‘Un gran problema con cifras bajas: AdFraud’, por Benito Marín
Hace algunos meses me llegó una información acerca de los tipos de fraudes, robos y delitos ordenados en un eje cartesiano con dos criterios: nivel del beneficio a obtener, y el esfuerzo y riesgo estimado para llevarlo a cabo. Es un estudio, de 2016, que realizó Hewlett Packard Enterprises, denominado “The business of Hacking”. Aparecía “crimen organizado”, “fraude médico”, “extorsión”, “tarjetas de crédito” y otras. ¿Sabéis cuál era la que tenía el mayor potencial de beneficio, y menor riesgo de cometerlo? Ad Fraud. Sí, el fraude relativo a torpedear vuestras campañas online. Yo creo que ese dato sigue vigente.
A finales de mayo, lanzamos el nuevo Media Quality Report (MQR), más conocido como el “benchmark de IAS”, que generamos todos los años. El nivel de Invalid Traffic se sitúa en un 0,7% en España en las campañas optimizadas (como media de los diferentes formatos, vs 10,9% de media en las no optimizadas). Esto significa que las estrategias de optimización funcionan. Reducir el fraude al mínimo es clave para maximizar la eficiencia y el retorno de la inversión para los anunciantes. Es por eso que Integral Ad Science tiene nuestro 'Threat Lab'. Están dedicados a mantenerse un paso adelante de los defraudadores que constantemente intentan eludir las tecnologías y la detección de fraudes, y a descubrir nuevos y emergentes esquemas de éstos.
En los últimos 30 días, IAS Threat Lab ha destapado dos tramas de Ad Fraud (“Vapor Threat” y “Kaleidoscope”), de los cuales Programmatic Spain se ha hecho eco, enfocadas a la creación de apps maliciosas en Android. Podéis visitar la noticia de PS en los links. Parece que estos informes han destacado de nuevo esta batalla constante contra el fraude.
Esta métrica de la Calidad de Medios es de las primeras que aparecieron, hace más de 10 años. Las métricas han aumentado en número (Brand suitability, Atención, MFA, etc.) y a menudo son estas nuevas las que están copando la prensa, y que se están llevando la notoriedad, los debates, mesas redondas, ponencias, etc. Y mientras tanto, la batalla sigue para continuar reduciendo el número de impresiones generadas por robots en España.
Hay multitud de tipos de Invalid Traffic. Básicamente se dividen en dos tipos:
General Invalid traffic (GIVT). Son los robots “buenos” que sirven para que Internet “funcione”.
Sophisicate Invalid Traffic (SIVT). Estos son los robots malos, el Ad Fraud, que tienen como objetivo un beneficio económico. Estos son algunos ejemplos:
Ad stacking: múltiples anuncios se colocan uno encima del otro en una sola ubicación, siendo visible solo un anuncio (el de arriba)
Pixel stuffing: uno o más anuncios, o incluso una web, se introducen en un solo marco de 1x1 píxeles, de modo que los anuncios son invisibles.
Domain spoofing: los estafadores suplantan el dominio de una soporte para hacer pasar inventario de baja calidad como si fuera de alta calidad.
Malicious apps: incluye cosas como servicios en segundo plano y anuncios ocultos (ad stacking, banners invisibles, etc.)
App-name spoofing: apps que falsean lo que son para atraer anunciantes.
Location fraud: los estafadores enviarán información de ubicación falsa para que el anuncio se muestre en otra ubicación.
Yo creo que es posible luchar para mitigar lo más posible este problema que nos afecta a todos. Para ello se pueden llevar a cabo dos tipos de acciones:
Medir vuestras campañas con herramientas verificadas por la Industria y por organizaciones dedicadas a este fin. De esta forma estamos seguros de que se cumple con los estándares más completos y fiables.
Implementar estrategias de optimización, como el bloqueo de las impresiones generadas por robots, así como aplicar filtros en los DSP para no pujar por esas impresiones.
Los niveles de Ad Fraud están por debajo del 1%. Es una cifra pequeña que esconde un problema grande que debemos seguir trabajando para solucionarlo.
Benito Marín, Director, Customer Success Spain and Portugal en Integral Ad Science
