Wenn Sie Fraudit in Betracht ziehen, möchten Sie möglicherweise auch ähnliche Alternativen oder Wettbewerber untersuchen, um die beste Lösung zu finden. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Fraudit zu berücksichtigen sind, beinhalten Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Die beste Gesamtalternative zu Fraudit ist AppsFlyer. Andere ähnliche Apps wie Fraudit sind Singular, Adjust, Lunio, und Kochava. Fraudit Alternativen finden Sie in Klickbetrugssoftware, aber sie könnten auch in Mobile App-Analyse-Tools oder Mobile-Attributionsplattformen sein.
AppsFlyer ist die moderne Marketing-Cloud, die Unternehmen dabei hilft, komplexe Daten in Klarheit und Wachstum zu verwandeln. Als Grundlage für einheitliches, messbares, autonomes Marketing baut AppsFlyer Silos in den Bereichen Messung, Deep Linking, Datenzusammenarbeit und autonome KI-Workflows ab. Seit mehr als einem Jahrzehnt ist AppsFlyer führend im Bereich der mobilen Attribution und wird von über 15.000 Unternehmen weltweit vertraut. Um mehr zu erfahren, besuchen Sie www.appsflyer.com.
Singular befähigt Vermarkter, schnelleres Wachstum mit Next-Gen-Attribution, Full-Funnel-Analysen und erstklassiger Betrugsprävention zu erzielen.
Kochava bietet eine Analyseplattform, die entwickelt wurde, um Medienausgaben zu planen, zu messen und zu optimieren.
Trackier ist eine Performance-Marketing-SAAS-Lösung, die entwickelt wurde, um Kampagnen durch maschinelles Lernen zu optimieren.
IPQualityScore (IPQS) ist die perfekte Lösung, um sich gegen ausgeklügelten Betrug zu schützen, insbesondere wenn andere Anbieter bei der Verhinderung von Missbrauch in Ihrem Anwendungsfall versagen. Mit einem nahtlosen Ansatz, der im Hintergrund arbeitet, kann IPQS Betrug mit einer Genauigkeit von 99,97 % identifizieren und Störungen durch legitime Benutzer und qualitativ hochwertiges Verhalten eliminieren. Mit Tools wie IP-Adressintelligenz, E-Mail-Verifizierung, Telefonvalidierung und Geräte-Fingerprinting kann IPQS digitale Imitationen, menschenähnliche Bots, gestohlene Benutzer- und Zahlungsdaten sowie synthetische Identitäten identifizieren. IPQS verwendet auch KI-Technologie und maschinelle Lernalgorithmen, um betrügerische Verhaltensmuster in Echtzeit zu erkennen. Am besten ist, dass unsere Daten für jeden Anwendungsfall in jeder Region der Welt optimiert sind.
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