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Ad Fraud bekämpfen: Ist Messung die Antwort?

Ad Fraud ist ein ernsthaftes Problem, das immer mehr Marktteilnehmer als solches erkennen. Doch wie sollte dagegen effektiv vorgegangen werden?

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Mit Zunahme des Bot-generierten Web Traffics steigt auch der Online-Werbebetrug („Ad Fraud“). Integral Ad Science schätzt den Anteil von Botnet Traffic für Deutschland allein auf zwischen fünf und zehn Prozent des gesamten Traffics. Für die Werbebranche stellt dies ein kostspieliges Problem dar, da Ad Fraud sie vermutlich rund 7 Milliarden Euro im Jahr kostet. Was ist also die Lösung für Online-Werbebetrug? Könnten bessere Messungen die Antworten liefern?

Das Ad Fraud Business

Lassen Sie uns zunächst die aktuelle Marktlage betrachten.

Mit gesteigertem Botnet Traffic fällt es Marketern schwerer, zwischen legitimen und betrügerischen Aktivitäten zu unterscheiden oder den Erfolg einer Kampagne realistisch einzuschätzen. Leider wirkt sich Online-Werbebetrug auf alle Phasen des Kaufprozesses aus, einschließlich Klickraten, Impressions und Konversionen.

  • Klickbetrug ist die häufigste Betrugsform. Hierbei gibt sich ein Mensch, ein Computerprogramm oder ein Bot als legitimer Nutzer aus, der auf einen Link oder eine Anzeige klickt, um so eine Gebühr pro Klick zu generieren. Diese betrügerischen Klicks kosten Werbungtreibende Geld, ohne irgendwelche Verkäufe, Anmeldungen oder sonstige Konversionen zu erzeugen.
  • Beim Impressions-Betrug werden Ad Impressions generiert, die jedoch ins Leere laufen, weil niemand sie sieht. Bei dieser meist von größeren Betrügern angewendeten Methode werden Bots entwickelt und programmiert, die einen inaktiven oder im Ruhezustand befindlichen Computer übernehmen und einen tatsächlichen Anwender vortäuschen, der sich Werbeanzeigen oder Seiten ansieht. Eine weitere von Betrügern genutzte Methode des Impression-Fraud besteht darin, bestimmte Ads für Betrachter unsichtbar zu machen oder hinter anderen Anzeigen zu verstecken.
  • Eine letzte, wenngleich seltenere Form von Ad Fraud ist der Konversionsbetrug. Hierbei werden vermeintlich echte potenzielle Kunden von einer Maschine generiert, zum Beispiel wenn online ein fingiertes Formular eingereicht wird.

Leider werden diese betrügerischen Aktivitäten von Betrugsverhütungssystemen fast immer als legitim registriert, so dass Werbungtreibende für Ads bezahlen, die nie ein Mensch zu Gesicht bekommen hat. Dies nimmt ihnen jegliche Chance, dass ihre Ad zu einer Konversion führt oder Erträge abwirft.

Wenn man diese Betrugsmethoden also kennt und versteht, warum wird dann nichts dagegen unternommen?

Ad Fraud kann bekämpft werden, aber es ist ein langsamer und langwieriger Prozess, der noch in den Anfängen steckt. Organisationen wie Spider.io, White Ops und Integral Ad Science arbeiten aktiv daran, die von Online-Werbebetrug verursachten Probleme zu beheben, indem sie speziell zum Aufspüren von Bots entwickelte Logarithmen anwenden, die verdächtigen Traffic ermitteln und stoppen.

Außerdem verwenden viele der großen Suchmaschinen Filter, die verdächtiges Verhalten identifizieren und betrügerische Aktivitäten erkennen sollen. Derartige Filter melden beispielsweise zahlreiche Klicks mit derselben IP-Adresse. Darüber hinaus sind Maßnahmen von Unternehmen wie Nielsen im Gange, die branchenweit festlegen sollen, was als legitime sichtbare Impression zählt. Auch das IAB arbeitet an der Aufklärung über Sichtbarkeits-Standards.

So ermutigend diese Bemühungen auch sind, Ad Fraud ist nach wie vor ein ernsthaftes und anhaltendes Problem. Je mehr sich die Werbungtreibenden der betrügerischen Nutzung bewusst werden, umso ausgefeiltere Methoden werden Betrüger finden, um auch künftig Ad Fraud zu begehen.

Gibt es also eine alternative Lösung zur Bekämpfung von Ad Fraud?

Um Online-Werbebetrug ein für alle Mal eine Ende zu bereiten, muss ein anspruchsvollerer Messansatz übernommen werden – das ist die einzige Lösung. Viele Kampagnen benutzen zur Beurteilung der Effektivität immer noch Kennzahlen wie CPM und CPC, die extrem anfällig für Online-Werbebetrug sind.

Die logischste und Bot-resistenteste Messung von Werbekampagnen ist der Vergleich der erzielten Erträge. Obwohl Bots immer trickreicher werden und viele menschliche Aktivitäten und Verhaltensweisen simulieren können, sind sie doch außerstande, eine echte Konversion vorzutäuschen, wie das Zahlen für einen getätigten Einkauf, den Erwerb eines Abonnements oder das Ergreifen anderer Maßnahmen, die nur von echten Menschen generiert werden können.

Ertragsmessung durch fortschrittliche Verfahren hingegen liefert eine klare, umfassende Bewertung des Erfolgs einer Werbekampagne. Fortschrittliche Messung quantifiziert den Einfluss, den jeder Touchpoint auf die Konversionsentscheidung eines Verbrauchers hat, und versetzt den Marketer nicht nur in die Lage, die realen Erträge zu identifizieren, die von den einzelnen Marketingtaktiken erzeugt werden, sondern auch leichter zwischen legitimen und betrügerischen Aktivitäten zu unterscheiden. Ein fortschrittlicherer Messansatz hilft Marketern, Verbrauchereinbindung und Werbewirksamkeit bot-sicher einzuschätzen.

Da Bots heutzutage 61 Prozent des Web Traffics ausmachen, ist Online-Werbebetrug ein kostspieliges und weit verbreitetes Problem. Doch es gibt eine Lösung, die das Aufdecken von Ad Fraud ermöglicht und Werbungtreibende gleichzeitig in die Lage versetzt, den menschlichen Erfolg ihrer Kampagnen zu analysieren. Wenn Werbungtreibende und Marketer ihren Nettoprofit als Leistungsmesswert nutzen, könnte dies dazu beitragen, die mit Ad Fraud verbundenen Herausforderungen in Zukunft besser zu bewältigen.

Über Ben Sidebottom

visualiq.com/

Ben Sidebottom ist Director Solution Architecture beim führenden kanalübergreifenden Marketing Attribution Softwareprovider Visual IQ. Sidebottom hat über acht Jahre Erfahrung auf dem digitalen Sektor und war zuvor für Moneysupermarket.com tätig, wo er für Design, Implementierung, Integration und Nutzung des Online Marketing Technologie-Stacks der Marke zuständig war. Davor war er bei Essence Digital, einer der führenden britischen Medienagenturen, beschäftigt.

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