Foodhub 面临的挑战：安装量激增却无投资回报
Foodhub 是一家以用户为核心、拥有强大餐厅合作网络的成长型外卖应用，正在多个一线和二线城市积极扩张。随着营销预算的增加，应用安装量也持续上升，表面上看，广告活动的关键指标表现良好。
但问题很快暴露了出来。
尽管安装量大幅增长，Foodhub 的用户在安装后的互动率却始终停滞不前。绝大多数新用户既没有下单，也没有与应用产生互动，更没有表现出任何显著的活跃行为。更糟糕的是，在保持相同的广告投放和受众定位的前提下，不同媒体渠道的投资回报却出现了显著差异。
团队开始怀疑遇到了广告欺诈，尤其是点击注入（Click Injection）行为。然而，原有归因系统的可视化和数据细节不足，难以验证这一怀疑。欺诈问题不仅浪费了广告预算，也阻碍了进一步增长。Foodhub 迫切需要更清晰的数据洞察。
他们的尝试：人工检查、延迟预警、以及不可靠的标记机制
Foodhub 起初依赖合作方的反馈报告和内部质检流程。他们人工监控用户互动数据，每天筛查异常数据，通过电子表格和事后审计来识别表现不佳的流量来源。
然而，这些努力都为时已晚。
点击异常、安装激增，以及非自然设备行为通常是在支付佣金之后才被发现。原有的归因信息过于浅显，没有预警机制，只有事后才显现的问题。由于欺诈行为越来越智能化，Foodhub 的内部流程已经难以应对。
他们真正需要的反欺诈解决方案，必须是实时的，且能够直接集成在其移动归因系统中。
Apptrove 如何提供帮助：归因层的实时反欺诈防护
在 Apptrove 成为 Foodhub 的移动归因与反欺诈解决方案提供商后，真正的问题全貌终于显现。
我们的归因引擎能够实时识别点击注入这种欺诈模式。这是一种移动广告欺诈行为，欺诈者在用户即将安装应用前伪造点击，从而“窃取”自然流量甚至真实付费流量的归因。这类欺诈点击通常以爆发的形式出现，足以避开传统的简单筛查机制，但通过归因层的安装窗口分析、可疑 IP 段识别以及安装后的行为特征，我们能够准确定位。
这正是我们实现扭转的方式：
- 我们阻止了归因过程中的欺诈安装。
这意味着不法流量方从未获得归因，而 Foodhub 也无需为垃圾流量付费。 - 我们自动追溯并重新分类被错误归因的安装，并生成特定媒体渠道的欺诈报告，帮助 Foodhub 与合作方重新协商付款。
- 我们将反欺诈机制与归因数据打通，无需借助第三方工具即可第一时间获得风险提示。
最终结果？
Foodhub 获得了透明度、响应速度与控制力，且不增加任何额外工作流程。
结语：从被动应对到主动防御
欺诈不应仅仅被视为“垃圾流量”的问题，而应被理解为增长的流失。对 Foodhub 而言，每一次错误归因给欺诈方的安装，都是一次与真实用户达成转化的机会被白白浪费。
借助 Apptrove，Foodhub 不仅识别出了欺诈的存在，更在欺诈消耗预算之前就将其拦截。
如今，Foodhub 在持续扩展业务的同时，也能以充分的信心审视每一场营销活动——清楚地知道，自己的每一分预算都花在了正确的渠道和目标用户身上。
