Ad Tech

Fraudeonderzoeken uitvoeren in ¼ van de tijd met datavisualisatie!

i-Mobile is een aanbieder van advertentiediensten die betalen per prestatie. In juni 2018 begon i-mobile SpiderAF te gebruiken voor fraudepreventie. Hoewel fraude niet alleen met loggegevens kan worden ontdekt, was het mogelijk om deze slimme fraude bij de introductie op te sporen, waardoor het aantal manuren en tijd dat aan fraudeonderzoek werd besteed aanzienlijk werd verminderd. Vandaag praten we met mevrouw Nishimura en Mr. Matsumoto van i-mobile.

Industry
Ad Tech
Company Url
Region
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.

✓ No credit card required ✓ Setup in 30 min ✓ Cancel anytime

Fraudeonderzoeken uitvoeren in ¼ van de tijd met datavisualisatie!

i-Mobile is een aanbieder van advertentiediensten die betalen per prestatie. In juni 2018 begon i-mobile SpiderAF te gebruiken voor fraudepreventie. Hoewel fraude niet alleen met loggegevens kan worden ontdekt, was het mogelijk om deze slimme fraude bij de introductie op te sporen, waardoor het aantal manuren en tijd dat aan fraudeonderzoek werd besteed aanzienlijk werd verminderd. Vandaag praten we met mevrouw Nishimura en Mr. Matsumoto van i-mobile.

Doel

  • Bescherm de transparantie in advertentienetwerken en zorg voor een goede weergave van advertenties
  • Verminder de hoeveelheid manuren en tijd die aan fraudeonderzoek wordt besteed

Probleem

  • Wanneer er reclamefraude plaatsvindt, is het moeilijk om projecten met spoed stop te zetten en voort te zetten en nieuwe projecten te accepteren
  • Omdat het niet kan worden gedetecteerd en bevestigd op het beheerscherm, is de levering van geluidsadvertenties moeilijk geworden
  • Er wordt enorm veel tijd besteed aan fraudeonderzoek aan fraude die niet alleen op basis van loggegevens kan worden opgespoord.
  • We konden geen antwoord geven op oproepen van zowel de vraag- als de aanbodzijde over meer controle en aanpassing

Resultaat

  • Het aantal manuren en de tijd die aan fraudeonderzoeken werd besteed, zijn sterk verminderd
  • Was in staat om eerder ongemerkt fraude op te sporen
  • Verbeterde opsporing van illegale media en in staat om mediums sneller te onderzoeken
  • Werd een voordeel bij het doen van voorstellen aan klanten


Voorheen kon advertentiefraude niet worden gedetecteerd met alleen logboekgegevens

Q. Vertel ons alstublieft wanneer u behoefte had aan fraudedetectie voordat u SpiderAF introduceerde.

Mevrouw Nishimura: Ongeveer een jaar geleden begonnen we te denken dat dit nodig was, toen er in juli tot september vorig jaar sprake was van reclamefraude en daardoor miljoenen eenheden moesten aftrekken. Zelfs als claims buiten ons bereik vielen, hadden we niet de gegevens om te bewijzen dat dit niet het geval was, zodat we publicaties niet konden intrekken — dus toen bereikte het hoogtepunt.

Bovendien konden we onze klanten niet duidelijk antwoorden als het over fraudepreventie ging, wat uiteindelijk leidde tot het verlies van een van onze deals aan een concurrent.


Dhr. Matsumoto: We konden niets voorkomen voordat het gebeurde en we kregen feedback van onze klanten. Alleen al het identificeren dat iets de eerste keer advertentiefraude was, kostte elke dag enorm veel tijd. Er bestaan tegenwoordig veel slimme methoden voor advertentiefraude. Soms wisten we zelfs niet naar wat voor soort fraude we het hadden.

Door visualisatie werd de tijd voor fraudeonderzoeken teruggebracht tot ¼ van de tijd


Mevrouw Nishimura: Nadat we SpiderAF hadden geïntroduceerd, begonnen we een groot patroon van fraude te zien door gewoon naar onze beheerdersschermen te kijken waar de gegevens in een grafiek werden weergegeven en gescoord. Dus tot nu toe heb ik de gegevens verwijderd en een functie in Excel samengesteld... en toen werd wat normaal 1 uur zou duren, ingekort tot 15 minuten.

Nadat we SpiderAF begonnen te gebruiken, was het eigen risico van maximaal enkele miljoenen yen per maand in enkele maanden bijna onbestaande. Dit heeft niet alleen het aantal aftrekbare gevallen en kosten verminderd, maar we hebben ook veel contracten in één maand en we krijgen meer bestellingen binnen, terwijl we ook het aantal verliestransacties hebben verminderd.

Een inhaalslag maken op systeemontwikkeling en reclamefraude om de bedrijfsvoering te verbeteren


Mevrouw Nishimura: Aangezien er één verkoopmedewerker is aangesteld, kunnen we meteen vragen stellen over onduidelijke punten en een reactie krijgen. Als we zeggen „Ik wil dit soort functies!” aangezien er een antwoord komt, is dat een verdienste die niet op het admin-scherm staat. Onlangs hebben we een functie geïmplementeerd die de memofunctie in het rapport zou importeren.


Q. We kunnen niet op alles reageren, maar we zullen zoveel mogelijk op uw verzoeken reageren

Dhr. Matsumoto: Na de introductie van SpiderAF kwam Mr. Miyamoto (SpiderAF Product Manager) in de eerste 2-3 maanden af en toe naar ons kantoor om ons — op een logische manier — uit te leggen wat voor soort fraude er heeft plaatsgevonden. Daarom is onze eigen kennis over reclamefraude toegenomen en heeft dit een enorm verschil gemaakt.


Q. Wat zijn enkele van de handigste en meest gebruikte functies op SpiderAF?

Mevrouw Nishimura: We kijken veel naar de golfvorm.

Dhr. Matsumoto: Omdat fraudeformulieren over het algemeen als impact naar voren komen, kijken we heel vaak naar de soorten fraude. Het is ook erg handig om de batch te laten weten of het apparaat uit het buitenland komt of oud is.

Schermopname van golfvormen die zijn gemaakt door periodiek klikken

90% tevredenheid over SpiderAF!

Q. Vertel ons in het algemeen over uw toekomstige bedrijfs-/serviceplannen met SpiderAF en de redenen daarvoor!

Mevrouw Nishimura: Als we de verwachte waarde opnemen, krijgen we 90% van de gedeelde zwarte lijst!

In de toekomst willen we een fraudedetectiesysteem bouwen dat problemen detecteert voordat ze zich voordoen door de API te koppelen aan de gedeelde zwarte lijst van SpiderAF, zodat het kan detecteren of het fraude is op het moment dat u klikt en niet op een advertentie springt.


Dhr. Matsumoto: Door de gegevens van slimme advertentiefraude te verzamelen, kunnen we geschiktere advertenties weergeven en de soliditeit van het platform aan de kant van de uitgever versterken. Niet alleen door het aantal keren geïnstalleerd te zijn, maar ik zou ook graag zien dat ROAS verder groeit tot een product dat continu wordt besteld.