Android и iPhone: в каких приложениях больше «грязного» трафика и как он генерируется

Компания Interceptd опубликовала глобальное исследование
мошеннического трафика (fraud) в программах на Android и Apple за первый
квартал 2019 г. В выборку попали более 12 тыс. приложений. Также
исследовательская компания проанализировала более 41 млн скачиваний
приложений.

В приложениях на iPhone трафик оказался чище, чем на Android. Доля
накрученной аудитории на iOS составляет 22%, в то время как на Android
достигает 27%.

На iPhone самый «грязный» трафик наблюдается в приложениях таких
категорий, как шопинг (32%), игры (31%), финансы (29%) и путешествия (23%).
Больше всего органической аудитории в спортивных (13%) и развлекательных (11%)
программах.

Приложения с высокой долей накруток на Android включают финансовые
(35%), игровые (34%) и социальные (31%) программы, а также сервисы для шопинга
(31%). В категориях «фото и видео», «продуктивность» и «новости» меньше всего
фрод-трафика.

Популярность разных способов мошенничества с
трафиком

По итогам первого квартала 2019 г. самый большой прирост
«накрученной» аудитории произошел за счет ферм устройств (Device farming),
составив 24%. Это генерация кликов и скачиваний с реальных устройств вручную
или программным методом. Однако по сравнению с аналогичным периодом прошлого
года технология снизила популярность — в первом квартале 2018 г. ее
использовали 38% генераторов «грязного» трафика.

На втором месте находится мотивированный трафик, снизившись в
годовом исчислении с 21% до 19%. Этот способ предлагает реальным пользователям
бонусы в виде внутриигровой валюты или несуществующих промопредложений. В
результате это приводит к высокому уровню конверсии.

На третьем месте стоит технология копирования пользовательского
поведения (SDK Spoofing). За год ее использование для наращивания трафика
увеличилось с 6% до 17%. SDK Spoofing показывает самую высокую динамику роста,
по сравнению с другими способами генерации «накрученных» лайков, просмотров,
визитов и скачиваний. С помощью SDK Spoofing данные о пользовательском
поведении крадутся в момент передачи на сервер. Затем они копируются и
используются для подделки трафика.