Man sollte sich nie voll und ganz auf Technologie verlassen, wenn es um die Identifizierung und Bekämpfung von AdFraud geht. Marcel Sprecher wird Analyse-Ansätze und Routinen aufzeigen, die Sie in ihren Kampagnen umsetzen können, um ihr AdFraud Risiko zu reduzieren.
31. DAS PROGRAMMATIC ADVERTISING MANTRA
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Right Person = Audience Data
Right Message = Personalisierung basierend auf diesen Daten
Right Time = Genau dann, wenn die Message relevant ist
Wo ist das Umfeld? Haben wir Jahrzehnte der
Werbewirkungsforschung einfach vergessen?
33. NOT ALL CONTENT IS CREATED EQUAL
Fraudlogix Studie:
>50% aller gemessenen betrügerischen
Impressionen stammen von <1% der
Publisher.
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34. NOT ALL CONTENT IS CREATED EQUAL
TUNE untersuchte 24 Mia Klicks über 700
Mobile Ad Networks.
Auch wenn im Schnitt “nur” 15% aller Klicks
als betrügerisch eingestuft wurden, fanden
sie Ad Networks mit deutlich über 50%
Fraud und sogar diverse reine Bot-
Netzwerke.
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35. EINE WICHTIGE UNTERSCHEIDUNG
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Programmatic Buying:
Automatisierter Einkauf von Online Werbung in Echtzeit
Programmatic Media:
Online-Inhalte, die mit dem Ziel erstellt wurden, vom Programmatic-Advertising-Ökosystem
zu profitieren
38. HIGH QUALITY vs. LOW QUALITY CONTENT
Pixilate Studie:
Im Society & Culture Umfeld (sprich u.a. Viral
Content) ist das Ad Fraud Risiko am grössten
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45. DER SNIFF TEST: KAMPAGNEN-METRIKEN
45
Warnsignale:
Erstaunlich tiefe Kosten pro Klick?
Erstaunlich gute Click-through Rates?
Sehr tiefe Kosten pro 1000 Impressionen und dennoch hohe Viewability?
Sehr hohe Bounce-Rates?
Erkennbare, unnatürlich erscheinende Traffic- oder Impression-Patterns?
46. OPEN EXCHANGE vs. PUBLISHER DEALS
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Webrepublic Portfolio:
Zunehmender Anteil an Spendings
über Publisher Deals und Private
Marketplaces.
Ähnliche Entwicklungen lassen sich
auch im Gesamtmarkt feststellen.
49. ADS.TXT
– Technische Lösung die es Publishern ermöglicht eindeutig zu deklarieren, wer
autorisiert ist, ihr Inventar anzubieten respektive zu verkaufen
– Bekämpft somit Domain-Spoofing
– DSPs (Tools zum Einkauf von Inventar) bieten inzwischen die Möglichkeit nur von
autorisierten Quellen einzukaufen.
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50. DIMENSIONEN ZUR RISIKO-BEURTEILUNG
Mobile vs. Desktop
Video vs. Display vs. Search
App vs. Web
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Menschliches Monitoring
Technisches Monitoring/Filtering
eingesetzt oder nicht
High Quality vs. Low Quality Content
Short Tail vs. Long Tail Content
High Risk vs. Low Risk Regionen
Industrie-Initiativen wie bspw. Ads.txt
umgesetzt oder nicht
Open Auction vs. Publisher Deals
51. WHEN THE **** HITS THE FAN
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❏ Hauptsächlich Open Exchange
❏ Sehr hoher Video-Anteil
❏ Viel Long Tail / Low Quality Content
❏ Kaum Ads.txt zertifiziertes Inventar
❏ Hoher InApp-Anteil
❏ Kein Geld für Verification/Prevention-
Tools
❏ Kaum Zeit für händisches Monitoring
❏ Hochrisiko-Region
53. Ad Fraud findet statt und zwar in einem
Ausmass, welches Marketeers zwingt, sich
damit auseinander zu setzen.
53
54. Keine technologische Lösung bietet 100%-
igen Schutz. Ad Fraud ist zu lukrativ, das
Risiko zu gering. Bad Guys finden immer
Lösungen, um technologische
Schutzmassnahmen zu umgehen.
54
55. Nicht alle Inhalte, Geräte, Formate,
Regionen sind gleich. Context matters!
Als Marketeer muss ich die Risiken
verstehen, damit ich sie minimieren kann.
55
56. “If something looks too good to be true, it
is too good to be true.”
Ein gesundes Mass an Skepsis und eine
defensives Kaufverhalten zahlt sich aus.
56
Ad Fraud ist ein Thema, welches mich in meinem beruflichen Alltag ununterbrochen begleitet. Ich möchte im Rahmen dieser Präsentation meine Perspektive
auf die Problematik mit ihnen teilen und einige Denkanstösse zum Umgang mit Ad Fraud Risiken geben.
Ad Fraud ist ein Thema, welches in den letzten 18-24 Monaten in der Branchenpresse Hochkonjunktur hatte. Dies kommt sicher nicht
von ungefähr. Grosse Zahlen, grosser Schaden hat nunmal einen enormen Nachrichtenwert. .
https://www.slideshare.net/samuelscott/the-billions-youre-losing-to-online-ad-fraud
Man sieht, niemand weiss so richtig, welches Ausmass Ad Fraud tatsächlich annimmt. Sind es nun 6 oder 16 Milliarden die abgezweigt werden? Ist jede zweite, dritte oder vierte Impression nur
für einen Bot sichtbar? Durch diese Ungewissheit ist das Thema natürlich auch ein gefundenes Fressen für Kommentatoren (wie mich), die an Branchen-Veranstaltungen (wie der OMK) ihre Meinung
zum Besten geben ;)
https://de.slideshare.net/augustinefou/state-of-digital-ad-fraud-q2-2018
Und wer sich länger und intensiv mit dem Thema auseinandersetzt wird früher oder später diesem Herrn hier begegnen: Dr. Augustine Fou. Der vielleicht Prominenteste, sicher
aber lauteste Forscher auf dem Gebiet der Cyberkriminalität (und somit auch Ad Fraud). Er veröffentlicht in regelmässigen Abständen seine “State of Digital Ad Fraud” Reports auf
Slideshare. Es lohnt sich auf jeden Fall, hier gelegentlich einen Blick darauf zu werfen.
https://de.slideshare.net/augustinefou/digital-ad-fraud-vs-ad-spend-june-2018
Wem das alles nun noch nicht schlimm genug ist: Glaubt man den pessimistischsten Szenarien, so haben wir bald die 100 Milliarden Dollar Marke an durch Ad Fraud verloren gegangenen Werbespendings erreicht.
Wenn man dies so liest, setzt sich einem schnell mal ein solches Bild vor dem geistigen Auge fest. Am besten nix wie weg hier und zwar so schnell wie möglich!
Es gibt aber auch andere Stimmen in der Debatte
https://mumbrella.com.au/iabs-first-australian-figures-claim-just-4-of-digital-ads-fraudulent-429776
https://www.horizont.net/schweiz/nachrichten/roland-ehrler-und-roger-baur-beim-wunsch-nach-transparenz-sind-wir-uns-einig-168860
Gemäss dem IAB sind bspw. nur etwa 4% aller Impressions in Australien betrügerisch. In einem ähnlichen Rahmen bewegen sich gemäss IAB Schweiz auch hierzulande. Ad Fraud sei daher kein allzu grosses Problem
https://www.ana.net/content/show/id/botfraud-2017
Ein ähnlich positives Framing findet sich bspw. bei der Association of National Advertisers (ANA), quasi der Werbeauftraggeberverband der USA: Ad Fraud sei rückläufig um 10% und dieser Umstand sei
“particularly impressive”, da die Gesamt-Mediaspends um 10% anstiegen.
https://www.google.com/ads/adtrafficquality/
Interessant ist auch, wie AdTech Player über das Thema sprechen. So beschützt uns Google selbstverständlich vor Fraud.
https://integralads.com/capabilities/ad-fraud/
Integral Ad Science, ein Ad Fraud und Verification Anbieter stellt sicher, dass unsere Anzeigen von realen Menschen gesehen werden.
https://www.doubleverify.com/
Gleiches verspricht DoubleVerify, ein Wettbewerber von Integral Ad Science.
https://www.appnexus.com/company/pressroom/appnexus-launches-industry-first-certified-supply-program-to-eradicate-fraud
AppNexus, ein AdTech Anbieter mit Lösungen mehr oder weniger entlang der gesamten Programmatic Advertising Wertschöpfungskette will Ad Fraud auslöschen.
Hört man diesen Marktteilnehmern zu, bekommt man eher den Eindruck, es sei alles Friede, Freude, Eierkuchen. Ad Fraud ist kein grosses Problem und die AdTech Anbieter haben das Thema im Griff.
Und nun sitze ich da als Marketeer und frage mich, welche Pille ich denn nun schlucken soll. Wirklich unabhängig verifizieren wie stark ich von Ad Fraud tatsächlich betroffen bin kann ich nur sehr schwer.
Als Direct Response Marketeer habe ich es vielleicht etwas leichter. Ganz plakativ kann ich bspw. sagen, dass mir die Ad Fraud Rate egal ist, solange ich mit meiner Kampagne einen positiven ROAS erarbeite...was auch nicht immer so
einfach zu messen ist. Wer sagt mir aber, dass der ROAS ohne Fraud nicht noch höher hätte sein können?
Schwieriger und wirklich problematisch wird das Thema, sobald ich längerfristige Ziele verfolge, wenn ich eine Marke aufbauen will, Brand Awareness schaffen will etc. Also wenn meine Kampagnen erst über längere Zeithorizonte ihre
Wirkung entfalten sollen. Hier fehlt mir das unmittelbare Feedback von Direct Response Kampagnen.
Generell scheint sich aktuell in der Branche eine gewisse Sättigung breit zu machen. Suchanfragen nach Ad Fraud haben bspw. gegen Ende 2017 ihren Höhepunkt erreicht und seither lässt sich ein leichter Abwärtstrend beobachten.
Vielleicht liegt das aber auch daran, dass GDPR die Köpfe der allermeisten Marketeers im ersten Halbjahr wohl dominierte.
In einer kürzlich durchgeführten Befragung von Media-Einkäufern äusserten nur etwas mehr als ein Drittel aller Befragten Bedenken in Bezug auf Ad Fraud. Vermutlich besteht hier ein
gewisses Vertrauen, dass die Branche das Thema im Griff hat.
Ich glaub, dass dieser Optimismus etwas verfrüht. Warum, das kann ich anhand eines Slides darlegen.
https://www.slideshare.net/ShailinDhar/ad-fraud-in-our-own-backyard
Es gibt Möglichkeiten, “gewaschenen” Traffic einzukaufen, d.h. nicht-menschlicher Traffic, welcher von gängigen Fraud-Prevention Techniken nicht erkannt wird.
Ich glaube, es ist vernünftig anzunehmen, dass die Bad Guys ebenso wie wir A/B oder A/B/C Tests ihrer Methoden durchführen, um herauszufinden, was erkannt und was eben nicht erkannt wird.
Komplett die Finger von Programmatic Advertising lassen - das ist natürlich auch nicht zu empfehlen. Es gibt mehr als genug Beispiele die zeigen, dass PA, sofern richtig eingesetzt, Mehrwerte schaffen kann.
Es wäre glaube ich ebenso fahrlässig, wenn man nicht versuchen würde, diese Mehrwerte zu schaffen.
Wir bewegen uns also in unsicherem Terrain. Wir können uns nicht darauf verlassen, dass die AdTech Player ihre “Häuser” sauber halten können. Wie kann man sich daher in so einem Terrain bewegen?
Wie kann man vermeiden, zum Sucker zu werden? Dazu möchte ich nun ein paar Gedanken mit euch teilen.
Ich nenne das einen Common Sense Ansatz
Dazu muss ich ein wenig ausholen:
Betrachten wir mal die zentrale Value Proposition von Programmatic Advertising: The right message to the right person at the right time
Gemeinhin wird dies so operationalisiert:
Right Person: Daten aus irgendeiner Quelle (1st, 2nd oder von 3rd Parties)
Right Message: Personalisierung/Anpassung der Message basierend auf diesen Daten
Right Time: Genau dann, wenn die Message relevant ist (auch hierzu werden wieder Daten verarbeitet, um diese Momente zu eruieren)
Was mir hier allerdings etwas fehlt ist das Umfeld. Es gehört zu den gesichertsten Erkenntnisse der Werbewirkungsforschung, dass das Umfeld einen nachweisbaren Einfluss auf
die Wahrnehmung und die Wirkung einer Botschaft hat. Es Überrascht mich nicht, warum das Umfeld hier wenig bis gar nicht betont wird. Marktteilnehmer oder besser gesagt “Market Maker” (wie Google und Facebook)
in diesem Fall haben natürlich die Tendenz, diejenigen Aspekte stark hervorzuheben, die sie tatsächlich kontrollieren können. Und wir wissen alle, wie schwer sich Google, Facebook, Twitter, Youtube und Konsorten aktuell
damit tun, die Inhalte auf ihren Plattformen zu kontrollieren. Was wird also stärker betont? Daten, Daten, Daten und nochmals Daten. Das Umfeld? Nachrangig bis Bedeutungslos aus Sicht der AdTech Player.
Das Umfeld gewinnt aber im Kontext von Ad Fraud eine grosse Bedeutung. Es gibt Stimmen, die Ad Fraud quasi als system-immanent beschreiben. Software und Automatisierung ebnen
halt den Weg für Manipulation und Betrug. Zu einem gewissen Grad trifft diese Perspektive sicher zu. Nur leider kann ich daraus herzlich wenige Handlungsempfehlungen ableiten. Ich kann entweder
den Kopf in den Sand stecken und akzeptieren, dass ein Teil meines Budgets halt für Fraud drauf geht, oder ich kann die Finger davon lassen und Forderungen gegenüber den Ad Tech Playern stellen.
Bearbeitbar wird das Thema Ad Fraud erst dann, wenn ich es als Umfeld-Problem betrachte.
http://info.fraudlogix.com/hubfs/Reports/Fraudlogix%20Ad%20Fraud%20Distribution%20Report.pdf?t=1531323664380
So hat bspw. Fraudlogix herausgefunden, dass über 50% aller betrügerischen Impressions von weniger als einem Prozent der Publisher in ihrem Sample verursacht wurden.
https://www.tune.com/de/blog/mobile-ad-fraud-24-billion-clicks-700-ad-networks-reveals/
Tune untersuchte 24 Millarden Klicks aus über 700 Anzeigennetzwerken und fand erstaunliche Diskrepanzen. Von reinen Bot-Netzwerken bis hin zu fast Fraud-freien Netzwerken wurde alles gefunden.
Nun, jetzt ist es natürlich so, dass man diese Bad Players erstmal identifizieren muss, damit dagegen vorgehen kann. Dazu möchte ich nun einige Heuristiken besprechen.
Eine davon ist die Unterscheidung in Programmatic Buying und Programmatic Media.
Exemplarisch für Programmatic Media: Eine typische Click-Bait-Crappy-Viral-Content-Page.
Warum diese These wahrscheinlich zutrifft zeigt sich, wenn man sich mal die Anatomie einer solchen Programmatic Media Page anschaut.
Versteckte Contact Page, kein Impressum, nur eine Gmail-Adresse. Schon mal ziemlich shady.
Domain ist über einen Anonymisierungs-Service registriert. Man findet nicht heraus, wer dahinter steckt. Entsprechend kann auch nicht wirklich ein
Reputationsverlust entstehen. Was man häufig sieht ist, dass diese Seiten eine relativ kurze Halbwertszeit haben. Landen sie auf zu vielen Blacklists und bleiben die Impressions aus,
so wird die Domain einfach gekillt und eine neue hochgezogen.
Schauen wir uns nun mit Similarweb die Traffic-Quellen an: 50% kommt von Referrals. Neben Propellerads (einem Anzeigennetzwerk, welches in der Branche nicht gerade den besten Ruf geniesst) und Breitbart, finden
sich auch spassige Sachen wie:
...eine Wiki-Seite für Fuss-Fetischisten
...und weitere Seiten aus dem rechten Lager. Fragwürdige Traffic-Quellen muss natürlich noch kein Zeichen für Fraud sein. Trotzdem zeigt auch dies, dass hier niemandem daran gelegen ist, wirklich
nachhaltig etwas aufzubauen.
Jetzt können wir noch die Plausibilität der Anzahl Anzeigeneinblendungen überprüfen. Gemäss dem Planungstool meiner DSP generiert diese Seite etwa 10.5mio Impressions pro Monat. (macht bei einem angenommenen Netto-CPM von
2 CHF einen Umsatz von 20’000 CHF im Monat). Gemäss Similarweb besuchen etwa 370’000 User diese Seite pro Monat und generieren im Schnitt etwas mehr als 11 Pageviews (das dünkt mich schon etwas gar viel). Macht insgesamt
etwa 4mio Pageviews. Wenn wir von 2-3 Anzeigen pro Page ausgehen, so geht das ungefähr auf. Ich habe aber auch schon Beispiele gesehen, wo die Anzahl Impressions und die Anzahl Pageviews so weit auseinander waren, dass dies
auch unter Berücksichtigung etwaiger Schätzfehler niemals aufgehen kann. Ein klares Warnsignal.
Häufig sieht man, wenn man die tatsächlichen Kampagnenmetriken bei solchen Seiten anschaut auch folgende Warnsignale.
If something looks too good to be true, it’s most likely too good to be true
Jetzt ist es leider eine Tatsache, dass es solche Seiten wie Sand am Meer gibt. Es ist so gut wie unmöglich, dies alles händisch zu überwachen. Man kann daher durchaus darüber diskutieren, ob man den sogenannten Open Exchange
komplett meidet. Es ist nun mal eine leidige Tatsache, dass offene Systeme neben allen Vorteilen, eben auch gewichtige Nachteile mit sich bringen (wie eben bspw. das Anziehen von krimineller Energie). Man kann aktuell im Markt eine
Verschiebung von Budgets weg vom Open Exchange hin zu Private Marketplaces beobachten, d.h. eine Verschiebung hin zu bekannten Publishern, die ihr Inventar zwar programmatisch zum Kauf anbieten, dies aber nur sozusagen “halb-öffentlich”. Diese Tendenz wird auch in unserem Agentur-Portfolio ersichtlich. Im 2. HJ 2018 kaufen wir zum ersten Mal stärker auf Private Marketplaces für unsere Kunden ein...aufgrund der höheren Umfeldqualität und dem geringeren
Fraud-Risiko. Zudem kann man jemandem auf die Finger klopfen, sollte mal etwas schief laufen. Versuchen sie das mal in der Anonymität des Open Exchanges….
So ganz sicher kann man sich aber auch hier nicht sein. In den letzten 5 Jahren wurden tatsächlich zwei bekannte Publisher dabei erwischt, wie sie ihre Unique User Zahlen
künstlich durch Traffic-Einkauf aus dubiosen Quellen manipulierten. Leider wurde bislang nicht veröffentlicht, wer es genau war, was die ganze Branche leider etwas unter
Generalverdacht stellt.
Auch wenn technische Tools zur Fraud-Bekämpfung wie bereits mehrfach angesprochen nicht perfekt sind, so können sie dennoch hilfreiche Warnsignale generieren. Dies ist das Dashboard eines Anbieters, welchen wir gerade
im Rahmen einer grösseren Kundenkampagen testen. Analysiert wird bspw. ob Impressionen in einem inaktiven Browsertab generiert wurde. Dies ist häufig das Resultat von Pop-Unders.
Ebenfalls sind Industrie-Initiativen wie ads.txt auf jeden Fall unterstützenswert. Gewisse DSPs blockieren bereits automatisch nicht autorisiertes Inventar.
Es gibt noch zig weitere Dimensionen, die es sich lohnen würde, genauer zu untersuchen. Wir haben uns heute vor allem Umfeld-Themen angeschaut. Ähnliche Analysen kann man bspw. auch auf der geografischen Dimension führen.
In gewissen Regionen ist Ad Fraud ein grösseres Problem als in anderen. Ebenfalls ist das Ad Fraud Risiko bei Video Inventar höher als bei Display Inventar (aufgrund der höheren CPMs für Video). Auch ist InApp Inventar aufgrund von
anfälliger für Fraud als Mobile Web Inventar (da InApp deutlich schwieriger messbar ist).
Das kann dann zu ganz interessanten Szenarien führen:
So, nun zum Abschluss noch einige Prinzipien, die ich meiner Arbeit zu Grunde lege und die meiner Meinung nach helfen, sich in dieser Welt zu bewegen: