Source: https://bridgeeme.com/fr/docs/antifraude-score-mmm.html

Documentation / Antifraude, score & MMM

# 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.