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Das größte Problem an Fraud ist nicht das verlorene Geld, es ist die Datenqualität

Ad Frauds sind der Feind der Werber

Wenn unter Marketingverantwortlichen über Mobile Ad Fraud gesprochen wird, findet in der Regel eine Gleichsetzung mit dem Begriff Diebstahl statt. Ein Betrüger nimmt Geld und tut nur so, als würde er dafür Nutzer für eine App beschaffen. Panik setzt ein und der erste Gedanke bei dem Chief Revenue Officer und Chief Marketing Officer ist - wie viel Geld verlieren wir?! Das ist allerdings die falsche Herangehensweise.

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Von Gastautor Andreas Naumann, Leiter der Anti-Fraud-Initiative bei adjust

Das vermeintlich verlorene Geld ist bei Weitem nicht das größte Problem, welches ein Unternehmen hat wenn über Ad Frauds gesprochen wird. Mobile Acquisition Fraud (Betrug bei der Benutzer-Beschaffung) täuscht vor, dass organische User über eine Fraud-Quelle auf die App gekommen sind und verlangen dafür Geld. In der Regel schalten diese Kanäle jedoch in Wirklichkeit kaum bis fast  keine Werbung. Das Ist im ersten Moment nicht schlimm, da reale Nutzer die App downloaden und sie auch nutzen. Diese Fraud-Quelle wird also fälschlicherweise für eine Quelle gehalten, die als Marketingkanal gut funktioniert. Dies wiederum veranlasst Vermarkter, die blind ihrem Datenbestand vertrauen, den von Fraud betroffenen Kanälen mehr Marketing-Budget zuzuteilen und den vermeintlich guten Kanälen weniger.

Verfälschte Daten führen zu Fehlentscheidungen

User-Acquisition-Fraud lässt somit schlechte, unterdurchschnittlich performende Marketingkanäle in einem guten Licht erscheinen, während Kanäle mit guter Performance im Vergleich dazu schlecht aussehen. Der Effekt wird verstärkt, da die organischen User ein viel nachhaltigeres Nutzungsverhalten haben, als Nutzer, die über eine Anzeige auf die App gestoßen sind. Aufgrund der verfälschten Daten treffen die Verantwortlichen Fehlentscheidungen, die einen enormen Schaden verursachen. Schätzungen nach liegt dieser Schaden in der Mobile Business Industrie bei einer Größenordnung von mehreren Milliarden Dollar pro Jahr.

Was kann also getan werden, damit Fehlentscheidungen verhindert werden können?

Damit das Marketing-Team bessere Entscheidungen treffen kann, die auf sauberen Daten basieren, muss das Problem ganzheitlicher betrachtet und nicht auf einzelne Fraud-Fälle reduziert werden. Unseren Erkenntnissen nach sind hier in erster Linie zwei wesentliche Schritte notwendig: Im ersten Schritt sollten Fraud Filter so konzipiert werden, dass sie anonyme IPs erkennen und bei Fraudanzeichen sofort intervenieren. Im zweiten Schritt wiederum muss die Auswahl des Distributionsmodells überdacht werden. Die Entscheidung für Marketingkanäle müssen in den Vordergrund einer jeden Kampagne gerückt werden. Saubere Datensätze sollten hierbei die Basis darstellen.

Das Ergebnis beider Schritte ist, das realistisch zwischen organischen Ressourcen, bezahlten Quellen und nicht vertrauenswürdigen Geräten unterschieden werden kann. Auf diese Weise kann der User-Acquisition-Manager zuversichtlich fundierte Entscheidungen auf Basis des Datenbestands treffen.

andreas-naumannZum Autor: Andreas Naumann ist versiert in groß angelegten Datenanalysen und seit Januar 2016 als Leiter der Anti-Fraud-Initiative bei adjust. In den vorgegangenen acht Jahren war er bei vielen führenden europäischen Marketing-Netzwerken wie Zanox, Trademob und Glispa für die Betrugsbekämpfung verantwortlich.

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