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”.

“Con” (anteriormente operado por Ignis Ltd.)

A Toyota Group company
Industry
Technology
Channels
Mobility / Auto Subscription
Product
Use Cases
Region
Tokio, Japón
Team
https://with.is/welcome
Monthly Traffic
Mobility / Auto Subscription
−¥3,000+
CPA reduction
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CPA reduction

Entorno 11 de abril (jueves), Repro y Spider AF (anteriormente conocido como Phybbit) copatrocinaron un seminario titulado “Fraude publicitario y marketing interno de aplicaciones”, reuniendo a expertos de la industria para analizar la prevención del fraude en el marketing de aplicaciones.

En el artículo de hoy, compartimos ideas de una discusión con Koji Yamamoto, planificador de marketing en “Con” (anteriormente operado por Ignis Ltd. en ese momento). Habló con Spider AF (anteriormente conocido como Phybbit) Sr. Sato sobre su experiencia en la detección y la lucha contra el fraude publicitario utilizando datos del SDK.

Acerca de Ignis - Su equipo de marketing se centra en la adquisición de usuarios a través de la publicidad digital, aprovechando diversas redes publicitarias y estrategias promocionales. https://1923.co.jp/en/top

Acerca de With - With Inc. (Shibuya Ward, Tokio, CEO: Akito Igarashi), proporciona una aplicación líder de servicio de citas y emparejamiento matrimonial llamada “With”, que se independizó de IGNIS Ltd. en febrero de 2022. https://with.is/welcome

Aplicación plagada de fraudes basada en SDK”Con

A principios de 2018, con comenzó a utilizar un formato de anuncio sin incentivos para ampliar sus esfuerzos de adquisición de usuarios. Si bien los resultados iniciales mostraron un sólido desempeño, surgieron preocupaciones cuando el presupuesto mensual de publicidad alcanzó aproximadamente 3 millones de yenes.

Un tema clave fue la prevalencia de instalaciones fraudulentas, un problema común en la publicidad no incentivada. Para hacer frente a esto, “Con” aprovechó las herramientas de detección de fraude basadas en SDK, utilizadas inicialmente por su división de juegos. Sin embargo, a pesar de detectar altos niveles de fraude (el 90% de las instalaciones se identificaron como fraudulentas), el equipo de marketing tuvo problemas para obtener información más profunda. Continuaron las actividades fraudulentas y las tasas de conversión se mantuvieron anormalmente bajas.

Adicionalmente,”Con” enfrentó desafíos en la negociación de reclamos con agencias de publicidad. Si bien se hicieron ajustes en su gasto publicitario, la comprensión del alcance total del fraude siguió siendo difícil.

“Con” descubre patrones fraudulentos más profundos que no se encuentran con las herramientas habituales del SDK

  • Detección de fraude mejorada: Spider AF ayudó con descubrir patrones fraudulentos que las herramientas del SDK por sí solas no pudieron detectar, lo que lleva a una estrategia de prevención de fraude más completa.
  • Negociaciones más sólidas con las agencias: Con mejores perspectivas de datos, con podrían comunicarse de manera más efectiva con las agencias de publicidad, asegurando que solo se les facturara por el tráfico válido.

Utilización mejorada de los datos: El equipo de marketing obtuvo una comprensión más profunda de la detección de fraudes, aprovechando los conocimientos de Spider AF para optimizar las estrategias de campaña.

La detección avanzada del SDK de Spider AF proporcionó métricas en tiempo real

Después de experimentar las limitaciones de la detección de fraude basada en SDK, con exploró herramientas adicionales de prevención del fraude y se introdujo en Spider AF.

A diferencia de las herramientas SDK que detectan principalmente el fraude en tiempo real mediante el análisis CTIT (Click to Install Time), Spider AF proporcionó un análisis de fraude más profundo, detectando patrones fraudulentos en:

  • Configuración de idioma del dispositivo (por ejemplo, se instala desde dispositivos en inglés a pesar de que la aplicación es solo para Japón)
  • Orígenes del dispositivo (por ejemplo, dispositivos vendidos sólo en el extranjero)
  • Versiones del sistema operativo (por ejemplo, versiones desactualizadas del sistema operativo asociadas con instalaciones fraudulentas)

Al implementar Spider AF, con podría identificar el fraude más allá de las métricas tradicionales en tiempo real y ver las actividades fraudulentas desde múltiples perspectivas.

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!