机器学习是我们对抗移动广告作弊的解药？

为了能让您充分利用Adjust不断壮大的渠道资源，本文将根据我们的集成和配置方式，选取两家具有代表性的综合平台为大家介绍。

您是否曾经好奇，有多少手机游戏玩家靠机器人在游戏中获胜？我们也同样好奇，因此，Adjust进行了一项消费者调研，以收集相关数据。

我们在理论系列I探讨了不同的作弊类型，现在让我们再深入了解防作弊解决方案之间的细微差别，以及该如何善用这项方法来打造更加强大的系统。

Adjust对于什么是称职的移动归因解决方案有自己的态度。我们认为任何归因平台在不忽视归因核心需求的前提下，都应该包含一些基本要素。这些基本要素是什么？它们在现实生活中有多重要？让我们带您来了解一下我们认为所有归因平台的必备要素。

不同于其他监测平台，Adjust的回传设置是在追踪链接层面完成的。无论是新增、修改还是删除回传信息，均可直接操作追踪链接，即时生效，不会因集成进度影响您的投放操作，方便快捷。

Adjust对于作弊有不同的看法。我们将作弊行为–例如SDK伪造（SDK Spoofing）-视为“方法”，即作弊者用来实施盗窃的手段。然而就根本而言，移动广告作弊只会发生于两类现行结构（或“类型”）中的一种。

越来越多的客户想在我们平台用Adjust归因怎么办？操作起来很复杂吗？

在本文中，我们采访了BCG Digital Ventures合作伙伴与发展部总监Amaryllis Liampoti、Credit Sesame创始人兼首席执行官Adrian Nazari，以及MercadoLibre拉丁美洲地区营销与洞察主管Juan Lavista，他们将阐释当下营销人员应如何使用自动化来适应变化，在新冠疫情期间和之后保持影响力。

当前应用市场上最让营销商头疼的，无非就是让人防不胜防的欺诈行为。根据Adjust的数据分析指出，我们在全球每天拒绝大约100万的欺诈安装，约占总安装量的14％。