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Pixalate:2024年Q2 亚马逊Fire TV异常与欺诈性捆绑ID风险报告(英文版)(14页).pdf

上传人: 白**** 编号:174148 2024-09-06 14页 3.48MB

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本文主要探讨了连接电视(CTV)广告中使用Bundle IDs来识别应用程序的挑战,以及如何将这些Bundle IDs映射到实际的应用程序。2024年6月,Pixalate分析了超过20亿个开放程序化广告印象,发现约5%的广告支出用于识别亚马逊火电视设备的Bundle IDs。文章指出,由于CTV平台自行定义Bundle IDs,导致这些ID不具唯一性,且易于变造。 关键数据包括: - 16%的Bundle IDs映射到了错误的CTV操作系统/平台。 - 32%的Bundle IDs映射到了错误的设备平台。 - 10%的Bundle IDs格式不正确,无法解码。 此外,文章还列出了亚马逊火电视设备上最常见的10个格式错误的Bundle IDs。Pixalate的解决方案是通过机器学习技术,将CTV Bundle IDs映射到相应的App Store IDs,从而提高广告定位、报告的准确性以及欺诈检测。
"CTV广告中的Bundle ID挑战" "2024年Q2 CTV广告风险报告" "连接电视广告中的欺诈问题"
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