开发者依靠广告质量工具来识别和拦截不良广告，例如强制跳转、自动点击、导致App崩溃或展示不当内容的广告素材。AppLovin旗下的Max平台通过AppLovin Ad Review提供这项功能，其前身是我们于2019年收购的SafeDK。其他平台也提供类似工具。

这类工具只有看到实际展示的广告后才能发挥作用，而平台需要开发者授权获得这一访问权限。但有了访问权限，也意味着要承担相应的责任：这些数据属于投放广告的平台和看到广告的用户，只能用于识别和拦截不良广告，不能用于其他目的。

这篇文章将介绍广告质量工具应该遵循怎样的数据使用标准，以及AppLovin Ad Review是如何落实这一标准的。

AppLovin Ad Review是如何运作的

AppLovin Ad Review只会审核经由Max聚合的广告，并且只有开发者在Max后台主动开启该功能后才会运行。相关数据仅用于广告审核，并以汇总形式呈现在报告中。目前之所以保留用户级别的详细信息，目的是为了帮助开发者追溯某一条具体的不良广告并将其屏蔽。我们不会利用这些数据建立用户或设备画像，也不会将其用于Axon或AppLovin的其他任何模型。我们不会在任何情况下，利用其他广告平台的广告投放数据来训练自己的模型。

即便如此，我们还是决定彻底移除这些用户级别的信息。识别和拦截不良广告并不需要这些数据，我们更希望Ad Review遵循所有广告质量工具都应达到的标准。

Why this matters

为何我们看重这一点

对用户而言-广告平台向用户展示什么广告，是其模型基于自身收集的数据计算出的结果，而模型所使用的数据，是平台按照与用户和开发者之间的协议框架下收集的。如果另一家公司在用户层面获取了某个广告平台实际展示的广告，就意味着该平台及其用户的部分数据被带出了原有协议约定的使用范围，而开发者和用户甚至可能对此毫不知情。

对广告平台而言-每个广告平台的核心竞争力，都来自自身积累的广告投放数据：展示了什么广告、展示给了谁，以及最终产生了什么结果。如果能够持续获取其他广告平台的广告流，就相当于掌握了整个行业的广告投放结果及其对应的竞价信息。也正因如此，我们的条款明确禁止将通过AppLovin服务获得的数据提供给第三方，并将竞价信息列为保密信息。

对归因而言-想象一下，如果广告平台A利用这些数据训练自己的实时模型，会发生什么？它可以看到广告平台B刚刚以某个竞价，向某个特定用户展示了某个广告主的广告。随后，广告平台A的竞价系统就可以竞得这个用户的下一次广告展示机会，向其展示同一广告主的广告，最终拿走原本由广告平台B的投入所促成的点击和安装。

我们如何落实这一标准

这个标准其实很简单：广告质量工具只应导出经过汇总和去标识化处理的数据，不应获取其他广告平台的用户级广告投放数据。汇总数据同样能够有效识别不良广告，因此这一限制并不会影响广告质量工具发挥作用。真正需要保护的是广告平台持续提供优质广告的动力。广告平台之所以愿意持续投入、不断优化广告投放，是因为这些投入带来的回报理应回到自己。如果某个工具获取这些广告投放数据，并将其用于其他竞争平台的广告投放模型，就等于把回报转移给了没有承担相应投入成本的一方。长此以往，只会削弱推动整个行业持续投入和创新的动力。

Ad Review现在已经按照这一标准完成调整。我们将取消用户级别的广告展示路径视图，开发者看到的将是按广告平台、广告位和广告素材汇总后的报告。仅提供汇总数据版本的Ad Review SDK现已支持iOS和Android。任何平台都可以采用同样的做法，我们也鼓励开发者确保App中接入的所有广告质量SDK都遵循这一标准。

无论在哪里收集这些数据，我们都不能接受任何人以“广告质量”为名，收集与AppLovin广告展示相关的数据或我们合作伙伴的数据，再将其挪作他用。我们的条款在任何环境下都对这些数据提供保护，而不仅仅是在Max中。因为一旦这种做法成为常态，将会破坏整个广告生态赖以运转的信任、公平，以及各方利益一致的激励机制。