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移动广告将继续存在。由于越来越多的广告客户将预算转向移动设备，2018年的同比增长了30％，达到1840亿美元，仍有进一步的增长。从长期来看，我们将注意到无可否认的存在和行业对欺诈的担忧。从很多方面来看，欺诈一直存在于广告领域，并且多年来一直对我们行业引入的一些发展和变化负责。

然而，关于欺诈对行业的真实影响的看法描绘了与现实略有不同的画面。

案例研究，研究和报告会让您相信欺诈在触及您的营销预算之前就已经或可能被阻止，并且总是实时管理，欺诈活动在发生时被检测到并被过滤掉通过先进的反欺诈工具，旨在保护广告商免受持续的诈骗。

虽然上述内容对于识别和阻止的大部分流量都是准确的，但在我们的行业中存在一个未说出口（且令人不愉快）的事实：一些欺诈行为已经陷入困境。尽管承认它很不舒服，但我们绝对不能忽视它。机器学习算法确实使营销人员能够应用已知的欺诈行为模式来实时检测和阻止欺诈活动，但是人为因素不断测试机器的局限性以获得偶尔的优势。这意味着一些邪恶活动的尝试将会成功。

营销人员利用不同的技术投入宝贵的时间，以缩小期望与现实之间的差距。归因提供商会阻止欺诈攻击，通过回发与合作伙伴同步，以防止此活动的付款被转移。其他分析工具用于深入调查数据，确保没有被忽视，回顾起来识别犯规的情况，然后是严格的和解过程。

欺诈预防解决方案确实可以阻止已知模式，但机器学习算法需要时间来学习未知模式。这些模式不断发展，在实现的过程中不断引入持续的活动。欺诈趋势基本上由具有类似特征的分散数据点构成，我们首先需要聚合以识别。第一个实例最初仍然可以作为单个的，无关的事件被注销，只有在被确定并标记为欺诈时才被分配到某个时间进入它的趋势 - 因此需要追溯。

在过去几年中，整个在线广告和特别是应用内广告都经历了一个演变过程 - 随着市场和在其中运作的力量的成熟而逐渐成熟。安装后事件测量和以LTV为重点的营销的明显增长为更加注重质量用户的市场设定了趋势。广告客户正在转向严格的基于CPI的模式，并通过引入更多基于CPA的目标来奖励发布商以获得更多参与，高质量的用户，同时认识到并非所有安装都是平等的，并且某些用户具有比其他用户更高的价值。

实时阻止仍然是，并将永远是欺诈检测的关键部分; 然而，它只是一层保护。上面显示的逻辑意味着我们的行为分析必须继续发展，即使在安装发生后也要检查数据。我们的营销模式并不止于此，这意味着欺诈者不会。

真正坚持已知的实时识别方法的欺诈者的概念有点幼稚。欺诈者具有高度的积极性，创新性，并且非常适应市场引入的任何变化，有些人能够在短短2-3天内对新的障碍做出反应。这仅仅意味着欺诈者已经提升了他们的游戏并且已经修改了他们的各种工具，以模仿活跃的用户流程，足以在未被注意的情况下经历更深层次的归因后事件，甚至达到实际购买的程度。

离开我们的舒适区是关键，以便识别只能在安装后刷新的可疑行为趋势。认识到设法绕过所有已知块的欺诈行为，伪装成合法安装。目前对任何未被识别和实时阻挡的事物视而不见的现状根本不符合某些欺诈在第一次观察时确实受到关注的事实。据估计，四分之一的应用程序安装是欺诈性的，这项活动可以而且应该得到调和，有多少是由营销人员跟上并发展他们的方法。

面对事实将是目前更具建设性的方法，理解对全面解决方案不断增长的需求，这种解决方案将持续的欺诈分析和归因结合在一起，使得任何事情都不被视为理所当然，并且面临严峻的现实。

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