¿Cómo detectar fraudes publicitarios?



Solución

Marketing Mix Modeling
Atribución
Analítica
Activación

Módulo

Supervisar y Analizar
Planificar
Activar
Minería de Datos
Privacy Center

Problemática

Las campañas de marketing digital están expuestas al fraude publicitario mediante prácticas maliciosas como el click spamming y el click injection. Estos fraudes no solo provocan pérdidas financieras importantes, sino que también distorsionan los datos analíticos esenciales para tomar decisiones estratégicas informadas.

Objetivo

El objetivo de esta guía es formar sobre los mecanismos y los impactos de dos tipos de fraude publicitario muy comunes. Proporcionando explicaciones claras, ejemplos concretos y métodos de análisis para cada tipo de fraude, esta documentación te ayudará a detectar de manera más eficaz las actividades fraudulentas que podrían afectar el rendimiento de tus campañas de marketing y a implementar soluciones robustas para prevenirlas.

Dificultad

Simple
Intermedia
Avanzada


1. Click Spamming

¿Qué es el Click Spamming?

El click spamming es una práctica fraudulenta en la que el atacante genera un gran número de clics falsos o no solicitados en anuncios. El objetivo del atacante es atribuirse el crédito de las conversiones que de otro modo se habrían atribuido a otras fuentes de tráfico, ya sean orgánicas o pagadas.


Ejemplo concreto para un anunciante de e-commerce o una app móvil

Un e-comerciante lanza una campaña publicitaria móvil para su nueva colección de ropa. Un editor malicioso integra un código en una aplicación popular que genera automáticamente clics en segundo plano sin que el usuario lo sepa. Así, si la aplicación es popular y el usuario decide instalarla accediendo directamente a la tienda de aplicaciones, la red fraudulenta reclamará el crédito de esta instalación gracias a los clics falsos generados previamente.


Riesgos para el anunciante

  • Pérdida financiera: Pago por conversiones no legítimas.
  • Datos distorsionados: Alteración de métricas, dificultando la optimización de campañas.
  • Impacto en la estrategia: Decisiones erróneas basadas en datos inexactos.


¿Cómo analizar y detectar el Click Spamming?

  • Tiempo de clic a instalación (CTIT): Un CTIT anormalmente largo (varias horas o días) puede indicar click spamming.
  • Tiempo de clic a compra (CTPT): Un CTPT anormalmente largo (varias horas o días) o extremadamente corto (menos de 3 minutos para completar una compra) puede indicar click spamming.
  • Tasa de conversión baja: Gran cantidad de clics con pocas instalaciones o ventas.
  • Análisis de la fuente de los clics: Fuentes con volúmenes de clics desproporcionados en comparación con las instalaciones.
  • Comportamiento sospechoso del usuario: Usuarios inactivos tras la instalación.


2. Click Injection

¿Qué es el Click Injection?

El click injection es una forma avanzada de fraude específica de dispositivos Android. Aplicaciones maliciosas detectan el inicio de una instalación de aplicación y generan un clic justo antes de que termine la instalación, atribuyéndose así el crédito de la misma.

Ejemplo concreto para un anunciante de e-commerce o una app móvil

Un usuario descarga la aplicación de e-commerce desde el Play Store. Una aplicación fraudulenta en su dispositivo detecta el inicio de la instalación y envía un clic falso a una red publicitaria. El anunciante entonces atribuye la instalación a este clic fraudulento, pensando que su campaña generó la instalación.

Riesgos para el anunciante

  • Presupuesto malgastado: Pago por instalaciones orgánicas.
  • Atribución errónea: Dificultad para evaluar la eficacia real de las campañas.
  • Pérdida de confianza: Relación tensa con los socios publicitarios.

¿Cómo analizar y detectar el Click Injection?

  • CTIT muy corto: Un CTIT de pocos segundos es sospechoso de click injection.
  • CTPT muy corto: Un CTPT de pocos segundos (o cualquier duración anormalmente corta para completar un recorrido de compra) es sospechoso de click injection.
  • Pico anormal de clics: Volumen elevado de clics durante las horas pico de instalaciones.
  • Análisis de las aplicaciones fuente: Identificar aplicaciones que generan clics justo antes de las instalaciones.
  • Incoherencias geográficas: Clics e instalaciones provenientes de zonas geográficas inesperadas.


¿Cómo puede ayudarme Eulerian a analizar mi Click-to-Purchase-Time (CTPT)?

El caso práctico descrito a continuación se enfoca en la identificación de CTPT demasiado cortos para ser atribuidos a tráfico humano.
Para realizar este análisis, necesitas exportar las ventas desde tu Datamining > Lista de ventas, añadiendo las columnas adecuadas (ver más abajo).

Ruta en Eulerian: Analítica >Datamining> Lista de ventas

Configuración de la exportación: Haz clic en "Añadir columnas", luego selecciona:
  • Duración de la visita (expresada en segundos)
  • Historial de marketing
  • Tipo de interacción (post-clic vs post-impresión vs revisita)
  • Fecha de interacción por canal
Haz clic en el botón "Buscar", luego en "Exportar", y finalmente en "Exportar en segundo plano". La exportación estará disponible en unos instantes.
Para descargarlo, haz clic en "Historial de generaciones", luego en el icono de descarga.
Una vez descargado el archivo, elimina las columnas innecesarias y añade una columna "Fraud Analysis" (encuentra un ejemplo del archivo más abajo).
En la primera celda de tu nueva columna (última columna del ejemplo a continuación), copia y pega la siguiente fórmula:
=SI(E16 < 180; "Fraud Suspicion"; "Valid Trafic")
  • E16 corresponde a la celda en la que está disponible el valor de duración de visita.
  • 180 corresponde a la duración mínima expresada en segundos para una sesión de compra considerada como válida. En nuestro caso, cualquier sesión de compra completada en menos de 3 minutos se considera sospechosa.
Gracias a la referencia de pedido y las dimensiones de medios también disponibles en el archivo, identifica el socio implicado para analizar más a fondo la sospecha de fraude.
¡Identifica eficazmente las conversiones expuestas a un Click-to-Purchase-Time demasiado corto!