Antifraude, score et MMM

Scanner animé

Preuve avant la décision

✓

Anti-fraude

Signes observés

CTIT

gammes extrêmes et répartition par canal.

Rejouer

ID de clic dupliqué ou réutilisé dans plusieurs sessions.

Conflit

ID natifs incompatibles dans le même clic.

Automatisation

éclatement, cadence et incohérence de l’interaction.

Voyage

temps actif, PDP, recherche et entonnoir consentis.

Intégrité

des échecs de collecte distincts de mauvaise qualité.

Score

Des composants, pas des boîtes noires

trust_score = f(
  attribution_confidence,
  traffic_quality,
  measurement_integrity,
  fraud_risk,
  score_coverage,
  model_version
)

Les composants et les codes anomalie constituent la décision opérationnelle. Le numéro global est un résumé versionné.

Utilisation responsable

Règles de fonctionnement

Situation	Action
score élevé + couverture élevée	maintenir la surveillance ; ne supposez pas de causalité
score faible + fraude élevée	enquêter sur les preuves et le partenaire avant de bloquer
score faible + faible intégrité	collecte correcte; ne pénalise pas la chaîne
comportemental indisponible	utiliser uniquement le risque technique
changement de version	comparer l'ombre et recalibrer la ligne de base

MMM

De la qualité au modèle

Le MMM fonctionne sur une base canal × jour/semaine × géographie. Utilisez des installations fiables, un taux de fraude, une couverture des scores, des signes physiques, des investissements et des contrôles externes. Effectuez des intervalles d'adstock, de saturation, de backtesting et d'incertitude.

Ne multipliez pas les revenus par le score de confiance. Utilisez la qualité comme caractéristique, poids d’observation ou analyse de sensibilité et documentez la spécification.