38% contra 92%.
Essa diferença denunciou um parceiro de mídia num app de e-commerce.
Ele era pago por CPA, em cima da primeira compra no app. No painel, entregava volume e as compras que cobrava.
O primeiro sinal não estava em nenhum relatório padrão. Estava na taxa de instalação para primeira abertura.
Em canal saudável, quase toda instalação vira abertura, e quase na hora. A média dos outros parceiros era 92%. A desse parceiro, 38%.
Instalação que não abre o app não é usuário. É crédito.
Cruzei o dado bruto da AppsFlyer com a receita:
- blocos de IP concentrando instalação
- o mesmo device ID aparecendo em "usuários" diferentes
- quase nenhuma instalação suspeita gerando receita
Somando a taxa de abertura, foram três sinais apontando para o mesmo lugar: abertura, IP e device ID, e receita. Cerca de 35% do volume do parceiro era fraude.
Resultado: parceiro bloqueado, valores renegociados e retroativo cobrado. Mais de R$ 100 mil entre o que voltou e a verba realocada. Sem o Protect360, cuja cotação passava de US$ 5 mil por mês.
No livro de experimentação do Ron Kohavi tem uma regra que eu levo para auditoria, a Lei de Twyman: número interessante demais costuma estar errado. Volume alto num parceiro pago por compra, com quase nenhuma compra no backend, é um desses.
O limite, com honestidade: essa régua pega o padrão mais óbvio: instalação falsa de device farm e emulador, e click flooding em massa. Fraude com aparelho real por trás passa.
Você acompanha instalação → abertura por parceiro, ou só CPI e CPA?
Referências
- Kohavi, Tang e Xu, Trustworthy Online Controlled Experiments (Cambridge, 2020), capítulo sobre a Lei de Twyman
- AppsFlyer, The State of Fraud for Marketers 2026
- AppsFlyer, Mobile ad fraud: the marketer's field guide (sequestro de atribuição, SDK spoofing)
- Case: Antifraude mobile com AppsFlyer
