Marketer AppROI App Marketing
AppROI App Marketing

Marketing Team @ AppROI.co

Mọi điều bạn cần biết về Fraud Trên iOS 14+

Việc ra mắt iOS 14 của Apple vào tháng 4 năm 2021 đã sắp xếp lại toàn bộ bối cảnh ngành mobile marketing thế giới.

Đột nhiên, một số yếu tố then chốt bị loại bỏ hoặc bị hạn chế đáng kể trong bản cập nhật này. Giới hạn ID người dùng, các khung thời gian đo lường khác nhau, bên cạnh đó là SKAdNetwork (SKAN) và cơ chế chuyển đổi giá trị của network này về cơ bản đã thay đổi toàn cảnh iOS.

Trong một ngành công nghiệp mà từ xưa đã quen với việc thay đổi dựa trên sự công bằng, hầu hết các bên liên quan đã nhanh chóng phản ứng và thích ứng với thực trạng mới.

Một số doanh nghiệp đã quyết định tập trung vào nơi khác và phân bổ lại ngân sách marketing, dẫn đến ngân sách iOS giảm 25%, trong khi những doanh nghiệp khác lại quyết định thực hiện những cách tiếp cận sáng tạo và sửa đổi phương pháp làm việc của họ để phù hợp với thực tế mới.

Các sản phẩm và giải pháp mới cũng đã được ra mắt trên thị trường với nỗ lực giải quyết các mối lo ngại về việc đo lường thị trường, nhưng câu hỏi chính vẫn chưa được giải đáp.

Tình trạng gian lận quảng cáo trong iOS kể từ khi iOS 14 ra mắt đang diễn ra như thế nào?

Để trả lời câu hỏi này, chúng ta hãy thử xem xét những điều đang xảy ra.

Một thế giới đa chiều

Kể từ khi phát hành iOS 14, phần lớn số lượt cài đặt được phân bổ trong SKAN bắt nguồn từ các nguồn Traffic trực tiếp, với phần lớn traffic đến từ những network tự báo cáo ( Self Reporting Networks - SRNs) và network SDK.

Traffic SRN bao gồm các kênh truyền thông được thiết lập tốt như Google và Facebook (và các kênh khác), với tỷ lệ gian lận thấp hơn đáng kể so với mức trung bình của ngành và gần như là 0% trên iOS.

Đối với các nguồn còn laị hoạt động trong SKAN, chúng có thể được phân đoạn thành hai loại đối tác truyền thông chính: Thứ nhất là network SDK, chiếm 49% traffic SKAN và các nguồn khác chủ yếu bao gồm DSP (Demand Side Platform) và mạng quảng cáo (Ad network).

Tuy nhiên, hoạt động của iOS không chỉ là SKAN. Vẫn còn nhiều hoạt động không phụ thuộc (hoàn toàn) vào SKAN. Trên thực tế, SKAN hiện đang chịu trách nhiệm cho phần lớn hoạt động của iOS, như biểu đồ sau cho thấy:

Lựa chọn đo lường phân bổ trên iOS

Có ba loại framework phân bổ trên iOS hiện có sẵn cho các marketer:

1. Chỉ sử dụng SKAN

Việc phân bổ các mobile app campaign hoàn toàn dựa vào đo lường SKAN.

2. Chỉ sử dụng MMP

Phân bổ có thể được thực hiện thông qua đối sánh ID của những người dùng đồng ý (những người dùng đã cho phép các công ty chia sẻ IDFA của họ trên iOS) hoặc thông qua mô hình xác suất trên tất cả người dùng.

3. Hỗn hợp

Phân bổ sẽ được thực hiện thông qua sự kết hợp của cả hai loại được mô tả ở trên. Trong trường hợp này, các network sẽ vẫn gửi dữ liệu tương tác tới MMP của họ ngay cả đối với hoạt động SKAN.

Ví dụ: khi nhà xuất bản báo cáo tương tác lượt xem quảng cáo của một người dùng nhất định với SKAN, URL hiển thị cũng sẽ được gửi đến MMP

Mô hình kết hợp mang lại cho các nhà quảng cáo và đối tác truyền thông lợi ích khi tận dụng nhiều khả năng đo lường, đồng thời phù hợp với các yêu cầu về quyền riêng tư của Apple. Tuy nhiên, nó cũng tạo ra một vấn đề về việc đo lường kép (kết quả được đo lường 2 lần).

Quản lý tỷ lệ Fraud trong thời đại dữ liệu hạn chế

Việc chỉ dựa vào SKAN sẽ khiến thông tin sai lệch. Các fraud thường gặp này bao gồm:

- Click flooding (một dạng ăn cắp lượt click từ người dùng tự nhiên - Organic User - nhằm cào tiền của nhà quảng cáo): Hai số liệu cơ bản cần thiết để phát hiện click flooding là lượng click và thời gian giữa click và cài đặt (CTIT). Fraud này có thể được phát hiện với dữ liệu về lượt click hoàn chỉnh có sẵn thông qua MMP và phân bổ kết hợp.

SKAN hiện không cung cấp cho các nhà quảng cáo dữ liệu tương tác đầy đủ, khiến rất khó để phát hiện được việc click flooding.

- Click injection (hình thức gian lận tinh vi hơn cả click spam, dùng để khai thác tương tác của cả paid và organic user): Việc phát hiện ra click injection chủ yếu được thực hiện thông qua phân tích các điểm bất thường trên giai đoạn thời gian click và cài đặt. Những tín hiệu này chỉ có sẵn khi có sự tham gia của phân bổ MMP, vì SKAN không báo cáo bất kỳ dữ liệu phân bổ nào theo thời gian.

- Fake installs (Cài đặt giả): Giả mạo toàn bộ chu kỳ phân bổ thông qua trình giả lập, bot hoặc trang trại thiết bị (Device Farms) chỉ có thể được phát hiện thông qua phân tích toàn diện tất cả các điểm đo lường có sẵn như dấu thời gian (timestamp).

Lời kết

Mặc dù bài viết có đề cập đến logic, mô hình và khả năng phát hiện fraud trong bối cảnh iOS mới, nhưng tất cả các bên marketing phải tham gia tích cực vào nỗ lực báo cáo dữ liệu thì kết quả triển khai mới có thể khả quan được.

Các nhà quảng cáo và các đối tác truyền thông nên cố gắng xây dựng một mối quan hệ cởi mở và minh bạch để đảm bảo lợi ích tốt nhất của các bên được đảm bảo và loại bỏ fraud khỏi quá trình cùng hoạt động.

Nguồn: AppsFlyer

Về AppROI.co

AppROI Marketing là Growth Marketing Agency, có thế mạnh về Digital Performance Marketing với năng lực triển khai và tối ưu hiệu quả marketing trên nền tảng công nghệ mang lại khách hàng thực sự, giúp khách hàng đo lường giá trị lâu dài sau khi mua sản phẩm hoặc dịch vụ. Hiện tại, AppROI đang đồng hành cùng các đối tác lớn như Google, TikTok, Facebook, Cốc Cốc, AppsFlyer, Adjust, CleverTap, Insider... cùng nhiều đối tác khác.