{"id":39775,"date":"2020-09-03T11:42:22","date_gmt":"2020-09-03T09:42:22","guid":{"rendered":"https:\/\/sprawnymarketing.pl\/?p=39775"},"modified":"2020-12-07T13:00:42","modified_gmt":"2020-12-07T12:00:42","slug":"10-mechanizmow-zaawansowanych-systemow-anty-ad-fraud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sprawnymarketing.pl\/blog\/10-mechanizmow-zaawansowanych-systemow-anty-ad-fraud\/","title":{"rendered":"10 mechanizm\u00f3w zaawansowanych system\u00f3w anty-ad fraudowych"},"content":{"rendered":"\n

Na Tw\u00f3j bud\u017cet reklamowy czyha sporo niebezpiecze\u0144stw. Z jednej strony by\u0107 mo\u017ce przep\u0142acasz za emisj\u0119 reklam i nie targetujesz odpowiednio kampanii. Z drugiej mo\u017cesz nie dostrzega\u0107 czego\u015b, co zjada ponad 30% Twoich \u015brodk\u00f3w. Warto si\u0119 nad tym zastanowi\u0107, poniewa\u017c by\u0107 mo\u017ce pomo\u017ce Ci to oszcz\u0119dzi\u0107 nawet 80 tys. z\u0142 miesi\u0119cznie!<\/p>\n\n\n\n

Czym s\u0105 ad fraudy?<\/h2>\n\n\n\n

Jak nie przep\u0142aca\u0107 i uzyska\u0107 CPC na poziomie 0,004 z\u0142? Dzi\u0119ki optymalnie dobranym ustawieniom emisji i odpowiednim narz\u0119dziom jeste\u015b w stanie znacznie obni\u017cy\u0107 stawki, za jakie kupujesz powierzchni\u0119 reklamow\u0105. Je\u015bli dobrze ustawisz kampani\u0119 na Facebooku, jeste\u015b w stanie zej\u015b\u0107 ze stawk\u0105 za klikni\u0119cie na przyk\u0142ad do wspomnianych 0,004 z\u0142. Zobacz, o ile wi\u0119cej ruchu mo\u017cesz \u015bci\u0105gn\u0105\u0107 na swoj\u0105 stron\u0119 przy wykorzystaniu tego samego bud\u017cetu!<\/p>\n\n\n\n

Co wi\u0119cej, b\u0119dzie to ruch bardzo warto\u015bciowy, nawet dwukrotnie lepszy ni\u017c wyniki, jakie uzyskujesz z najlepszych jako\u015bciowo kana\u0142\u00f3w, takich jak direct czy organic. Przyk\u0142ad takiej emisji:<\/p>\n\n\n\n

\"google<\/figure>\n\n\n\n

Problem polega tylko na tym, \u017ce to, co widzisz i co pokazuje Tw\u00f3j Google Analytics, mo\u017ce nie by\u0107 prawd\u0105… I tak jak na powy\u017cszym obrazku, mo\u017ce to by\u0107 ruch bot\u00f3w! <\/strong>Mo\u017ce on przybiera\u0107 r\u00f3\u017cne formy i by\u0107 bardzo ci\u0119\u017cki do dostrze\u017cenia. Min\u0119\u0142y ju\u017c czasy, gdy pochodzi\u0142 on z Azji, z jednego urz\u0105dzenia, wsp\u00f3\u0142czynnik odrzuce\u0144 wynosi\u0142 98%, a czas na stronie kilka sekund.<\/p>\n\n\n\n

Obecne boty potrafi\u0105 podszy\u0107 si\u0119 pod dowolne \u017ar\u00f3d\u0142o ruchu<\/strong>, mie\u0107 \u015bwietne wyniki, takie jak czas na stronie czy wsp\u00f3\u0142czynnik odrzuce\u0144, a nawet generowa\u0107 konwersje i formularze!<\/p>\n\n\n

\n S\u0105 to tzw. ad fraudy, czyli oszustwa marketingowe polegaj\u0105ce na generowaniu fa\u0142szywych ods\u0142on, klikni\u0119\u0107, lead\u00f3w itd. To jedne z najwi\u0119kszych wyzwa\u0144, z jakimi musz\u0105 mierzy\u0107 si\u0119 marketerzy!<\/p>\n\n\n

Oszu\u015bci marketingowi \u2013 tzw. fraudsterzy<\/strong> \u2013 korzystaj\u0105 z pomocy wyrafinowanych i zaawansowanych bot\u00f3w, program\u00f3w komputerowych, a nawet ludzi w celu wygenerowania sztucznego trafficu i zarobienia na tym procederze ogromnych pieni\u0119dzy.<\/p>\n\n\n\n

Ad fraud \u2013 skala problemu<\/h2>\n\n\n\n

Zgodnie z raportem Jupiter Research warto\u015b\u0107 zdefraudowanych pieni\u0119dzy na globalnym rynku online w 2018 r. wynios\u0142a 42 mld dolar\u00f3w, a rekordzi\u015bci zarobili 5 mln dolar\u00f3w w tylko jeden dzie\u0144<\/a>, frauduj\u0105c obejrzenia reklam wideo, za kt\u00f3re pobrali nies\u0142usznie wynagrodzenie od reklamodawc\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n

Ad fraudy mog\u0105 poch\u0142ania\u0107 nawet 1\/3 Twoich wydatk\u00f3w na reklam\u0119<\/a>! Je\u015bli do\u0142o\u017cymy do tego szacunki, \u017ce ponad 56% ruchu w Internecie jest generowane przez boty, a ponad 50% reklam mo\u017ce by\u0107 niewidoczne dla u\u017cytkownika, to skala strat robi si\u0119 przera\u017caj\u0105ca.<\/p>\n\n\n\n

Jaka jest skala problemu ad fraud\u00f3w na polskim rynku reklamowym?<\/h3>\n\n\n\n

Ostro\u017cne szacunki m\u00f3wi\u0105, \u017ce na fa\u0142szywy ruch reklamowy w Polsce wydawany jest ponad 1 mld z\u0142. Kwota wydaje si\u0119 zawrotna, zw\u0142aszcza gdy uwzgl\u0119dnimy statystyki IAB AdEx, zgodnie z kt\u00f3rymi w pierwszym tylko kwartale 2019 r. wydatki na reklam\u0119 internetow\u0105 w Polsce wynios\u0142y 1,08 mld z\u0142.<\/p>\n\n\n\n

Ciekawym zjawiskiem i sporym problemem jest r\u00f3wnie\u017c wyklikiwanie reklam przez ludzi<\/strong> \u2013 mog\u0105 to by\u0107 tzw. ludzkie farmy klik\u00f3w lub wyklikiwanie reklam przez nieuczciw\u0105 konkurencj\u0119. Je\u015bli masz do czynienia ze stosunkowo niewielkim bud\u017cetem reklamowym i wysokim kosztem za klikni\u0119cie, wtedy wyklikanie nawet kilkudziesi\u0119ciu klikni\u0119\u0107 dziennie przez kilku konkurent\u00f3w mo\u017ce spowodowa\u0107 spore straty w bud\u017cecie. Wed\u0142ug danych TrafficWatchdog nawet po\u0142owa p\u0142atnych klik\u00f3w by\u0142a generowana w wyniku z\u0142o\u015bliwego wyklikiwania przez konkurencj\u0119!<\/strong><\/p>\n\n\n

\n

PORADA<\/p>\n

W przypadku wykrycia procederu wyklikiwania reklam przez nieuczciw\u0105 konkurencj\u0119 lub tzw. \u201ewyklikiwaczy reklam\u201d, notorycznie klikaj\u0105cych w p\u0142atne linki reklamowe, warto zastosowa\u0107 ochron\u0119 w postaci automatycznych blokad wyklikiwania Google Ads. Automatycznie prze\u0142o\u017cy si\u0119 to na oszcz\u0119dno\u015bci marketingowe.<\/p>\n<\/div>\n\n\n

Podobnie jest w przypadku kampanii leadowych rozliczanych w modelu CPL. Tutaj tak\u017ce dochodzi do wielu nadu\u017cy\u0107. Szczeg\u00f3lnie w bran\u017cy finansowej czy ubezpieczeniowej spora cz\u0119\u015b\u0107 lead\u00f3w mo\u017ce by\u0107 efektem dzia\u0142ania bot\u00f3w lub praktyk takich jak afiliacja wspomagana<\/strong>: u\u017cytkownik wype\u0142nia formularz, ale w zamian otrzymuje okre\u015blony bonus od innego dostawcy (rabat, punkty lojalno\u015bciowe, gratis itd.).<\/p>\n\n\n\n

Kolejn\u0105 praktyk\u0105 jest korejestracja<\/strong>, kt\u00f3ra polega na multiplikacji jednego formularza i sprzedania go wielu reklamodawcom. Opr\u00f3cz oczywistych strat marketingowych powoduje to r\u00f3wnie\u017c spore straty operacyjne, poniewa\u017c Tw\u00f3j dzia\u0142 handlowy czy call center musi takie zapytania obdzwania\u0107.<\/p>\n\n\n\n

Dlatego w przypadku wykrycia procederu generowania lead\u00f3w przez boty, warto zastosowa\u0107 system ochrony<\/strong> zabezpieczaj\u0105cy Tw\u00f3j formularz przed tego typu programami generuj\u0105cymi bot leady.<\/p>\n\n\n\n

1. CLICK SCANNER \u2013 kategoria FINANSE<\/h4>\n\n\n\n

Zidentyfikowano 120 tys. fa\u0142szywych klikni\u0119\u0107 w ci\u0105gu miesi\u0105ca z mailing\u00f3w + afiliacji \u2013 wygenerowane oszcz\u0119dno\u015bci marketingowe dla klienta: 80 tys. z\u0142 (1 miesi\u0105c).<\/p>\n\n\n\n

2. GOOGLE ADS SCANNER \u2013 kategoria POMOC DROGOWA<\/h4>\n\n\n\n

Zidentyfikowano 1000 fraudowych klikni\u0119\u0107 w ci\u0105gu miesi\u0105ca od nieuczciwej konkurencji wyklikuj\u0105cej reklamy w Google Ads klienta \u2013 wygenerowane oszcz\u0119dno\u015bci marketingowe dla klienta: 5 tys. z\u0142 (1 miesi\u0105c).<\/p>\n\n\n\n

3. LEAD SCANNER \u2013 kategoria BANKOWO\u015a\u0106<\/h4>\n\n\n\n

Zidentyfikowano 50 tys. bot lead\u00f3w w kampanii klienta \u2013 wygenerowane oszcz\u0119dno\u015bci marketingowe dla klienta: 27 tys. z\u0142 (1 miesi\u0105c) + oszcz\u0119dno\u015bci operacyjne call center na poziomie 25 tys. z\u0142 (1 miesi\u0105c).<\/p>\n\n\n\n

Jak bardzo op\u0142acalny mo\u017ce to by\u0107 proceder? Pokazuj\u0105 to przyk\u0142ady naszych rodzimych bot\u00f3w. Dane pochodz\u0105 z realnych kampanii przeanalizowanych za pomoc\u0105 narz\u0119dzia TrafficWatchdog:<\/p>\n\n\n\n

\u201eW naszej dzia\u0142alno\u015bci mamy ju\u017c praktycznie na co dzie\u0144 do czynienia z botami operuj\u0105cymi na kampaniach znanych marek, kt\u00f3re potrafi\u0105 dziennie wygenerowa\u0107 tzw. \u201efake kliki\u201d o warto\u015bci kilkudziesi\u0119ciu tysi\u0119cy z\u0142otych. Mamy tutaj do czynienia z zaawansowanymi botami, kt\u00f3re nie tylko generuj\u0105 kliki, ale potrafi\u0105 r\u00f3wnie\u017c zasymulowa\u0107 zachowanie na stronie podobne do tego, jak zachowuje si\u0119 potencjalny u\u017cytkownik.\u201d<\/p>\n\n\n\n

\u2013 podaje Micha\u0142 Frymus z TrafficWatchdog.pl, dzia\u0142aj\u0105cego na rynku identyfikacji i ochrony kampanii reklamowych przed oszustwami marketingowymi online.<\/p>\n\n\n\n

Jak si\u0119 broni\u0107 przed ad fraudami?<\/h2>\n\n\n\n

Po pierwsze zajrzyj od razu do zainstalowanych na stronie podstawowych narz\u0119dzi, takich jak Google Analytics, HotJar, CrazyEgg, Lucky Orange<\/strong>. Przy czym nie szukaj w nich oczywistych anomalii, niskiej jako\u015bci ruchu, wizyt z egzotycznych kraj\u00f3w i tym podobnych. Warto zajrze\u0107 g\u0142\u0119biej i poszuka\u0107 niepokoj\u0105cych korelacji, np. proporcji mikro do makrokonwersji konwersji czy powtarzalno\u015bci zachowa\u0144. Cz\u0119sto wizyty bot\u00f3w b\u0119d\u0105 wygl\u0105da\u0142y tak samo, cho\u0107 zbiorczo analizowane, mog\u0105 wydawa\u0107 si\u0119 atrakcyjnym \u017ar\u00f3d\u0142em ruchu.<\/p>\n\n\n\n

Nie bez znaczenia pozostaje te\u017c odpowiednia walidacja jako\u015bci otrzymywanych formularzy<\/strong> i przypisywania ich do odpowiednich \u017ar\u00f3de\u0142. Dok\u0142adna identyfikacja potencjalnego ad frauda wymaga natomiast zastosowania zaawansowanych technologii umo\u017cliwiaj\u0105cych weryfikacj\u0119 poszczeg\u00f3lnych obszar\u00f3w i du\u017cej liczby parametr\u00f3w sk\u0142adaj\u0105cych si\u0119 na finaln\u0105 ocen\u0119 ruchu.<\/p>\n\n\n\n

Dlatego w systemach anty-ad fraudowych zastosowanie znajduj\u0105 rozwi\u0105zania systemowe z obszaru sztucznej inteligencji, sieci neuronowych oraz fingerprintingu. Wszystko po to, aby utrudni\u0107 zadanie potencjalnym oszustom, kt\u00f3rzy wiedz\u0105, jak poradzi\u0107 sobie ze standardowymi zabezpieczeniami.<\/p>\n\n\n\n

10 mechanizm\u00f3w, kt\u00f3rych u\u017cywaj\u0105 zaawansowane systemy anty-ad fraudowe<\/h3>\n\n\n

\n 1<\/span>\n Machine learning oraz big data<\/h2>\n\n\n

Klasyfikatory oraz algorytmy sztucznej inteligencji, operuj\u0105ce na du\u017cej ilo\u015bci danych weryfikowanych w czasie rzeczywistym. Algorytmy uczenia maszynowego w celu identyfikacji nienaturalnych wzorc\u00f3w na monitorowanej stronie.<\/p>\n\n\n

\n 2<\/span>\n Device\/Canvas Fingerprinting<\/h2>\n\n\n

Tak zwany wirtualny odcisk, czyli unikalne identyfikatory urz\u0105dze\u0144 oraz przegl\u0105darek, z kt\u00f3rych zosta\u0142 wygenerowany klik lub lead. Analiza nak\u0142adaj\u0105cych si\u0119 wzorc\u00f3w\/matryc parametr\u00f3w oraz identyfikacja fraudowych urz\u0105dze\u0144 generuj\u0105cych sztuczny ruch.<\/p>\n\n\n

\n 3<\/span>\n User behavioral analysis (UBA)<\/h2>\n\n\n

Uczenie maszynowe i analiza behawioralna w celu identyfikacji nienaturalnych wzorc\u00f3w zachowa\u0144 potencjalnego usera na monitorowanej stronie.<\/p>\n\n\n

\n 4<\/span>\n BOT Honey pots<\/h2>\n\n\n

\u201ePu\u0142apki\u201d zastawiane na boty, pozwalaj\u0105ce namierzy\u0107 dzia\u0142aj\u0105ce na stronie programy generuj\u0105ce sztuczny traffic.<\/p>\n\n\n

\n 5<\/span>\n Tamper proofing<\/h2>\n\n\n

Algorytmy \u201eproof of work\u201d, wywo\u0142uj\u0105ce matematyczne obliczenia, kt\u00f3re prawdziwa przegl\u0105darka przetwarza w tle bez wp\u0142ywu na u\u017cytkownika; w przypadku fa\u0142szywych przegl\u0105darek generowanych przez boty brak dostarczonych rozwi\u0105za\u0144.<\/p>\n\n\n

\n 6<\/span>\n Analiza parametr\u00f3w systemowych\/przegl\u0105darki<\/h2>\n\n\n

Analiza bot\u00f3w podszywaj\u0105cych si\u0119 pod r\u00f3\u017cne typy system\u00f3w oraz przegl\u0105darek, kt\u00f3re po sprawdzeniu nie pasuj\u0105 do atrybut\u00f3w danego typu systemu lub przegl\u0105darki. Identyfikacja zaawansowanych narz\u0119dzi automatyzacji przegl\u0105darek takich jak Selenium i PhantomJS.<\/p>\n\n\n

\n 7<\/span>\n Site rendering<\/h2>\n\n\n

Analiza obs\u0142ugi skrypt\u00f3w JavaScript oraz pixeli zaimplementowanych na monitorowanej stronie (JavaScript + Pixels triggering).<\/p>\n\n\n

\n 8<\/span>\n Analiza i weryfikacja adres\u00f3w<\/h2>\n\n\n

Lokalizacja adres\u00f3w oraz dostawc\u00f3w IP. Identyfikacja adres\u00f3w IP generowanych przez centra danych, us\u0142ugi TOR, VPN. Identyfikacja adres\u00f3w IP znajduj\u0105cych si\u0119 na tzw. IP black lists.<\/p>\n\n\n

\n 9<\/span>\n Dane wizyty<\/h2>\n\n\n

Analiza parametr\u00f3w URL, plik\u00f3w cookie.<\/p>\n\n\n

\n 10<\/span>\n Google<\/h2>\n\n\n

Analiza i weryfikacja danych dostarczanych przez aplikacje Google.<\/p>\n\n\n\n

\"ad
Wszystkie te mechanizmy pozwalaj\u0105 wy\u0142apa\u0107 podejrzany ruch, jak na obrazie powy\u017cej (Aplikacja TrafficWatchdog \u2013 CLICK SCANNER \u2013 przegl\u0105d)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"click<\/figure>\n\n\n\n
\"click
Takiej analizie poddawane jest ka\u017cde klikni\u0119cie i ka\u017cda wizyta na stronie. Analiza pojedynczego klikni\u0119cia wygl\u0105da nast\u0119puj\u0105co (Aplikacja TrafficWatchdog \u2013 CLICK SCANNER \u2013 szczeg\u00f3\u0142y klika)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Co mo\u017cesz zyska\u0107, stosuj\u0105c odpowiednie zabezpieczenia?<\/h2>\n\n\n\n

Narz\u0119dzia anty-ad fraudowe to realne prze\u0142o\u017cenie na biznes i oszcz\u0119dno\u015bci marketingowe na rozliczeniach z dostawcami dzi\u0119ki:<\/p>\n\n\n\n