El fraude de clics es un tipo de fraude que se produce en Internet en la publicidad online de pago por clic (PPC) . En este tipo de publicidad, a los propietarios de los sitios web que publican los anuncios se les paga en función de cuántos visitantes del sitio hacen clic en los anuncios. El fraude se produce cuando una persona, un script automatizado , un programa informático o un dispositivo de clic automático imita a un usuario legítimo de un navegador web y hace clic en dicho anuncio sin tener un interés real en el destino del enlace del anuncio para aumentar los ingresos. [1] El fraude de clics es objeto de cierta controversia y de litigios cada vez mayores debido a que las redes publicitarias son un beneficiario clave del fraude.
El empresario de medios y periodista John Battelle describe el fraude de clics como la práctica intencionalmente maliciosa y de " sombrero decididamente negro " de los editores que juegan con la publicidad de búsqueda pagada empleando robots o trabajadores con salarios bajos para hacer clic repetidamente en los anuncios de sus sitios, generando así dinero que pagarán el anunciante al editor y a cualquier agente que el anunciante pueda estar utilizando.
La publicidad PPC es un acuerdo en el que los webmasters (operadores de sitios web ), actuando como editores, muestran enlaces de los anunciantes en los que se puede hacer clic a cambio de un cargo por clic. A medida que esta industria evolucionó, se desarrollaron una serie de redes publicitarias que actuaron como intermediarios entre estos dos grupos (editores y anunciantes). Cada vez que un usuario web (que se cree) válido hace clic en un anuncio, el anunciante paga a la red publicitaria, que a su vez paga al editor una parte de este dinero. Este sistema de reparto de ingresos se considera un incentivo para el fraude de clics.
La mayor de las redes publicitarias, AdWords / AdSense de Google y Yahoo! Search Marketing , actúan en un doble rol, ya que también son ellos mismos editores (en sus motores de búsqueda). [1] Según los críticos, esta compleja relación puede crear un conflicto de intereses. Esto se debe a que estas empresas pierden dinero debido al fraude de clics no detectado cuando pagan al editor, pero ganan más dinero cuando cobran tarifas al anunciante. Debido a la diferencia entre lo que cobran y lo que pagan, el fraude de clics sin restricciones generaría ganancias a corto plazo para estas empresas. [1]
Una fuente secundaria de fraude por clic son las partes no contratantes, que no forman parte de ningún acuerdo de pago por clic. Este tipo de fraude es aún más difícil de controlar, porque los perpetradores generalmente no pueden ser demandados por incumplimiento de contrato ni acusados penalmente de fraude. Ejemplos de partes no contratantes son:
Las redes de publicidad pueden intentar detener el fraude por parte de todas las partes, pero a menudo no saben qué clics son legítimos. A diferencia del fraude cometido por el editor, es difícil saber quién debe pagar cuando se descubre un fraude de clics anteriores. A los editores les molesta tener que pagar reembolsos por algo que no es culpa suya. Sin embargo, los anunciantes insisten en que no deberían tener que pagar por clics falsos.
El fraude de clics puede ser tan simple como que una persona inicie un pequeño sitio web, se convierta en editor de anuncios y haga clic en esos anuncios para generar ingresos. A menudo, el número de clics y su valor son tan pequeños que el fraude pasa desapercibido. Los editores pueden afirmar que pequeñas cantidades de clics son un accidente, lo que suele ser el caso. [1]
También se producen fraudes a una escala mucho mayor en las comunidades de delitos cibernéticos . [2] Según Jean-Loup Richet, profesor de la Escuela de Negocios de la Sorbona, el fraude de clics suele ser un eslabón de la gran cadena de fraude publicitario y puede aprovecharse como parte de un fraude de identidad y/o de atribución más amplio. [3] Quienes participan en fraudes a gran escala a menudo ejecutan scripts que simulan que un ser humano hace clic en anuncios en páginas web. [4] Sin embargo, una gran cantidad de clics que parecen provenir de una sola, o de una pequeña cantidad de computadoras, o de una sola área geográfica, resultan muy sospechosos para la red publicitaria y los anunciantes. Los clics provenientes de una computadora que se sabe que es la de un editor también parecen sospechosos para quienes buscan fraude de clics. Una persona que intenta un fraude a gran escala, desde una computadora, tiene muchas posibilidades de ser atrapada.
Un tipo de fraude que elude la detección basada en patrones de IP utiliza el tráfico de usuarios existente y lo convierte en clics o impresiones. [5] Un ataque de este tipo puede camuflarse ante los usuarios mediante el uso de iframes de tamaño 0 para mostrar anuncios que se recuperan mediante programación mediante JavaScript . También podría camuflarse de los anunciantes y portales asegurándose de que a las llamadas " arañas inversas " se les presente una página legítima, mientras que a los visitantes humanos se les presente una página que comete fraude de clics. El uso de iframes de tamaño 0 y otras técnicas que involucran visitantes humanos también se pueden combinar con el uso de tráfico incentivado, donde a los miembros de sitios "Pagado por lectura" (PTR) se les paga pequeñas cantidades de dinero (a menudo una fracción de un centavo). visitar un sitio web y/o hacer clic en palabras clave y resultados de búsqueda, a veces cientos o miles de veces cada día [6] Algunos propietarios de sitios PTR son miembros de motores PPC y pueden enviar muchos anuncios por correo electrónico a los usuarios que realizan búsquedas, mientras envían pocos anuncios a aquellos que no lo hacen. Lo hacen principalmente porque el cargo por clic en los resultados de búsqueda suele ser la única fuente de ingresos del sitio. Esto se conoce como búsqueda forzada, una práctica mal vista en la industria de recibir pagos.
El crimen organizado puede manejar esto teniendo muchas computadoras con sus propias conexiones a Internet en diferentes ubicaciones geográficas. A menudo, los scripts no logran imitar el verdadero comportamiento humano, por lo que las redes de crimen organizado usan código troyano para convertir las máquinas de una persona promedio en computadoras zombies y usan redireccionamientos esporádicos o envenenamiento de caché DNS para convertir las acciones del usuario inconsciente en acciones que generen ingresos para el estafador. Puede resultar difícil para los anunciantes, las redes publicitarias y las autoridades presentar casos contra redes de personas repartidas en varios países.
El fraude de impresiones se produce cuando impresiones de anuncios generadas falsamente afectan la cuenta de un anunciante. En el caso de los modelos de subasta basados en la tasa de clics , el anunciante puede ser penalizado por tener un porcentaje de clics inaceptablemente bajo para una palabra clave determinada . Esto implica realizar numerosas búsquedas de una palabra clave sin hacer clic en el anuncio. Dichos anuncios se desactivan [7] automáticamente, lo que permite que continúe el anuncio de oferta más baja de un competidor para la misma palabra clave, mientras que se eliminan varios postores más altos (en la primera página de los resultados de búsqueda).
Un ataque de inflación es una especie de método fraudulento utilizado por algunos editores de publicidad para obtener ingresos injustificados por el tráfico que dirigen a los sitios web de los anunciantes. Es más sofisticado y difícil de detectar que un simple ataque inflacionario.
Este proceso implica la colaboración de dos contrapartes, un editor deshonesto, P, y un sitio web deshonesto, S. Las páginas web de S contienen un script que redirige al cliente al sitio web de P, y este proceso está oculto para el cliente. Entonces, cuando el usuario U recupera una página en S, simularía un clic o una solicitud a una página en el sitio de P. El sitio de P tiene dos tipos de páginas web: una versión manipulada y una versión original. La versión manipulada simula un clic o una solicitud en el anuncio, lo que hace que se acredite a P por el clic. P determina selectivamente si carga el script manipulado (y por lo tanto fraudulento) en el navegador de U comprobando si era de S. Esto se puede hacer a través del campo Referrer , que especifica el sitio desde el cual se obtuvo el enlace a P. Todas las solicitudes de S se cargarán con el script manipulado y, por lo tanto, se enviará la solicitud automática y oculta. [8]
Este ataque convertirá silenciosamente cada visita inocente a S en un clic en el anuncio de la página de P. Peor aún, P puede colaborar con varios sitios web deshonestos, cada uno de los cuales puede colaborar con varios editores deshonestos. Si el comisionado de publicidad visita el sitio web de P, se mostrará la página no fraudulenta y, por lo tanto, no se puede acusar a P de ser fraudulento. Sin motivos para sospechar que existe tal colaboración, el comisionado de publicidad tiene que inspeccionar todos los sitios de Internet para detectar tales ataques, lo cual es inviable. [8]
Otro método propuesto para la detección de este tipo de fraude es mediante el uso de reglas de asociación . [9]
Un factor importante que afecta la clasificación de los sitios web en los resultados de búsqueda orgánicos es el CTR (tasa de clics). Esa es la proporción de clics e impresiones o, en otras palabras, cuántas veces se hace clic en un resultado de búsqueda, en comparación con la cantidad de veces que aparece la lista en los resultados de búsqueda.
A diferencia del fraude de PPC, en el que un competidor aprovecha los servicios de una botnet, o mano de obra de bajo coste, para generar clics falsos, en este caso el objetivo es adoptar una política de " empobrecer al vecino " contra los competidores haciendo que su tasa de CTR sea tan lo más bajo posible, disminuyendo así su posición en los resultados de búsqueda.
Por lo tanto, los malos actores generarán clics falsos en los resultados de búsqueda orgánicos que desean promover, evitando al mismo tiempo los resultados de búsqueda que desean degradar. Esta técnica puede crear efectivamente un cártel de servicios comerciales controlados por el mismo mal actor, o usarse para promover una determinada opinión política, etc. Se desconoce la magnitud de este problema, pero ciertamente es evidente para muchos desarrolladores de sitios web que prestan mucha atención a las estadísticas. en herramientas para webmasters.
En 2004, Michael Anthony Bradley, residente de California, creó Google Clique, un programa de software que, según él, podía permitir a los spammers defraudar a Google con millones de dólares en clics fraudulentos, lo que finalmente condujo a su arresto y acusación. [17]
Bradley pudo demostrar que el fraude era posible y que Google no podía detectarlo. El Departamento de Justicia alegó que se puso en contacto con Google diciendo que a menos que le pagaran 100.000 dólares por los derechos de la tecnología, se la vendería a spammers, lo que le costaría millones a Google. Como resultado, Bradley fue arrestado por extorsión y fraude postal en 2006. [18]
Los cargos fueron retirados sin explicación el 22 de noviembre de 2006; Tanto la oficina del fiscal federal como Google declinaron hacer comentarios. Business Week sugiere que Google no estaba dispuesto a cooperar con la fiscalía, ya que se vería obligado a revelar públicamente sus técnicas de detección de fraude de clics. [19]
El 18 de junio de 2016, Fabio Gasperini, ciudadano italiano, fue extraditado a Estados Unidos acusado de fraude de clics. [20] Una acusación acusó a Gasperini de:
Según el gobierno de Estados Unidos, Gasperini creó y operó una botnet de más de 140.000 computadoras en todo el mundo. Esta fue la primera prueba de fraude de clics en los Estados Unidos. Si es declarado culpable de todos los cargos, Gasperini corre el riesgo de pasar hasta 70 años de prisión.
Simone Bertollini, una abogada italoamericana, representó a Gasperini en el juicio. El 9 de agosto de 2017, un jurado absolvió a Gasperini de todos los cargos de delitos graves de la acusación. Gasperini fue declarado culpable de un delito menor de obtener información sin obtener ganancias financieras. Gasperini fue sentenciado al máximo legal de un año de prisión, una multa de 100.000 dólares y un año de libertad supervisada después de su encarcelamiento. Poco después se le acreditó la pena cumplida y se le envió de regreso a Italia. Actualmente hay una apelación pendiente. [21]
Demostrar el fraude de clics puede resultar muy difícil, ya que es complicado saber quién está detrás de un ordenador y cuáles son sus intenciones. Cuando se trata de detección de fraude publicitario en dispositivos móviles, el análisis de datos puede brindar algunas indicaciones confiables. Las métricas anormales pueden indicar la presencia de diferentes tipos de fraudes. Para detectar el fraude de clics en la campaña publicitaria, los anunciantes pueden centrarse en los siguientes puntos de atribución [22]
A menudo, lo mejor que puede hacer una red de publicidad es identificar qué clics son más probablemente fraudulentos y no cargar la cuenta del anunciante. Se utilizan medios de detección aún más sofisticados, [23] pero ninguno es infalible.
El Informe Tuzhilin [24] elaborado por Alexander Tuzhilin como parte de un acuerdo sobre una demanda por fraude de clics tiene una discusión detallada y completa de estos temas. En particular, define "el problema fundamental de los clics no válidos (fraudulentos)":
La industria de PPC está presionando para que se apliquen leyes más estrictas sobre el tema. Muchos esperan tener leyes que cubran a quienes no están obligados por contratos.
Varias empresas están desarrollando soluciones viables para la identificación del fraude de clics y están desarrollando relaciones de intermediación con redes publicitarias. Estas soluciones se dividen en dos categorías:
En una entrevista de 2007 en Forbes , el experto en prevención de fraude de clics de Google, Shuman Ghosemajumder, dijo que uno de los desafíos clave en la detección de fraude de clics por parte de terceros era el acceso a datos más allá de los clics, en particular, los datos de impresiones de anuncios. [25]
El fraude de clics es menos probable en los modelos de costo por acción .
El hecho de que los intermediarios (motores de búsqueda) tengan la ventaja en la definición operativa de clics no válidos es la razón del conflicto de intereses entre los anunciantes y los intermediarios, como se describió anteriormente. Esto se manifiesta en el Informe Tuzhilin [24] como se describe anteriormente. El informe de Tuzhilin no definió públicamente los clics no válidos y no describió en detalle las definiciones operativas. Más bien, ofreció una imagen de alto nivel del sistema de detección de fraudes y argumentó que la definición operativa del motor de búsqueda bajo investigación es "razonable". Uno de los objetivos del informe era preservar la privacidad del sistema de detección de fraude para mantener su eficacia. Esto llevó a algunos investigadores a realizar investigaciones públicas sobre cómo los intermediarios pueden combatir el fraude de clics. [26] Dado que dicha investigación presumiblemente no está contaminada por las fuerzas del mercado, existe la esperanza de que esta investigación pueda adoptarse para evaluar cuán riguroso es un intermediario en la detección de fraude de clics en futuros casos legales. El temor de que esta investigación pueda exponer el sistema interno de detección de fraude de los intermediarios sigue vigente. Un ejemplo de este tipo de investigación es la realizada por Metwally, Agrawal y El Abbadi en la UCSB . Otro trabajo de Majumdar, Kulkarni y Ravishankar en UC Riverside propone protocolos para la identificación de comportamientos fraudulentos por parte de corredores y otros intermediarios en redes de distribución de contenidos.