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Por Redacción Adlatina |

Todos deben luchar juntos contra el enemigo común –el delincuente-, y no entre sí

(Advertising Age) – Hay que diferenciar a los buenos editores –por los sitios que ya se conocen- de otros sitios que tienen avisos –como 000000000.com, wkexsfmw.com, etcétera, pero nunca son vistos por los humanos. El 100% del tráfico de esta últimos llega desde los bots.

Todos deben luchar juntos contra el enemigo común –el delincuente-, y no entre sí
El autor, Augustine Fou, es un investigador independiente de ciber seguridad y del ad fraud.

Un artículo reciente de Rob Norman en Ad Age afirmó que el costo real del ad fraud para los marketers era significativo pero no tan malo como los titulares periodísticos sugieren. Los editores “sufren una pérdida cero”, escribió.

Pongámonos de acuerdo.

Debemos diferenciar a los buenos editores –por ejemplo, los sitios que usted ya ha conocido, como ESPN.com, WSJ.com, WashingtonPost.com, etcétera.- de otros sitios que tienen avisos –como 000000000.com, wkexsfmw.com, etcétera. Estos sitios nunca son visitados por humanos. ¿De donde consiguen entonces tanto tráfico? Bien, de los bots, también llamados eufemísticamente NHT, por non-human-traffic. El ciento por ciento del tráfico en esos sitios llega desde los bots. Pero aun así, eso no es tan obvio en los reportes de campañas en los cuales descansan los marketers.

¿Por qué? 1) Porque los reportes a menudo no muestran los detalles de los ítems en los que corren los avisos. 2) Los delincuentes con dominios como wkexsfmw.com cubren sus pasos simulando ser sitios buenos como ESPN.com, y 3) el tráfico que pueden comprar pasa por todos los filtros de fraudes, ya que los “malos” han testeado por A/B sus bots y seguramente están marcados como “no NHT” (esto es, limpios).

Los buenos editores, entretanto, sufren grandes pérdidas económicas debidas al ad fraud. Puede no haber una cantidad de bots en los propios sitios de los editores, como lo demostró el estudio de 2016 de DCN/White Ops. Pero los bots coleccionan cookies desde los buenos sitios y van a cualquier parte para causar impresiones publicitarias por cargar. Así es como ellos desvían los ingresos publicitarios desde los buenos editores. A medida que las firmas de compras de medios continúen adquriendo inventarios de bajo costo, seguirán enviando más dinero directamente a los bolsillos de los delincuentes cibernéticos. Crear real contenido que los humanos reales quieran leer es costoso e insume mucho tiempo. Los sitios falsos no tienen esos costos de contenidos, y su tráfico está enteramente generado por bots. Así es como ellos venden a precios super bajos.

Ahora, el mobile. Todos piensan que hay menos fraude en los mobiles. No es el caso. Es que la actual tecnología de detección de fraudes basada en JavaScrip no puede medir al mobile, específicamente en las apps, donde está la mayoría de las impresiones. Mientras hay software de detección del ad fraud, ¿alguien piensa que los “malos” instalarían estos SDKs en apps que ellos diseñan para cometer el fraude? Por supuesto que no. El fraude que es medido hoy proviene de los SDKs instalados en buenas apps que naturalmente tienen bajo fraude.

Pero el fraude en mobile es abundante porque es super simple: las malas apps están cargando toneladas de avisos en el background cuando la app o el dispositivo no son usados por los usuarios, y los dispositivos falsos de mobile simulados en data centers están bajando e instalando apps para abrirlas luego en cada día, e interactuando con ellas para engañar a todos los algoritmos de detección de fraudes.

Finalmente, el contexto es muy importante. Los 7.200 millones de dólares en fraude reportados por ANA/White Ops en 2016 deben ser divididos por un denominador correcto. Este no es el 11% de fraude (tomado de los 7.200 millones divididos por 70.000 millones en inversión digital en el año pasado). Dicho estudio de ANA/White Ops no midió a los avisos de búsqueda (o los “otros”) de sólo display, que fue de alrededor de 28 millones. Y no midió a los avisos display de Facebook o Google Adwords, porque la medición por terceras partes no era permitida; por esa razón hay que descontar 16 mil millones de los 28 mil millones. Los 7.200 millones deberían dividirse por 12.000 millones (los avisos de display fuera de las propiedades de Facebook y Google), lo que representa un 60% de fraude.

El fraude no es de 1.000 millones o “posiblemente mucho menos”, y tampoco el 2%. Es del 2% y está en disminución, porque nosotros no podemos medir eso y los bots de los “malos” son mejores para ocultarse.

Estos grandes números de la industria no tienen sentido. Lo que importa es cómo el fraude impacta a sus campañas. Los anunciantes que están vigilantes sufrirán menos pérdidas a manos del fraude. Y los que no lo estén, sufrirán grandemente.

 

Un esfuerzo concertado entre anunciantes, agencias y editores es el único camino de avanzar en nuestra posición en esta compleja batalla en contra de los delincuentes.