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Bot-Betrug, die neueste Bedrohung der Mobilbranche
Mobile Fraud ist auf dem Vormarsch und Betrüger entwickeln ständig neue Methoden, um weltweit Gelder aus Werbebudgets zu stehlen.
Foto: Adjust GmbH
Selbst konservative Prognosen zur aktuellen Situation gehen davon aus, dass Werbetreibende und Marken bis 2025 schätzungsweise 50 Milliarden US-Dollar durch Ad Fraud verlieren werden.
Mobile Ad Fraud ist jedoch nicht das einzige Problem der Branche, denn Bots kommen mittlerweile in unzähligen Anwendungsbereichen zum Einsatz. Anders als im mobilen Ad Fraud werden die sogenannten In-App Bots allerdings speziell für eine bestimmte App entwickelt und können das Nutzerverhalten von Menschen so exakt simulieren, dass sie damit an den herkömmlichen Erkennungsfiltern vorbeikommen. Diese Bots jedoch nicht das Marketing-Budget der App an, sondern deren Kerngeschäft und können dadurch zusätzlichen Schaden anrichten.
Rund 38 % des gesamten Internet-Traffics sind auf Bots zurückzuführen. Nicht alle Bots sind schlecht, aber die schädlichen unter ihnen können großen Schaden in Apps anrichten. Apps der Kategorien Gaming, Finanzen und Shopping sind hier besonders gefährdet: Bots haben ein ganzes Repertoire an Tricks, um Nutzerkonten zu knacken oder die Funktionalität der App selbst anzugreifen.
Adjust erwarb Anfang 2019 Unbotify, die erste Cybersecurity-Software ihrer Art. Seitdem wurde Unbotify als eigenständige Lösung zur Bekämpfung der nächsten Welle betrügerischer Angriffe ausgebaut und wird im Laufe des Jahres in die Produktsuite von Adjust integriert. Um dieses neue Serviceangebot zu unterstützen, hat Adjust den Unbotify Guide erstellt, der einen Einblick in das Ausmaß des Bot-Problems gibt und die am meisten gefährdeten App-Kategorien aufzeigt. Der Leitfaden gibt Marketern Tipps, wie sie sich gegen die Bots wehren können und erläutert, wie und warum Unbotify die einzig wirksame Lösung gegen die Bots ist.
Eine neue Art der Bot-Abwehr
Bisher war die größte Herausforderung für Lösungen gegen Bot Fraud der Mangel an verlässlichen Daten, die menschliches Verhalten und Bots effektiv voneinander unterscheiden können. Ein solcher Lösungsansatz erfordert eine Kombination jahrelanger Forschung, umfangreicher Datensätze und Maschine-Learning.
Veraltete Methoden konzentrieren sich eher auf die sogenannte "Service-Interaktion", also Anfragen, die Bots an die Server der Apps richten. Diese enthalten typischerweise nicht ausreichend Informationen, um zwischen einem Menschen und einem Bot zu unterscheiden. Betrüger wissen dies und haben gelernt, wie man verschiedene Signale fälscht und dabei eine ganze Reihe von Erkennungsmethoden und Präventionsansätze gegen Fraud umgeht.
Zur Abwehr dieser betrügerischen Bots braucht die Branche also eine neue Lösung. Es ist Zeit für einen ausgeklügelten Ansatz, der die neuen Herausforderungen der Mobilwirtschaft bewältigen kann und auf den bereits die weltweit größten Digitalunternehmen vertrauen. Das Erfolgsrezept dieser Lösung? Unbotify’s Technologie setzt auf Datensätze, die von Bots nur äußerst schwer gefälscht werden können.
Foto: Adjust GmbH
Anonymisierte Sensordaten wie der Haltewinkel, Tippgeschwindigkeit und Scroll-Aktion sind für den menschlichen Benutzer einzigartig und können mit Hilfe von Maschine-Learning-Modellen zuverlässig zwischen Menschen und Bots unterscheiden - ohne jedoch einzelne Nutzern zu identifizieren.
Sie möchten mehr über die Funktion von Unbotify erfahren? Hier gibt es den Leitfaden zum Download.
