¿Por qué las listas negras y las blancas no son suficientes para detener el fraude?

El año pasado, se invirtieron en todo el mundo en publicidad digital, según eMarketer, 251.000 millones de euros. Y se estima, que el fraude online, sin tener en cuenta el de las aplicaciones móviles, provocó algo más de 7.000 millones de euros de euros de pérdidas en todo el mundo.

Para combatirlo y minimizarlo al máximo, es fundamental la utilización de herramientas de verificación en las campañas de publicidad digital. Sin embargo, algunos de los recursos que las marcas están utilizando hasta ahora para atajarlo se están quedando atrás y no son eficaces. De tal forma, que la manera en la que actualmente la industria está combatiendo el fraude puede hacer que este prolifere. Ante esto, ¿qué soluciones existen?

Hasta ahora, se utilizaban fundamentalmente dos herramientas para combatir el fraude; listas negras y blancas. Las negras se usan para rastrear sitios web, dominios y aplicaciones móviles que los anunciantes quieren evitar en sus campañas digitales por tratarse de lugares fraudulentos o por encontrarse en entornos peligrosos. No obstante, no pueden mantener el ritmo exponencial de crecimiento de los sitios fraudulentos. Entre otras cosas, porque suelen ser listas bastantes estáticas que se actualizan manualmente de manera semanal o mensual y esto no es suficiente.

Por otra parte, se encuentran las listas blancas. Aquellas que limitan las compras de anuncios a un conjunto de sitios pre-aprobados, que se sabe (o se espera), que estén libres de fraude. Es cierto que combaten mejor el problema de inventarios fraudulentos que las listas negras. Pero al igual que estas, son también estáticas y su actualización es deficiente. Además, no tienen en cuenta que los sitios web de calidad pueden estar más expuestos a actividades fraudulentas.

Afortunadamente, el aumento del uso de la Inteligencia Artificial (IA), brinda la oportunidad de identificar el fraude de forma dinámica en lugar de fiarse ciegamente de listas estáticas como las anteriormente mencionadas. En nuestro caso, utilizamos la IA para potenciar las capacidades de detección del fraude. Esto es posible porque cada día visualizamos más de 10.000 millones de impresiones. Dicho volumen de análisis nos permite detectar complejos patrones de comportamiento fraudulentos, incluso si tienen la apariencia de humanos, y que de otra forma podrían pasarse por alto.

¿Y cómo es el nivel de fraude publicitario en España? Lo cierto es que goza de muy buena salud para las marcas que optimizan sus campañas con tecnología antifraude. Según nuestro último Informe de Calidad de Medios, en desktop display, para las campañas optimizadas -aquellas que utilizan herramientas de verificación para garantizar la viewability, seguridad de marca y combatir el fraude- se registró un 0,5%, frente al 0,8% de media mundial. En móvil display sucede algo similar. Un 0,3% en España frente a los 0,5% del mundo. Cifras que se multiplican exponencialmente a nivel global en las campañas no optimizadas, -cuando no se utiliza tecnología de verificación- donde se registra un 14,7% de fraude en el caso de desktop display y un 9,8% en móvil.

Los datos españoles son muy esperanzadores, pero es capital para marcas y anunciantes, no bajar la guardia y seguir utilizando herramientas de verificación en la lucha contra el fraude. Esto favorecerá no sólo a las marcas, sino a todo el entorno digital. De lo contrario, el fraude crecerá y crecerá.

Carter Nicholas, Director España y Portugal de Integral Ad Science (IAS)