Click to install time (CTIT)

CTIT là gì?

Với việc ad fraud và thao túng dữ liệu trở nên phổ biến trong ngành như hiện nay, đo lường CTIT giúp doanh nghiệp phát hiện các hành vi đáng ngờ và ngăn chặn thiệt hại do gian lận quảng cáo trong tương lai. Dữ liệu CTIT được thu thập từ nhiều chiến dịch và ứng dụng khác nhau, từ đó xác định mọi hoạt động tiềm ẩn nguy cơ từ phía nhà xuất bản hay các mạng quảng cáo liên kết của họ, đặc biệt là những số liệu bất thường so với mô hình hành vi tải ứng dụng phổ biến.

Cần lưu ý rằng trong bối cảnh quảng cáo di động, thuật ngữ "cài đặt" thường đề cập đến lần đầu tiên mà một ứng dụng được mở. Nếu người dùng tải xuống một ứng dụng nhưng không mở nó, điều này không được tính là một cài đặt, và CTIT sẽ chỉ được đưa vào đo lường khi người dùng đã mở app.

CTIT giúp phát hiện ad fraud như thế nào?

Detecting click spamming (click flooding)

Trong khi dữ liệu CTIT hầu hết thường phân phối theo mô hình tháp chuông, nếu một tỷ lệ CTIT cao với giá trị dài bất thường xuất hiện, đây có thể là dấu hiệu của click spamming. CTIT dài đồng nghĩa với việc có một khoảng thời gian không hợp lý dài giữa lần nhấp chuột đầu tiên đến khi ứng dụng cuối cùng được cài đặt. Điều này xảy ra vì hầu hết các đợt click spam thường mất thời gian cho việc cài đặt tiềm ẩn nếu có, và không phát hiện được những cú nhấp chuột giả mạo này sẽ dẫn đến việc nhà quảng cáo phải trả tiền cho những kẻ gian lận.

Detecting click injections

Nếu có một giá trị CTIT ngắn bất thường xuất hiện, điều này có thể chỉ ra rằng đã đã có kẻ gian tác động đến chiến dịch của bạn thông qua Click injection. Thông thường, trong hầu hết các phân phối CTIT, thời gian mà người dùng nhấp chuột vào quảng cáo và cài đặt ứng dụng rất giống nhau. Tuy nhiên, cài đặt xuất hiện do click injections thường thể hiện CTIT cực kỳ ngắn. Dấu hiệu bất thường này là một tín hiệu quan trọng về nguy cơ xảy ra ad fraud khi các sub-publisher cố lợi dụng mô hình last-click attribution sử dụng bởi MMPs. Không phát hiện được click injection có thể dẫn đến việc nhà quảng cáo phải đối mặt với dữ liệu bị méo và xác định điểm phân bổ cho những sub-publisher gian lận.

Cuối cùng, bằng cách chú ý đến các điểm dữ liệu bất thường và lệch chuẩn quá mức từ thống kê chỉ số CTIT tổng hợp, doanh nghiệp có thể phát hiện các hoạt động gian lận quảng cáo và chặn những máy chủ gây ảnh hưởng kịp thời.

‍

‍