Perspectives

Adjustファウンダーのブログ

アドフラウドの防止目的で機械学習技術を導入する際の課題点を解説します。

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2020年6月13日
モバイル不正を考える： 機械学習はアドフラウドの解決策となるか（パート3）

アドフラウドを正確に検出するための技術と、多くの不正対策ツールに欠けている不正防止フィルターの条件を解説します。

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2020年6月12日
モバイル不正を考える：不正検出と防止、効果的な不正フィルターの条件（パート2）

多数存在するアドフラウドの手口を2つの新たな方法で分析します。

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2020年6月4日
モバイル不正を考える：問題と対策（パート1）

媒体社との情報共有を最小限に留めるには、どんな対策を講じたらよいでしょうか。Adjustのポール・ミュラーが、データ共有の現状と改善が求められている理由を解説します。

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2019年12月16日
変化が求められるデータ共有のあり方

アプリ事業主がCCPAに遵守するためにAdjustがどう貢献できるかをご説明します。

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2019年11月15日
カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）について

Adjust CTOのポール・ミュラーが、複数のモバイルアトリビューション企業が推し進める「ピープル ベースド アトリビュー���ョン」が、いかにユーザーデータの販売に依存するテクノロジーであるかを解説します。

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2019年9月9日
Adjustが「ピープル ベースド アトリビューション」を提供しない理由

Adjustのデータセキュリティの取り組みと、スプーフィング攻撃におけるクローズドソースSDKの弱点について解説します。

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2019年8月7日
SDK スプーフィングとオープン vs. クローズドソース テクノロジー

「インプレッションがないクリックは不正だ」という新しい考え方について解説します。

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2019年2月12日
全てのクリックにインプレッションが必要な理由

Adjustがなぜフィンガープリントを元にしたアトリビューション計測のデフォルト設定を無効にすることにしたのか、その理由を解説いたします。

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2019年2月5日
フィンガープリントを元にした計測のデフォルト設定について
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