ディストリビューションモデル
Adjustのディストリビューションモデルはクリックスパムを防止します。Adjustは、クリックスパムによって発生したインストールとリアトリビューションの統計的な可能性をそれぞれ算出し、Adjustの基準に適合しないものにフラグを立てています。Adjustの分析で不正インストールやリアトリビューションを把握することができるので、マーケターはキャンペーンを効果的に実施することができます。

ディストリビューション モデルの有効化

Adjustのディストリビューションモデルを有効にするには、アドフラウド防止機能にご契約いただく必要があります。担当のアカウントマネージャーもしくは support@adjust.comにお問い合わせください。

手順

Adjust管理画面にて
  1. アプリに移動して、アプリオプションの (▲) ボタンをクリックします。
  2. すべての設定 (All Settings)> 不正防止 (Fraud Prevention)を選択します。
  3. 分散データ(DISTRIBUTION MODELING)トグルをスライドし、ONにします。

レベル(LEVEL)オプションでは、ディストリビューションモデルの非常に厳密な基準値を設定できます。クリックからインストールまでが、ほぼ即時に行われることが想定されるキャンペーンを実施する場合にのみ選択してください。このオプションは、ディストリビューションモデルを十分に理解している場合にのみ使用してください。不明な場合は、スタンダード(Standard)のまま使用してください。

ディストリビューション モデルのレポートの確認

手順

Adjust管理画面にて
  1. アプリに移動して、アプリオプションの (▲) ボタンをクリックします。
  2. レポート (Statistics)を選択します。
  3. 不正防止 (Fraud Prevention)タブを選択します。
クリックスパムにより拒否されたインストールは、次のいずれかの列に表示されます。
  • エンゲージメント過多により拒否されたインストール
  • ディストリビューション異常値により拒否されたインストール
クリックスパムにより拒否されたリアトリビューションは、次のいずれかの列に表示されます。
  • エンゲージメント過多により拒否されたリアトリビューション
  • ディストリビューション異常値により拒否されたリアトリビューション
クリックスパムにより拒否されたインストールは、Adjustのアトリビューション手法に基づき、正規の流入元にアトリビュートされるか、他の流入元がない場合はOrganicトラッカーに計上されます。

ディストリビューション モデルのレポートの見方

不正防止レポートに関連したKPI、フィルター、および機能の詳細については、不正防止レポートのページをご覧ください。

ディストリビューションモデルについてよくあるご質問

クリックスパムとは何ですか

Adjustでは、すべての不正なクリック行為をクリックスパムと呼んでいます。不正業者がクリックスパムを行う目的は、オーガニックユーザーからアトリビューションを盗み取ること、すなわち、一定数のオーガニックインストールをネットワークに不正にアトリビュートさせることにあります。こうすることで、不正業者のキャンペーンにより、価値のあるユーザーが大量に創出されているように見えます。しかし突き詰めていくと、すべてのクリックスパムが計画的な不正であるとは限りません。閲覧をクリックとして送信するネットワークから、人工的なクリックの一覧を送信するサーバーまで、さまざまなものがあります。もう1つの一般的な例に、アプリがバックグラウンドで目につかないように広告を読み込み、クリックするケースがあります。

Adjustではどのようにしてクリックスパムを特定していますか

Adjustがクリックスパムによるアトリビューションを拒否する手法は、CTIT(Click-to-install time, クリックからインストールまでの時間)の分布に基づいています。最初のステップでは、CTITの分布を操作しようとする高頻度のクリックを無効にします。次のステップでは、ディストリビューションモデルを使用してアトリビューションを拒否します。
ハイパーエンゲージメント
不正業者は、実際のCTIT時間の分布を模倣するため、一定の間隔で同じクリックを繰り返し送信します。そうすることで、常にインストールに比較的近い「最後のクリック」を生成します。

インストールが発生すると、Adjustはアトリビューション期間内でアトリビューション対象となるすべてのクリックを確認します。大量のクリックパターンを認識した場合は、そのクリックを対象から除外します。これにより、次に正当なクリックまたはオーガニックユーザーとして適切にアトリビュートすることができます。

CTITの分布を操作しようとする行為をすべて排除したら、ディストリビューションモデルを適用して残りのクリックスパムを検出することができます。
ディストリビューションモデル
Adjustでは、統計データを見直して実際の不正行為を分析することで、Adjustのディストリビューションモデルを開発しました。自社の調査により、インストールの90%はクリックから1時間以内に記録されることが判明しました。これは、クリックとインストールとの間に強い相関関係があることを示しています。

一方不正においては、クリックとインストールとの間にそのような相関関係は見られません。ユーザーは実際にはクリックしておらず、ストアにリダイレクトされていないため、インストールはクリック時間と関係がありません。よって、クリックスパムによってオーガニックユーザーが無作為に盗み取られると、CTITの分布がアトリビューション期間全体に均一に分散されます。

Adjustはこの調査結果を踏まえて、クリックから1時間以内に記録されたインストールの閾値を低く設定しました。クリックの1時間後以降に実行されたインストールの件数が、クリックから1時間以内に実行されたインストールの一定割合を上回る場合、Adjustはクリックのアトリビューションを無効にします。つまり、そのインストールは次に正当な計測ソースか、オーガニックトラフィックにアトリビュートされます。

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