近日，AppsFlyer 发布报告《2019年移动应用营销作弊现状》，通过对全球 9500 个应用在 2019 年 1-6 月期间的 25 亿次非自然安装量（通过广告获取的安装）进行统计分析，发现以下几点趋势，针对关键数据，AppsFlyer 中国区总经理王玮博士也做了相关解读。

一、2019 H1 作弊率回升，每 5 个安装就有 1 个作弊安装

根据 AppsFlyer 数据，2019 年上半年的作弊率经过短暂的回落之后整体呈上升趋势，与年初相比，作弊率大幅提升，2019 年 6 月，作弊率上升至 22.6%。也就是说，每 5 个付费安装中就有 1 个作弊安装，仅上半年波及的广告支出就达到了 23 亿美金。背后的主要原因是作弊技术的更新迭代，关于这点的解释可参见下图。

王玮博士解释道：“移动作弊类型大致可以分为 2 类，一个是归因作弊，用户行为是真实的，作弊者通过安装劫持和泛滥点击，把真的安装‘抢到’自己的渠道来；第二类是虚假安装，整个安装过程是模拟的，用户是假的、设备是假的、行为也是假的。2019 年 1-6 月，虚假安装的占比快速上升，这是因为归因技术的完善导致归因作弊能够被有效识别，因此作弊者通过虚假安装来作弊，作弊技术也从之前的有物理设备的设备农场升级为机器人模拟，这只是其中一点。

另外，因为平台不同，作弊率也会有所不同。iOS 的作弊率几乎整体都稳定在 5% 以下，但是安卓在 20% 甚至更高的范围内波动，整体来讲，iOS 作为一个封闭式的操作系统，安全性确实还是会高于开放式的安卓。”

如果将面临作弊风险的 23 亿美金，从几个维度拆看来看有几点发现：

1、金融类 App 作弊风险最高

金融类 App 的作弊率最高，有风险的广告支出在 2019 年上半年达到了 7.5 亿美金，原因是用户获取成本高，CPI 在 3-4 美元之间，因此作弊成功的回报更高。排在第 2 的购物类应用的 CPI 在 2.1 美元。游戏类 App 的作弊率低是因为游戏广告主更加积极的采取了反作弊措施。

2、用户体量越大的应用，作弊风险越高

同理，如果能够完成对大体量应用的渗透，作弊的回报更大。

AppsFlyer 数据显示，在比较 2019 年 4 月和 6 月时，大型应用的作弊率为 23.2%，比中型和小型应用的作弊率分别高出 30% 和 70%。

3、用户增长较快的地区，通常有更的高作弊率

亚太地区作弊率最高的几个国家是印尼、印度、韩国和马来西亚，印尼比印度还要高，排在第 1，作弊率 45%，印度 36.8%。综合上述数据，互金出海东南亚的厂商应对自己的获客渠道和质量给予高度重视。

日韩是近两年中国游戏厂商出海的 2 个重要市场，该报告数据显示，韩国的作弊率很高，为 33.4%，日本仅 9%。出海韩国的中国厂商应对买量质量予以重视。

另外，巴西作为移动应用经济发展很快的一个拉美市场，作弊率也达到了 26.9%。

二、作弊行为向转化漏斗下方移动，IAP 作弊较 Q1 增加 10 倍

之前的作弊都集中在 App 安装或者归因结果的作弊，在转化漏斗偏上层的区域；但 2019 年上半年应用内行为作弊在整体作弊中的占比有明显提高。

对于游戏广告主来说最核心的一个应用内行为——应用内购买，作弊率达到了 2.1%，相较于年初有 10 倍的增加。王玮博士预测：“未来，这个方向上的作弊将会看到爆发式增长。背后原因可能是游戏广告主越来越关注付费这一核心应用内行为，导致 IAP 的作弊率升高。” 

重度游戏主要依靠 IAP 来变现，也是受购买作弊影响最大的一类应用。2019 Q2 应用内购买作弊率激增至 15.9%，也就是一款游戏用户进行内购 100 次，有 15.9 次是虚假购买。

王玮博士解释道：“站在广告主和第三方数据平台的角度来讲，购买就是应用内的一个行为，是一个名称和指定代码，在手机或者脚本虚拟的环境中，模拟购买行为其实就是发出一个名称，比如 purchase+5美元，只要符合广告主的定义，在数据层面就能够被记录下来，钱是否进入广告主的账户是不一定的。这里的应用内购买作弊，广告主将数据和实际收到的钱比对，就可以看到作弊率。例如数据平台 100 万美金的内购、但是实际银行账户就收入了 10 万美金，那就有 90 万是虚假的，但哪些渠道带来的购买是虚假的，广告主并不清楚，因为对于部分广告主来说，收入和数据其实没有打通，这并不是一件简单的事情。”

但王玮博士表示，还是有方法能够识别哪些渠道带来的购买是虚假的。通过脚本模拟，作弊者可以模仿用户做出安装、注册、登录、过关、付费等行为。现阶段，作弊者可以模拟单个用户的行为，但是整个作弊渠道带来的用户在游戏内的行为，是否和游戏的设计以及整体用户表现相符就不一定了，从这点可以判断，某个渠道是否有作弊嫌疑。

三、16% 作弊安装在归因时无法被识别

王玮博士介绍说：“我们从今年 4 月开始对归因后识别的一些作弊行为进行明确的标注，发现至少有 16% 的作弊安装是无法在归因那个节点被确认的，只能在归因后，产生安装归因结果、贴上渠道标签，在积累到一定量级后，从数据统计的维度来判断是否为作弊安装。

举个简单的例子，移动营销行业对用户的区分是通过设备 ID 的，当作弊者通过刷新设备ID 来作弊的时候，因为设备 ID 是新的，设备的物理参数也都是真实的，这时这个设备就会被作为一个新用户识别。对于单个安装，归因平台并没有证据来证明这是一个虚假安装，让其进入归因后台。然后类似的安装不断进入归因后台，我们就能发现这个渠道带来的安装都是新安装。在如今的移动互联网市场，换机大潮早就过去，如果从一个地区买来的用户 80% 的安装都是新用户，这个渠道作弊的概率就很大。简单来说，就是一些安装必须在统计的维度上才能判别是否作弊，进入归因后台再追溯回去。AppsFlyer 的一点优势是服务了移动营销领域超过 70% 的广告主，大量的数据下，我们更容易做统计并看到新的作弊形式。”

王玮博士表示，AppsFlyer 作为第三方平台会更谨慎地得出结论，广告主基于平台数据去和渠道结算时，可以通过协商追回部分损失，而归因后作弊更重要的一点是，当某一个渠道被贴上作弊标签后，之后该渠道带来的安装就可以被实时屏蔽掉，避免后续的预算投入到错误的渠道。

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