O mercado de aplicativos está superaquecido globalmente. Para se ter uma ideia, as lojas da Apple e Android têm, juntas, 5 milhões de apps disponíveis para serem baixados pelos usuários. Só no ano de 2022, foram 142 bilhões de downloads no mundo. Isso sem falar na receita gerada. A previsão é que sejam gastos 171 bilhões de dólares neste mercado entre 2020 e 2024, segundo a Sensor Tower.

Se olharmos 10 anos atrás, apenas um aplicativo – e era da indústria de games – tinha receita anual de mais de US$ 100 milhões. Em 2021, o número saltou para 233 apps (considerando games e outras categorias). Uau! Os dados por si só provam um crescimento constante ao longo da última década e a tendência continua sendo de ascensão para os próximos anos.

Com mais apps chegando às lojas e usuários cada vez mais interessados em usá-los, além de dispostos a gastar quantias consideráveis, a disputa entre os aplicativos torna-se cada vez mais acirrada e inevitável, o que quer dizer que a necessidade de apostar em estratégias de marketing para mobile app nunca foi tão grande.

Com isso, vemos anunciantes investindo em campanhas de UA (user acquisition) para promover seus apps e garantir mais instalações e conversões. São muitos dólares investidos em várias fontes de mídia (Google, Facebook, afiliados, ad networks…) para levar tráfego e novos usuários para os apps.

Mas aqui cabe um alerta: onde tem dinheiro de anunciantes têm também fraude – e muita -, ainda mais se considerarmos que campanhas de promoção de app costumam contar com diferentes canais de mídia e parceiros. E quanto mais parceiros, mais risco se está assumindo de ter fraude em anúncios.

Colocando o problema em números, a previsão para 2023 é que os fraudadores desviem, em termos mundiais, mais de US$ 100 bilhões do budget de mídia digital dos anunciantes. Mais especificamente em mobile app, os dados de 2021 mostram que 7% das instalações em dispositivos iOS não foram feitas por humanos, o mesmo para 12% das instalações no Android. Pior ainda, houve uma taxa de fraude pós-instalação de 20% no mercado de aplicativos da Apple, resultando na remoção de 170 milhões de contas fraudulentas.

As consequências da fraude em mobile app

Cibercriminosos usam métodos de fraude cada vez mais sofisticados e de difícil detecção sem uma tecnologia avançada e adequada. Bot-driven installs e app install farms, por exemplo, são “fazendas de dispositivos” que clicam em anúncios, fazem download do app no dispositivo e os abrem automaticamente para acionar eventos de instalação. Click spamming e click injection são tipos de fraude de atribuição, em que fraudadores criam cliques falsos que são creditados a usuários legítimos quando acessam o app.

Todos esses métodos de fraude acabam gerando resultados poluídos e incorretos de engajamento e atribuição a anunciantes, uma vez que as instalações do app não são legítimas. Quando a fraude se infiltra no mix de dados, é quase impossível distinguir usuários reais dos falsos.

Sem uma compreensão de quais canais e parceiros estão, de fato, gerando mais cliques e downloads para usuários qualificados, os anunciantes são incapazes de otimizar o budget de forma eficaz e acabam investindo – e reinvestindo – em canais de mídia “ruins” que geram engajamentos baseados em fraude e tráfego inválido. Resultado: perda financeira para o anunciante que direciona boa parte do seu budget de mídia para fraudadores e usuários falsos.

Esses orçamentos perdidos poderiam ter sido direcionados para outros canais rentáveis e revertidos em ganhos financeiros para anunciantes. Perceberam a bola de neve causada pela fraude de anúncios em mobile app?

Como se ver livre o problema?

Já falamos aqui que existem muitos métodos de fraude em anúncios de promoção de app e isso muda o tempo todo. Fraudadores estão comprometidos em criar, constantemente, novas táticas e sabotar o budget dos anunciantes.

Sem uma solução de identificação e prevenção de fraude em tempo real, os anunciantes continuarão correndo riscos e perdendo dinheiro. Por isso, é essencial que o planejamento de marketing conte com a contratação de uma tecnologia especializada, que faça uso de algoritmos de machine learning para analisar combinações de indicadores ao longo do tempo e entre dispositivos e detectar fraude à medida que elas evoluem.

Dessa forma, o anunciante poderá proteger suas campanhas contra tráfego inválido, tendo visibilidade de quais canais estão gerando fraude, com análises precisas e proteção em tempo real. Atuando de forma preventiva, é mais garantido ter atribuições corretas, instalações feitas por usuários reais, com engajamento e conversão efetiva para sucesso dos negócios.