CTIT
intervalos extremos e distribuição por canal.
Antifraude, score e MMM
Evidência antes da decisão
✓
Sinais observados
Replay
click ID duplicado ou reutilizado em múltiplas sessões.
Conflito
IDs nativos incompatíveis no mesmo clique.
Automação
burst, cadência e incoerência de interação.
Jornada
tempo ativo, PDP, busca e funil consentidos.
Integridade
falhas de coleta separadas de baixa qualidade.
Componentes, não caixa-preta
trust_score = f( attribution_confidence, traffic_quality, measurement_integrity, fraud_risk, score_coverage, model_version )
Os componentes e reason codes são a decisão operacional. O número agregado é uma síntese versionada.
Regras de operação
| Situação | Ação |
|---|---|
| score alto + cobertura alta | manter monitoramento; não assumir causalidade |
| score baixo + fraude alta | investigar evidência e parceiro antes de bloquear |
| score baixo + integridade baixa | corrigir coleta; não penalizar canal |
| behavioral unavailable | usar apenas risco técnico |
| mudança de versão | comparar shadow e recalibrar baseline |
Da qualidade ao modelo
O MMM trabalha no grão canal × dia/semana × geografia. Use trusted installs, taxa de fraude, cobertura do score, sinais físicos, investimento e controles externos. Faça adstock, saturação, backtesting e intervalos de incerteza.
Não multiplique receita pelo trust score. Use qualidade como feature, peso de observação ou análise de sensibilidade e documente a especificação.