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防欺诈
防欺诈

使用 Tenjin 可实时预防移动广告欺诈

使用 Tenjin 可以将您的广告预算使用在真实的用户身上。我们出色的防欺诈功能可帮助您减少成本、节省时间并更好验证您的数据。

为全球发行商提供支持

利用预归因拦截功能可轻松预防欺诈行为

通过 Tenjin 您可以在欺诈行为影响到您的报告之前实时阻止其发生。 这不仅可以保护您的广告预算不受影响,还可以确保您的业务能做出有效的决策。

获取为您量身定制的欺诈报告

通过 Tenjin,您可以根据业务需求来定制防欺诈的策略。其中包括了对从点击到安装的时间、多点击安装以及完成时间等相关的分析。

值得信赖的防欺诈功能

成功的关键是使用可靠的防欺诈方法。我们的实时防欺诈功能可帮助您减少高达 25% 的广告支出,并将可疑流量影响降至最低。让我们来处理欺诈的问题,而您则只需专注于扩展您的业务。

分析欺诈行为,直至来源 ID 级别

使用我们的专用面板可进行深入的欺诈分析,即使欺诈威胁的手段在不断进行更新变化,我们也能保持领先。您可以通过我们简洁明了的报告深入到 App、营销活动和来源 ID 层面。

利用 Tenjin 拦截所有主要类型的欺诈行为

我们可以帮助您保护您的广告预算免受从 SDK 欺骗、安装劫持到点击注入等各种欺诈行为的影响。我们还有什么功能吗?我们会不断更新我们的欺诈保护套件,以帮助您应对最新的欺诈和威胁。

客户成功故事

Kooapps 与 Tenjin 合作后从独立工作室到成为大型出版商的历程

在本案例研究中,我们将带您了解 Kooapps 在 Tenjin 的帮助下从独立工作室发展成为大型发行商的历程。以下是他们使用 Tenjin 的广告归因、基于会话的广告收入 LTV 和 DataVault 所取得的成果摘要:

  • 8x 收入增长
  • 3x 生命周期价值增加

自几年前首次使用 Tenjin 以来,我们的收入增长了 8 倍,买量支出增长了 30 倍,是 Tenjin 彻底改变了我们的业务模式,我们爱 Tenjin !

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墨西哥顶级移动出版商是如何将其投资组合的 LTV 提升 35%的 - HyperBeard 的案例研究

HyperBeard 是墨西哥最大的移动游戏开发商和发行商,在 AppStore 和 PlayStore 上的下载量超过 2.1 亿次。他们专注于开发针对年轻、成年女性群体的可爱休闲游戏。

  • 20% 提高 ROAS
  • 35% 投资组合 LTV(交叉促销)提升

我们喜欢使用 DataVault。一直以来,我们只是使用 MMP 提供的面板。但显而易见,这非常有限。DataVault 使我们能够扩展到 Tenjin 面板之外。它特别适合追踪创意表现和投资组合LTV分析。

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广告收入回访和 ROAS 活动将 YOMI Studio 的 ARPDAU 提高了 60% - 案例研究

在本案例研究中,我们将带您了解 YOMI Studio 的历程,在采用 Tenjin 的广告收入回调和 ROAS 营销活动后,其进入了前所未有的高速增长阶段。以下是他们取得的成果摘要:

  • 60 每月为联合创始人节省的时间
  • 60% 提升 ARPDAU

将 Tenjin 的广告收入回调和 ROAS 活动结合起来,使我们能够在优化上花费更少的时间,但仍能随意扩展活动,从而使 YOMI 进入前所未有的高速增长阶段。

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如何利用 TikTok 和 Tenjin 提高 SKAN 营销活动的 ROAS 和 LTV - 东京津信案例研究

东京津信与 TikTok 和 Tenjin 合作,旨在轻松地识别出有价值的应用内事件(如购买、订阅和关卡完成)的用户,同时控制成本。

  • 33% 第 7 天 ROAS 的增长
  • 24% 第 3 天 LTV 增加

开展可扩展的 SKAN 活动无疑是一项挑战。多亏了 TikTok 和 Tenjin 的结合,我们才能大规模开展以目标为导向的 SKAN 活动。

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将防欺诈与我们的其他产品结合使用

防欺诈只是 Tenjin 的工具之一。通过将欺诈防护与我们的其他产品搭配使用,可以提升您的移动 App 水平。

 

Marketing Data warehouse logo

营销数据仓库

DataVault 可快速、可靠、经济高效地访问通常只有企业级公司才能访问的营销数据。

LTV prediction

LTV 预测

使用 Tenjin 的预测分析来获取可操作的客户 LTV 见解。增强营销活动优化并立即预测长期结果。

移动归因

移动归因

借助 Tenjin 的移动归因功能,可以无缝识别并加倍帮助您的 App 寻找最佳用户和广告渠道。

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  • 移动开发者开始自助发行,这要归功于 Tenjin 公司

  • 已处理的广告支出

  • 使用 Tenjin SDK 的 App