Tara Meyer
22 de junio de 2026
Descubre cómo uno de los estudios más importantes del sector de los videojuegos casuales utilizó Tenjin para detener el fraude al crecer al mismo ritmo que su UA
Ampliar la captación de usuarios (UA) en múltiples redes y zonas geográficas puede resultar complicado. Cuando te ves afectado por fraudes recurrentes, fallos en bloques a nivel de sitio, y una pila cada vez mayor de solicitudes de devolución, lo que puede empeorar la situación.
Justo cuando Kooapps quería aumentar la inversión en toda su cartera, se encontraban precisamente en esa situación. Su caso no es tan infrecuente: querían invertir más sin que ello supusiera un aumento proporcional del fraude.
En este caso práctico, analizamos cómo Kooapps, uno de los estudios de videojuegos casuales más queridos y con más descargas, aprovechó la plataforma de Tenjin para Optimización del identificador del sitio (SIO) para controlar su tráfico fraudulento y ampliar su adquisición de usuarios.
He aquí una instantánea de sus impresionantes resultados:
- Una reducción de aproximadamente un tercio en las solicitudes de devolución por fraude
- Bloqueo global a nivel de sitio en todas las redes desde un único lugar
- Se han estabilizado los indicadores generales de la empresa, que anteriormente se veían distorsionados por los datos
Acerca de Kooapps
Kooapps es una de las empresas más reconocidas en el sector de los videojuegos casuales para móviles, con cientos de millones de descargas en títulos como Snake.io y Piano Tiles. Ambos juegos llevan años siendo habituales en las listas de éxitos de la App Store y Google Play, y han conseguido fidelizar a una base de jugadores que no deja de volver.
Marc Wofford, director de Datos y Análisis, dirige el equipo responsable de los procesos de análisis, la elaboración de informes para las partes interesadas y la optimización en materia de adquisición de usuarios, monetización publicitaria y datos del juego. Por eso, cuando se produce un caso de fraude en el sistema, no solo se desperdician recursos, sino que, en última instancia, se socava cada decisión que toma el equipo en las fases posteriores.
Desafíos
Antes de utilizar Site ID Optimization, gestionar el tráfico fraudulento y de bajo rendimiento era un proceso fragmentado que requería mucho tiempo. Resultaba difícil realizar un seguimiento y mantenerse al día, ya que su cartera de aplicaciones creció.
El bloqueo individual no surtió efecto
Los bloques de identificación de sitios aplicados en los paneles de control de red individuales a menudo no funcionaban correctamente debido a errores, implementaciones incompletas o nuevas campañas lanzadas a posteriori.
“Cada red [publicitaria] tenía su propia solución y una interfaz de usuario y experiencia de usuario un poco raras”, explicó Marc. “Los bloqueos no se aplicaban a todos los juegos, o no se aplicaban a las nuevas campañas, o la red era muy nueva y aún no había implementado la optimización del sitio”.”
Cada red tiene sus propias peculiaridades y estar al día con ellas resultaba insostenible.
El fraude se generó a gran escala
Sin un método unificado para aplicar los bloqueos, el fraude se convirtió en una consecuencia inevitable del crecimiento.
“Se estaba volviendo imposible ampliar nuestra inversión en todas las redes y zonas geográficas debido a la certeza de que íbamos a encontrarnos con casos de fraude”, afirmó Marc.
Ampliar UA significaba ampliar el problema al mismo tiempo.
Los datos no eran fiables
El tráfico fraudulento no solo supone un despilfarro del presupuesto. También corrompe silenciosamente todas las métricas con las que entra en contacto. Las curvas de retención, los indicadores de conversión, los datos de monetización… todo ello resulta más difícil de interpretar y de aprovechar cuando se cuela tráfico fraudulento. Cuanto más tiempo se deja sin controlar el fraude, más difícil resulta llevar a cabo experimentos controlados para tomar decisiones importantes.
Solicitudes de reembolso que requieren mucho tiempo
A pesar de contar con herramientas de atribución, existen lagunas en las primeras etapas detección de fraudes Esto hacía que el equipo a menudo detectara los problemas solo cuando el daño ya estaba hecho, lo que provocaba solicitudes de reembolso y horas de investigación manual, en lugar de centrarse en el crecimiento.
Solución
La plataforma SIO de Tenjin proporcionó a Kooapps un único espacio desde el que gestionar todo, poniendo fin a la fragmentación, lo que permitió al equipo de análisis tener un mayor control y supervisión.
Una única capa de control para todas las redes
“El hecho de disponer de una solución integral para controlar el tráfico que permitimos resultaba muy atractivo”,” Dijo Marc. “Esto nos permite trabajar en el bloqueo lo antes posible, independientemente del estado de los paneles de control de cada red publicitaria, de modo que podamos dejar de malgastar dinero en publicidad basura al instante. Un menor gasto se traduce en menos solicitudes de reembolso y más tiempo libre”.”
Se acabó tener que buscar datos en distintos paneles de control o preocuparse por si un bloqueo se ha aplicado realmente.
Bloqueo global que elimina definitivamente a los infractores reincidentes
El equipo utiliza por defecto el bloqueo a nivel global, siempre que sea posible:
“Los estafadores suelen reincidir si se les da la oportunidad, por lo que preferimos 100% sacarlos de juego”, señaló Marc.
En el caso de las redes que comunican los identificadores de sitio en formatos únicos, como hash en lugar de identificadores de paquete legibles para los usuarios, se aplican bloqueos a nivel de red según sea necesario. El objetivo es siempre el mismo: eliminar el problema por completo, en lugar de limitarme a ralentizarlo.
Detectar el fraude en «Evolution»
El equipo de análisis de Kooapps desarrolló un enfoque por capas para detectar identificadores de sitios sospechosos, mediante el seguimiento de indicadores como curvas de retención anómalas o artificialmente constantes, los ratios de retención D7/D1 y D30/D1, las discrepancias entre las instalaciones registradas y las declaradas, las anomalías en los tiempos de clics, las discrepancias entre operador y ubicación geográfica, las discrepancias entre idioma y ubicación geográfica, las distribuciones del estado de las notificaciones push, desajustes entre la versión del sistema operativo y el modelo del dispositivo, y patrones de gasto acumulados de 30 a 90 días, con el fin de detectar fraudes de bajo volumen que se mantienen deliberadamente ocultos.
“El fraude es un juego del gato y el ratón”, dijo Marc. “Siempre hay que estar atento a nuevas señales que puedan ayudar a detectar cuándo los estafadores encuentran una nueva forma de eludir las señales de las que ya dispones”.”
Un proceso de equipo
Cada analista de negocios es responsable de sus respectivas redes, y los miembros del equipo se comprueban mutuamente cuando surgen patrones sospechosos en las distintas fuentes, lo que permite mantener una supervisión rigurosa sin crear cuellos de botella.
Las solicitudes de devolución por fraude se reducen en un tercio
Gracias a una detección más rápida y un bloqueo más preciso, Kooapps redujo el volumen de sus solicitudes de reembolso por fraude en aproximadamente 33% lo que permite liberar presupuesto, tiempo y capacidad mental en todo el equipo.
Conclusión
El fraude no solo agota tu presupuesto, sino que también socava la confianza en todo. Cuando el tráfico de baja calidad no se controla, distorsiona los datos de retención, sesga las señales de monetización e introduce ruido en todos los experimentos que realices. Como dice Marc:
“El fraude también puede generar confusión en muchos otros indicadores. Eliminar las principales fuentes a nivel mundial contribuye a estabilizar muchos otros indicadores en toda la empresa”.”
Para un estudio que opera a la escala de Kooapps, ese tipo de inestabilidad es más que un simple inconveniente, ya que limita su crecimiento. El SIO de Tenjin brindó al equipo la oportunidad de actuar con rapidez, gestionar múltiples redes desde un único lugar, bloquear el fraude de forma exhaustiva y adelantarse a los patrones de fraude en constante evolución, sin tener que depender de que cada red por separado lo hiciera correctamente.
¿Cuáles fueron los resultados? Las solicitudes de reembolso por fraude se redujeron en aproximadamente un tercio, los indicadores de toda la empresa se estabilizaron y el equipo dedica ahora su tiempo a desarrollar el negocio, en lugar de tener que perseguir el tráfico malintencionado.
Como resumió Marc:
“Ha sido fantástico ver cómo nuestra capacidad de optimización ha ido aumentando a medida que crecemos. No dejes que te ahogue el mal algoritmo de otra persona”.”
Si tu equipo de análisis sigue gestionando el fraude red por red, la opinión de Kooapps es clara:
“Es imprescindible. Se consiguen resultados fácilmente”.”
