No en vano, pese a estar en retroceso de acuerdo con los datos de la Asociación Nacional de Anunciantes de Estados Unidos recogidos por Digilant, el fraude supondrá este año para los anunciantes en aquel país unas pérdidas de unos 5.500 millones de dólares (en 2016 ascendieron a 6.120 millones de dólares). En España, señalan los responsables de Digilant, se estima que la tasa de fraude es inferior al 10% del volumen total de negocio. Un porcentaje menor que en los países más desarrollados digitalmente (un 20% a escala global, según la auditora publicitaria Adloox) indican, pero nada desdeñable, lo que aconseja identificar bien las prácticas fraudulentas y poner medidas para combatirlas.
Tipos de fraude
La radiografía del fraude es extensa. En su informe, Digilant señala que “afecta a todo el marketing digital, generando un tráfico falso”. Primero fueron los clics generados por personas que no tienen interés real en el anuncio y la solicitud de impresiones en un Ad-Exchange “a sabiendas de que no será vista por ningún usuario real”. El fraude se sofisticó técnicamente cuando llegaron los bots, programas de software que simulan la acción de una persona visitando webs y haciendo clic en anuncios, hasta el punto, señalan desde la compañía, de que “cada vez es más frecuente que los bots estén organizados en redes (botnets), que amplían su acción introduciéndose en varios dispositivos generando spam o propagando virus.
La exposición de Digilant continúa con otras cuatro prácticas: el pixel stuffing (anuncio tan pequeño que el visitante de una web no lo aprecia, pero cuenta como impresión); el Ad-Stacking (se colocan varios banners o vídeos unos encima de otros en un solo espacio publicitario, cobrando al anunciante por impresiones falsas, ya que el usuario no puede ver que están apilados); los media fakes (medios falsos y suplantación de dominios, como sufrió recientemente el 'Financial Times'); y la masked URL (aparentar que un anuncio se publica en una web cuando realmente aparece en otra).
A estas modalidades, continúa el informe, se suman los riesgos derivados de que un anuncio de una marca aparezca junto a contenidos peligrosos o ilícitos, la colocación de anuncios en páginas con un falso tráfico generado a través de programas automatizados, o los falsos visionados de vídeos a través de bots.
Medidas
En cuanto a las medidas propuestas desde Digilant, se mencionan: el análisis de los datos de una página web y la implementación de whitelists y blacklists, el análisis del tráfico de los usuarios y reforzar los criterios de visibilidad. También, apoyarse en algoritmos adecuados, a través de análisis basado en machine learning; asegurarse de que se usa Ads.txt, solución desarrollada por IAB que confirma que cada web sube un archivo a su dominio raíz detallando a qué SSP (gestor de publicidad programática) ofrece su inventario; priorizar las compras en Ad-Exchanges privados; evitar las aplicaciones no certificadas; analizar las campañas a priori, para excluir cualquier posibilidad de fraude, además de hacerlo a posteriori; identificar agentes de confianza en el proceso; huir de la opacidad, y buscar estrategias personalizadas para cada marca.