MyTracker добавил данные по Fraud Scanner в «Оперативные отчеты»
Следить за фродом в MyTracker стало удобнее: теперь можно просто открыть вкладку «Отчеты» и сразу перейти к основным показателям фрода по всем партнерам и платформам. Для этого данные по Fraud Scanner были добавлены в «Оперативные отчеты» в формате предсобранных дэшбордов с ключевыми цифрами по проекту.
Новый раздел можно найти на вкладке «Отчеты» → «Оперативные отчеты» → Fraud Scanner. В разделе есть следующие отчеты:
1. Показатели фрода. Здесь можно наблюдать за общей картиной фрода в приложении. При обнаружении пиковой активности по любой из метрик, следует перейти в блок «Комплексные метрики» и выяснить, в рамках какой из метрик выявлен фрод.
2. Комплексные метрики. Демонстрирует, по какой именно метрике фиксируется рост фрода. Например, обнаружив фрод по мягкой метрике, можно увидеть, что он коррелирует с метрикой «Низкий CR». После этого можно перейти в «Конструктор отчетов», чтобы увидеть конкретного партнера и место размещения источника фрода.
3. Типы фрода. Здесь можно определить типы фрода в приложении — аппаратный, кликовый или поведенческий. Например, трафик от ботов, как правило, фиксируется сразу несколькими метриками, входящими в аппаратные метрики.
4. Фрод по партнерам и по источникам. В этом блоке можно выделить партнеров, у которых больше всего фрода как относительно других партнеров, так и в абсолютных цифрах. После этого можно детально проанализировать выделенного партнера в «Конструкторе отчетов».
Например, если половина фрода в приложении идет от Partner 1, стоит перестроить «Оперативные отчеты» только по данному партнеру и заново пройтись по всем блокам.
При обнаружении любых аномалий, из каждого блока можно перейти в «Конструктор отчетов» и добавить дополнительные разрезы, чтобы собрать больше данных для оспаривания фродового трафика у партнера.
Подробнее о том, как настроить отчет, можно прочитать в документации.
Ранее, в ноябре, в MyTracker появилась новая метрика — AI метрика фрода, которая использует модели машинного обучения. Эти модели построены на базе собранных данных по рекламным взаимодействиям, установкам, запускам, сессиям, платежам и активности пользователя в приложении.
