移动广告作弊正变得愈发复杂，混入真实流量中，持续消耗获客预算。
虚假安装人为抬高数据表现，却无法带来真实用户。
点击注入和劫持行为窃取原本属于真实渠道的归因价值。
模拟事件伪装成真实互动，绕过基础防作弊规则。
识别安装、事件和会话中的异常行为模式。
持续评估不同渠道与媒体方的流量质量。
在不依赖个人身份信息的前提下识别异常设备信号。
在作弊规模扩大前提前预测新型风险。
一旦发现异常行为，立即触发告警。
对比不同渠道和活动的作弊风险水平。
区分真实用户行为与模拟事件。
清晰追踪被拦截的安装和事件。
同时学习已确认的作弊行为与真实用户行为。
自动、持续且自适应地更新检测阈值。
在保障增长的同时避免误伤真实用户。
在归因发生之前，主动且自动地移除欺诈流量。
在安装后，持续且准确地验证用户参与的真实性。
主动且智能地将支出从高风险来源转移开来。
追踪漏斗中各阶段的异常行为。
按地区识别作弊集中区域。
识别针对特定版本的作弊行为。
在无作弊干扰的前提下衡量真实效果。
基于可信数据分析用户分群。
识别被机器人或作弊团伙利用的素材。
应对超级应用生态中的作弊风险。
覆盖传统广告网络之外的作弊行为。
守护跨区域投放活动的安全性。
移动广告作弊指通过虚假安装、事件或互动来扭曲归因结果并浪费获客预算。作弊会误导优化决策，并降低真实的广告投资回报。
反作弊检测通过分析行为模式和聚合信号进行判断，而不是依赖个人身份标识。这种方式在遵循隐私优先法规的同时，仍能实现有效防护。
高级反作弊系统可以识别安装作弊、点击注入、SDK 伪造以及事件篡改。这些系统能够覆盖从安装到事件的完整作弊行为分析。
高预算、多渠道或跨区域投放的应用最能从反作弊防护中获益。对于游戏、金融科技、电商和订阅类应用而言，反作弊尤为重要。
通过剔除虚假流量，营销人员可以更清晰地了解真实投放表现。这有助于实现更合理的预算分配和更有信心的优化决策。
