Mobile Klickbetrugserkennung mit KI verbessern

IP Flagging nicht genug? Probieren Sie KI-basierte Betrugserkennung

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Fraudulent Clicks by IP

KI-basierte Klickbetrugserkennung kann großen Werbetreibenden helfen, eine Menge Geld zu sparen, das sonst in betrügerische Werbenetzwerke und zu betrügerischen Publishern fließt.

Sich mit den Betrügern weiterentwickeln

Klickbetrug (Click Fraud) ist mit einfachen Techniken schwer zu entdecken, da sich die Methoden der Betrüger ständig weiterentwickeln. Ein KI-basiertes Erkennungssystem kann mit diesen Entwicklungen mitgehen und Ihnen helfen, den Betrügern immer einen Schritt voraus zu sein.

Bekommen Sie die Daten, denen Sie vertrauen können

Betrügerische Klicks erzeugen falsche Klickdaten, die Ihre Marketingbemühungen in die Irre führen können. Eine gute Betrugserkennung kann den schädlichen Datenverkehr herausfiltern und Ihre Analyse aussagekräftiger machen.

Besser als nur IP Flagging

IP-Flagging ist ein guter Anfang, aber anspruchsvolle Betrüger verstecken sich in einem Netzwerk von IPs. KI kann die feineren Muster identifizieren und findet die Betrüger auch dann, wenn sie eine IP nicht besonders viel nutzen, denn KI achtet auch auf Gerätedaten, Klickzeiten und Publisher-Channel.

Downloads vorhersagen und Betrüger finden

Ein guter Test für einen rechtmäßigen Nutzer ist die Frage, ob er eine App herunterlädt. Sie können ein KI-Modell programmieren, das lernt, vorherzusagen, ob ein Nutzer eine mobile Anwendung herunterladen wird, nachdem er auf eine Anzeige dafür geklickt hat.

Wenn die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, dass der Nutzer tatsächlich an der App interessiert ist, extrem gering ist, markieren Sie den Benutzer als potenziell betrügerisch.

Input- und Output-Daten

Eingabe:

  • IP
  • App für die jeweilige Anzeige
  • Publisher der Anzeige
  • Mobiles Gerät (iPhone7, Google Pixel, etc.)
  • Uhrzeit des Klicks

Ausgabe:

  • Wahrscheinlichkeit, dass ein Nutzer, der auf eine Anzeige geklickt hat, die App letztendlich auch herunterlädt

Die Signatur eines Betrügers

Mausklick-03

Die wichtigsten Faktoren bei der Entscheidung, ob ein Klick betrügerisch ist oder nicht, sind (in absteigender Reihenfolge):

  • Anzahl der IP-Anfragen pro Gerät pro Stunde
  • Publisher der Anzeige
  • Anzahl der Anfragen für dieselbe App von derselben IP
  • Anzahl der Anfragen von derselben IP an einem bestimmten Tag
  • Betriebssystem des Mobiltelefons
  • Anzahl der Anfragen von derselben IP und demselben Betriebssystem in einer Stunde

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