KAZIMI verifiziert Daten in mobilen Apps und erkennt Bots eindeutig, um Unternehmen eine verlässliche Grundlage für Marketing- und Optimierungsentscheidungen zu geben.
Wie würdet ihr KAZIMI vorstellen und welches konkrete Problem löst ihr für Unternehmen mit Mobile Apps?
KAZIMI ist ein Verifizierungstool für mobile App-Daten. Wir erkennen Bots deterministisch — nicht über Wahrscheinlichkeits-Scores, sondern über eindeutige Signale. Das Ergebnis sind 100% verifizierte menschliche Daten als Grundlage für jede Optimierungsentscheidung, einschliesslich dem App Marketing.
Wer sind die Gründer hinter KAZIMI und welche Erfahrungen bringt ihr in den Bereichen Mobile Security und Mobile Marketing mit?
Das Kazimi-Team hat vor der 1 Milliarde Dollar schweren Übernahme durch Applovin die Security-Lösung bei Adjust gebaut. Insgesamt hat das Team über 40 Jahre Erfahrung im Bereich mobiler Sicherheit und Werbebetrugsbekämpfung. Kazimi bietet eine neue Lösung an, die die Bot-Krise des Mobile Marketing erstmals wirksam bekämpfen kann – mit einem neuartigen technologischen Ansatz.
Welche Vision verfolgt ihr mit KAZIMI und welche Rolle spielt dabei eure Proof of Humanness Technologie?
Verifizierte Menschlichkeit soll ein Grundstein des mobilen Öko- und Werbesystems werden. Nicht ein Feature im Anti-Fraud-Werkzeugkasten, sondern die Voraussetzung dafür, dass Daten in mobilen Apps gesammelt werden, überhaupt noch sinnvoll verarbeitet werden können.
Heute ist Werbebetrug mehr als ein Kostenproblem. Man verliert einerseits Budget in Werbekamapgnen, die stark mit Daten nicht menschlicher Herkunft manipuliert werden, und andererseits optimiert auf Datensätze, in denen Menschen und Maschinen gleichwertig behandelt werden. Wenn dies unbemerkt geschieht können Firmen Ihre mobile Strategie gegen Ihr eigentliches Interesse aufstellen und sich langfristig finanziell schädigen.
Automatisierter Traffic – also Daten, die nicht auf menschliches Verhalten erhoben werden – wird nicht weniger, sondern mehr und schwerer durch traditionelle Datenanalysen zu ermitteln. Je überzeugender Bots menschliches Verhalten imitieren, desto weniger trägt der probabilistische Ansatz Früchte — man kann nicht segmentieren, was man nicht klar unterscheiden kann. Verhaltensbasierte Erkennungssysteme laufen einem Ziel hinterher, das sich schneller bewegt als sie selbst.
Die Frage verschiebt sich von „Wie wahrscheinlich ist das ein Bot?“ zu „Ist bewiesen, dass das ein Mensch ist?“ Das ist keine graduelle Verbesserung, sondern eine Umkehrung der Beweislast.
Bots und manipulierter Traffic können wichtige Kennzahlen verfälschen. Wie groß ist dieses Problem für App Unternehmen?
Wir schätzen, dass verfälschte Traffic einen beachtlichen Anteil des globalen Volumina ausmacht. Deshalb haben wir eine Firma gegründet, die dieses Probelm an den Grund geht.
An welche Unternehmen richtet sich eure Lösung besonders und welche Anforderungen haben diese Kunden?
Mobile-App-Unternehmen mit signifikantem Paid-UA (User Acquisition) Budget, die auf Basis von Kohortendaten skalieren. In erster Linie Mobile Gaming, da sie sehr spezialisierte und hoch-performante UA-Organisationen sind, meistens mit einer In-App-Ökonomie als zusätzlicher Angriffsfläche.
Ansonsten Retail-Apps, Subscription-Apps, Utility; überall dort, wo entweder Installationen oder sogenannte Post-Install-Events die Auszahlungslogik fur die Kampagnen bestimmen. Aber auch Apps die mit automatisierten Angriffen auf User-Accounts oder bezahlten Content kämpfen.
Wie erkennt KAZIMI, ob hinter einer App Nutzung tatsächlich ein Mensch und kein Bot oder manipuliertes Gerät steckt?
Durch angewandte Kryptographie und proprietäre Technologien und Methoden, die wir selbst entwickelt haben. Dabei liegt unser Fokus auf Privatsphäre und Datensicherheit. Entgegen aller anderen Lösungen am Markt sammeln wir weder Geräte- noch Benutzerdaten und erstellen auch keine Blocklists. Jede einzelne Transaktion wird in Echtzeit geprüft und verifiziert. So erhalten unsere Kunden ein extrem starkes Multifunktionswerkzeug, ohne sich der Gefahr von Datenlecks und Verstöße gegen Datenschutzbestimmungen auszusetzen.
Was unterscheidet euren Ansatz von bestehenden Lösungen zur Erkennung von Fraud und manipuliertem Mobile Traffic?
Sehe erste Antwort: Wir erkennen Bots deterministisch — nicht über Wahrscheinlichkeits-Scores, sondern über eindeutige Signale auf der Ebene des einzelnen Geräts. Das Ergebnis sind 100 % verifizierte menschliche Daten und Einsichten in die verwendeten Manipulationstechniken der nicht menschlichen Daten als Grundlage für jede Optimierungsentscheidung. Somit decken wir den Betrugs- und Manipulationserkennungswunsch des Marketings unserer Kunden ab, aber auch die Belange der Sicherheitsverantwortlichen wie CISOs und CTOs.
KAZIMI benötigt nach eigenen Angaben keine personenbezogenen Daten für die Verifikation. Warum ist dieser Ansatz für euch wichtig?
Die meisten Adtech-Zentristischen-Lösungen verwenden personenbezogenen Daten, was höhere Anforderungen bzgl. DSGVO benötigt. Außerdem wollen wir sicherstellen, dass unsere Kunden die volle Kontrolle über Ihre Kunden- und Verkehrsdaten behalten. Wir bieten so auch eine transparente Preisstruktur, da wir unseren Umsatz nicht mit dem Verkauf von Daten subventionieren müssen.
Wenn verifizierte Menschlichkeit eine Grundschicht des Netzes werden soll, kann sie nicht auf Identifizierung beruhen. Eine Infrastruktur, die für jede Interaktion weiß, wer dahinter steht, ist Überwachungsinfrastruktur — und wäre als allgemeine Schicht weder durchsetzbar noch wünschenswert. Der Nachweis muss die Frage „Mensch?“ beantworten, ohne die Frage „Welcher Mensch?“ zu beantworten. Genau diese Trennung macht den Ansatz überhaupt erst verallgemeinerbar.
Welche Herausforderungen entstehen bei der Entwicklung einer Sicherheitslösung, die direkt in bestehende Apps und Analytics Systeme integriert werden soll?
Stabilität, Kompatibilität, Performanz und Verfügbarkeit sind die vier Hygienefaktoren, die wir immer priorisieren müssen. Selbst die beste und sicherste Erkennung wird am Markt nicht bestehen, wenn sie zu langsam ist, nicht auf allen Geräten funktioniert oder regelmäßig ausfällt. Im Gegensatz zu diesen Pflichtaufgaben ist das Forschen an den zukünftigen Manipulationsmethoden eher die Kür, mit der wir begeistern können, die aber keine Punkte macht, ohne dass die Pflicht gemeistert wurde.
Wie können verlässlichere First Party Daten Unternehmen dabei helfen, ihre Marketingbudgets und Kampagnen besser zu steuern?
Nicht jede Manipulation in einer Werbekampagne ist gleich schwerwiegend, es gibt durchaus Fälle, in denen die Unternehmen ein gewisses Maß an Manipulation billigen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Die beiden grössten Gefahren für die Werbetreibenden sind aus unserer Erfahrung zum einen die blinden Flecken, also einfach die Unkenntnis über kritische Manipulationen und die daraus wenigstens zum Teil entstehende Entschlossenheit falsche Entscheidungen mit großer Überzeugung and erheblicher Tragweite zu treffen.
Ein Kanal mit 30 % Fake-Installs kann bei reiner Betrachtung der Volumen erfolgreich und kosteneffektiv aussehen: viele Installs, vergleichsweise niedriger CPI (Kosten pro Installation). Ein sauberer Kanal sieht im Vergleich dazu meist teurer aus. Das Team läuft also Gefahr, systematisch in die falsche Richtung zu skalieren und zu optimieren — und die Verzerrung ist selbstverstärkend, weil mehr Budget in den betrügerischen Kanal mehr Betrug anzieht.
Mit verlässlichen Daten kehrt sich das Ranking um. Der eigentliche Gewinn ist nicht das eingesparte Budget, sondern das umgeschichtete Budget: Dasselbe Geld in echten Kanälen bringt echte Nutzer; es wird also Verschwendung von Marketingbudgets verhindert.
Welche nächsten Entwicklungen und Ziele stehen für KAZIMI auf dem Weg zu weiterem Wachstum im Mittelpunkt?
Das größte Wachstumshindernis für ein junges Startup ist nicht Skepsis am Konzept, sondern fehlende Fallstudien, die relevant für die Interessenten sind. Insofern fokussieren wir uns auf die Gewinnung von neuen Kunden, die in den meisten Fällen auch gerne über die positiven Effekte unserer Lösung sprechen.
Welche drei Ratschläge würdet ihr anderen Gründerinnen und Gründern mitgeben, die ein technologiegetriebenes Startup aufbauen?
- Bleib am Ball, wenn du weißt, dass du auf dem richtigen Weg bist – auch wenn die große Akzeptanz in deinem Umfeld ausbleibt. Lass Deine Ideen von echten Spezialisten für Dich validieren.
- Mache keine Versprechen im Verkaufsgespräch, die deine Software und Infrastruktur hinterher nicht einhalten können.
- Konzentriere Dich auf den Vorteil den Du deinen Kunden für ihr Geschäft bieten kannst, nicht den Vorteil den Du dir vom Kunden für Dich erhoffst.
Bildcredits – Iraj Larik
Wir bedanken uns bei Andreas Naumann für das Interview
Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder.
