“Click Fraud” nelle campagne Google e Meta
Questo comporta non solo una distorsione dei dati, ma un serio spreco di budget per gli inserzionisti
Rappresentano, dunque, una minaccia significativa per le aziende che investono in campagne digitali poiché l’aumento del CPC riduce la redditività complessiva della campagna pubblicitaria. In casi estremi, il budget può essere consumato in modo così veloce da compromettere l’intera campagna senza fornire alcun beneficio reale.
Possono, quindi, distorcere le metriche di conversione, creando un quadro inaccurato e inesatto delle prestazioni delle campagne.
Ciò può portare a decisioni sbagliate basate su dati compromessi e non veritieri.
Il click fraud può essere alimentato da diversi motivi, tra cui concorrenti sleali, bot automatici e persino utenti malintenzionati. Alcuni cercano di danneggiare la reputazione dell’azienda, altri mirano a esaurire il budget pubblicitario del concorrente.
Nel dettaglio pratico, Bot automatizzati per simulare il comportamento umano, cliccano sugli annunci a intervalli regolari. Questi bot possono provenire da reti di computer compromessi o essere gestiti da server remoti, rendendo difficile rilevarli.
Alcuni bot simulano l’interazione con la pagina di destinazione dopo il clic sull’annuncio, cercando di mascherare ulteriormente la loro natura automatizzata. Questi sono i bot di navigazione.
I truffatori possono utilizzare una varietà di dispositivi, compresi dispositivi mobili, tablet e computer, per mascherare l’origine dei clic fraudolenti. L’utilizzo di indirizzi IP dinamici rende più difficile identificare e bloccare le loro azioni, poiché gli indirizzi IP cambiano regolarmente.
Le piattaforme pubblicitarie come Google Ads e Meta Ads implementano algoritmi avanzati per rilevare il click fraud, ma le sfide persistenti derivano dalla costante evoluzione delle tattiche degli operatori fraudolenti. La natura sofisticata e mutevole del click fraud richiede un impegno continuo nella ricerca e nello sviluppo di tecniche di rilevamento sempre più avanzate.
L’utilizzo di intelligenza artificiale (AI) e machine learning rende più difficile rilevare clic fraudolenti, poiché gli algoritmi possono adattarsi e imparare dai metodi di rilevamento.