la detección de operadores no autorizados
・Obtuvo la capacidad de compartir el fraude personalizado detectado dentro del equipo

¿Cómo va a visualizar grandes datos medidos?

P. Por favor, cuéntenos cuándo sintió la necesidad de detectar fraudes antes de introducir Spider AF

Sr. Misawa: Hasta ahora hemos utilizado nuestra propia detección de fraude en Zucks Affiliate. Ahora, cuando intentamos impulsar la prevención del fraude, tenemos que pensar en la importancia de reducir nuestras propias horas de trabajo de desarrollo y la vigilancia/información desde el punto de vista de un tercero, por lo que pensamos en introducir Spider AF.

Entonces estábamos pensando en el tema de cómo visualizar grandes datos medidos.


P. ¿Qué tipo de visualización esperaba?

Sr. Misawa: Específicamente estábamos pensando en CTIT (Click to install time). Queríamos visualizar el tiempo entre un clic y la instalación, pero nos encontramos con algunas dificultades en nuestra pantalla de administración cuando intentamos averiguar cómo graficar esto cuando se trata de cantidades tan grandes de datos.

¡Impulse la detección de fraudes desde una perspectiva de terceros!

Sr. Misawa: Utilizamos nuestro propio Zucks Affiliate Fraude Detection + Spider AF como una herramienta de terceros para ayudar a fortalecer las operaciones. Con SpiderAF, puedo ver datos que no se pudieron visualizar en nuestra empresa. A través de esto obtuve nueva información que no había notado hasta ahora y comencé a usarla en nuestras operaciones.

Para cada editor hay una puntuación de fraude enumerada; dado que Spider AF está vinculado con la pantalla de administración de nuestra empresa, es fácil de comparar. Además, debido a que podemos explicar esto desde un punto de vista imparcial, podemos impulsar decisiones de fraude cuando estamos explicando esto a los editores.

Ser capaz de compartir el fraude personalizado detectado dentro de su equipo


Sr. Misawa: Hubo momentos en los que sentí que algo era sospechoso y pensé que era fraude pero me costó mucho compartirlo dentro de mi equipo ya que era personalizado. Ahora, ya que puedo visualizar los datos, ¡ha sido mucho más fácil compartir esto dentro de mi equipo!

P: ¿Cuáles son algunas de las funciones más útiles y de uso frecuente en Spider AF?

Sr. Misawa: A menudo veo que el lote dice que mi dispositivo es viejo. Cuando empiezo a pensar “Extraño. Sigue subiendo pero no pasa nada” Intento averiguar qué dispositivo es y verifico con la pantalla de administración de nuestra empresa para confirmar. Existe una relación de apoyo mutuo no solo con nuestra compañía, sino también con Spider AF.

Fig: Lote de dispositivos
(Cada dispositivo tiene un lote en el extranjero o antiguo para que pueda tomar una decisión de un vistazo)

Sr. Oshima: Siento que es muy útil porque puedo decir por instinto cuando sale en la hora, minuto y segundo en el nuevo gráfico del reporte donde voy a pensar “Guau que se ve como un bot”. No es posible tomar una decisión con base en el primer disparo si no hay figura, así que lo uso como uno de los criterios generales para tomar una decisión.

Figura: CTIT
(El tiempo que transcurren entre hacer clic en un anuncio y la instalación de una aplicación. Es normal que haya variación dependiendo de la persona pero sería anormal que alguien se concentre en algo por ejemplo 10 segundos. No debería ser irrazonable completar una serie de tareas en un par de segundos).
Fig: Clics por segundo
(Al observar el número de clics por segundo, puede identificar fácilmente un ciclo de Bot de un vistazo).


P. ¡Por favor, cuéntenos sobre sus futuros negocios o perspectivas de servicio trabajando con Spider AF!

Sr. Misawa: En el futuro, esperamos que la sistematización automática sea lo suficientemente avanzada como para que se vincule a nuestras pantallas de administración y no requiera trabajo manual. Queremos seguir fortaleciendo la cooperación entre las medidas de fraude de nuestra compañía × Spider AF con el fin de acabar con el fraude y proporcionar una plataforma segura de usar.

Dentro de la industria, incluso una empresa como Zucks Affiliate —que ha estado abordando las medidas de fraude desde el principio— calificaba muy altamente a esta herramienta de medición de terceros (mercado).


Muchas gracias