IEDGE – Detección del fraude de clics en campañas de apps


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No te dejes engañar por los “buenos” resultados de tus campañas de apps

Tal como veíamos en el post Incremental Metrics en Publicidad Digital es necesario media las KPI Incrementales.

Muchos anunciantes evalúan el rendimiento de sus partners de publicidad en base en los resultados que ven. El problema surge cuando esos resultados ocultan la contribución real de cada uno de ellos, como se puede ver en este ejemplo a continuación.

Uno de nuestros clientes, nos facilitó un acceso a su MMP (Plataforma de Medición Móvil) donde pudimos acceder a todos los resultados de sus proveedores. Encontramos esto:

Descubrimos que 2 de ellos (partners 1 y 8, los de color naranja en la tabla) estaban generando volúmenes elevadísimos de clics, algo típico de quien está haciendo click flooding / click spamming. ¿Cómo sabemos esto?

  • Gran cantidad de clics y sin seguimiento de impresiones.
  • CR (tasa de conversión) muy pobre. Si comparamos el CR del partner 1 con el CR total, no se aprecia una gran diferencia, pero el CR promedio es muy bajo precisamente debido a esos 2 partners. Si excluimos esos 2, el CR promedio aumenta de de 0.27% a 13.01%!
  • No tenemos información sobre el coste del proveedor 8, pero el 1 muestra el mejor CPI, a pesar de la horrible CR (¿demasiado bueno para ser verdad?)
  • La tasa de asistencia del partner 1 es bastante baja. Sirve tantos clics que tiene muchas más posibilidades de conseguir que se le atribuyan más instalaciones. Parte de sus resultados son gracias a otras acciones de otros partners e instalaciones orgánicas. A su vez, el 8 tiene una alta tasa de asistencia, pero eso es porque el Partner 1 está «robando» muchas de sus conversiones, como veremos a continuación.
  • No hay conversiones de post view (tiene sentido ya que no están rastreando impresiones). Los clics prevalecen sobre las impresiones y tienen ventanas de atribución más largas, por lo que tienen más posibilidades de «salir mejor parados» en la comparación de la tabla.

¿Por qué los partners hacen fraude con clics?

Hay que tener en cuenta, que cuando se sirve una impresión, el usuario está siendo expuesto a una marca. Sin embargo, cuando solo se cuentan clics, no hay ninguna prueba de ello. Cuantos más clics se generen (que parecen no costar nada), más posibilidades hay de «robar» las conversiones.

Si consideramos que la atribución es solo un juego matemático, el incentivo del click flooding para un partner publicitario es aumentar las posibilidades de atribuir una conversión a sus campañas, generando tantos clics como sea posible. Esa conversión habría ocurrido de todos modos (porque es orgánica o generada por otros canales) y el partner solo cuenta un clic para ese usuario antes de que el usuario abra la aplicación.

¿Qué significa esto para el anunciante? Cada vez atribuirá más presupuesto a los proveedores que «roban» conversiones de 1) otros proveedores (dinero que debería haberse dado a otros) y 2) de las conversiones orgánicas (dinero que literalmente no se debería haber gastado). Los anunciantes piensan que estos partners son de los más rentables, pues les pagan a CPI, pero no se dan cuenta de que están pagando las instalaciones que habrían obtenido de todos modos. En otras palabras, están desperdiciando su inversión.

El impacto para el anunciante

El anunciante de este ejemplo quiere crecer, obtener un mayor volumen de instalaciones totales. ¿Puede lograrlo con proveedores que están haciendo click flooding?

Veamos este gráfico que compara la cantidad total de instalaciones, con todos los clics que generan los 2 partners que más cantidad de clics obtienen:

A partir del 8 de junio, hay un aumento del número total de instalaciones y también de los clics de esos 2 proveedores. Podría haber una correlación entre esos clics y esas instalaciones adicionales, pero, para estar seguros, veamos más datos.

¿Cómo se ve la evolución de las instalaciones totales en comparación con la cantidad de impresiones servidas?

En ese mismo período (del 8 de junio en adelante), las impresiones servidas también aumentaron, lo que también puede ayudar a explicar por qué las instalaciones totales han subido. En realidad, parece haber una correlación más clara entre las instalaciones totales y las impresiones, en lugar de los clics de los click flooders.

Tasa de asistencia – un indicador valioso

Miremos ahora la tasa asistida proporcionada por el MMP: el KPI que nos dice cuál es el porcentaje de usuarios convertidos que fueron impactados por un determinado canal pero que terminaron por ser atribuidos a otro.

Cuanto más alta es, más usuarios impactados por un canal se atribuyen a otro. Por ejemplo: si la tasa asistida del partner 5 es del 81%, significa que de todos los usuarios que instalaron la aplicación y que previamente vieron / clicaron en un anuncio colocado por el partner 5, el 81% de esas instalaciones se atribuyeron a otro partner/canal.

Por tanto, los click flooders tendrán una tasa de asistencia baja: “generan” tantos clics de tantos usuarios que es más probable que sean los que obtengan conversiones de otros canales, como del Partner 5. No generan valor para el anunciante, ya que no generan nuevas conversiones: si detienen su actividad, otros canales y el canal orgánico tendrían muchas más conversiones.

De hecho, cuanto más alto sea el volumen de los clics de los partners haciendo click flooding, mayor será el número total de conversiones asistidas:

Ahora veamos este mismo indicador desde otro ángulo: el partner 1 tiene una tasa de asistencia baja (16%). Sin embargo, el partner 8, que también está haciendo click flooding, tiene una tasa asistida relativamente alta (61%). ¿Cómo es posible? La explicación está relacionada con la naturaleza de su actividad: a pesar de que el partner 8 está obteniendo conversiones que deben atribuirse a otros canales, el partner 1 es más agresivo con el click flooding que el partner 8 y está «robando» más conversiones al 8 que el 8 al 1.

Veamos ahora la evolución de la tasa asistida y el número de conversiones asistidas del partner 1 por día, durante los meses de mayo y junio:

Cuando el partner 8 comenzó a hacer fraude de clics («robar» conversiones de otros canales), el partner 1 también se vio afectado y perdió algunas de esas instalaciones; esto muestra que la actividad de ambos afecta a todos los demás canales, incluidos entre sí. También nos dice que el partner 1 tiene una estrategia de click fooding más agresiva, ya que su tasa de asistencia es menor que la del partner 8 (16% frente a 61%).

Medidas para lograr un crecimiento real

En este caso real, no hay duda de que el anunciante está desperdiciando parte de su presupuesto al invertir en proveedores que hacen fraude con clics. A continuación, una serie de medidas (de menos a más eficiente) adoptadas por clientes en su misma situación:

  • Obligar a todos los partners a informar de las impresiones, (además de los clics), al MMP
  • Incluir en los contratos una cláusula que indique que no se pagará ninguna instalación que provenga de publishers con una tasa de conversión menor que un determinado valor. Esta práctica ya esta siendo aplicada en muchos casos.
  • Bloquear a los proveedores que hacen click flooding, a través de herramientas antifraude.
  • Usar servidores de anuncios propios, para tener un control total sobre las creatividades. En lugar de enviar imágenes, se envía un archivo HTML alojado en un servidor propio, para que el anunciante pueda saber cuantas impresiones y clics se generan realmente.

Por último, para maximizar la eficiencia de la inversión publicitaria, el objetivo final del anunciante no es solo evitar el fraude, sino comprender qué proveedores están generando valor.

Ahí es donde entran en juego las métricas incrementales: permiten ver no solo la cantidad de conversiones «atribuidas» a una campaña, sino también la cantidad de esas conversiones que son incrementales. En otras palabras, las métricas incrementales no tienen en cuenta los «resultados» que habrían sucedido de todos modos independientemente de la campaña.

Un cordial saludo,

Tiago Vila

Head of Analytics de Mediasmart

Profesor del área académica de Marketing

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