faqfraud.org. aqFraud es una organización sin ánimo de lucro, fundada con el fin de ofrecer soporte a todas las empresas, desde Pymes a grandes compañías, en todo lo relativo al fraude publicitario en la era de la publicidad digital. Hemos notado que, cuando se trata de fraude, lo desconocido es mucho más grande que lo que se conoce y, ésta, es exactamente la razón por la cual Linicom junto a Adobe, Rubicon Project, Xaxis, IAS, Vocento, ISDE y Zeotap han creado FaqFraud. Y se han incorporado también Nugg.ad (a Zalando Media company), SunMedia (by Fibonad), TapTap Networks y AMNET Iberia.

2. Bienvenida

4. Donde están los peligros del
fraude y qué herramientas
tenemos para vencerlo
AdFraud
Benito Marín, bmarin@integralads.com
27 Abril 2018

5. Ad fraud: llegue a personas, a sus consumidoresreales
Las impresiones fraudulentas se derivan de cualquier
actividad de tráfico no humano que impida la entrega
adecuada de anuncios a las personas adecuadas en el
momento adecuado, en el lugar correcto, así como que
resulte una pérdida financiera para el anunciante y/o el
editor.

6. Diferentes tipos de fraude
Tráfico identificado, proveniente de IP’s conocidas y lista de
robots benignos, como Google. No bloqueamos, pero sí
informamos.
Software ”malicioso” que ejecuta tareas automatizadas,
suplantando la actividad humana.
Publicidad que no ha podido ser vista por humanos, como por
ejemplo “pixel stuffing”: la creatividad está en un pixel 1x1,
creatividades dentro de creatividades, ventanas que se abren
por detrás, etc.
Tráfico de valor inferior: Se trata de interactuaciones con
creatividades que ofrecen un beneficio determinado al que la
ve, pero que es ajena a la segmentación del anunciante.
Tráfico de valor inferior: por ejemplo sistemas que permiten
navegar bajo IP ficticia, de otro país.
General Invalid Traffic
(GIVT)
Bots (SIVT)
Hidden Ads (SIVT)
Incentivized Browsing
(RVI)
Proxy Servers (RVI)

7. Primicia: datos de fraude de H2 2017 en España. Fuente IAS.
H2 2017
H1 2017

8. Fraude en España Vs Global H2 2017. Fuente IAS.
H1 2017
Global

9. La única forma real de proteger las campañas es ser proactivo en la identificación del
comportamiento fraudulento y previéndolo de ser impactado. No es suficiente un único
método, sino que es necesario combinar y unificar las defensas
¿Cómo protegerse del fraude?

10. Medición de fraude mediante todas las campañas, para conseguir resultados agregados.
Usar soluciones que hayan sido acreditadas por el MRC, tanto para el General como Sophisticated
IVT
Seguir las guías de MRC de detección y filtrado de tráfico fraudulento.
Preguntar al adserver, u otro medidor con el que se trabaja sobre cómo mide los bots y otras
formas de fraude.
Ofrecer y solicitar más transparencia del inventario y tráfico, incluyendo fuentes de tráfico y
“audience extensión”.
Usar servicio de verificación de fraude que pueda confirmar que la publicidad se ha entregado
según el plan (sites, devices, ip y audiencia deseada), en entornos con densidad de anuncios
adecuada y lugares brand-safe

11. BLOQUEAR las impresiones fraudulentas antes de llame al servidor de las
creatividades.
Evitar impactar máquinas infectadas, que hayan sido identificadas, para prever
nuevos impactos.
Evitar impactar páginas con niveles históricos de fraude, que puedan ser
identificadas a través de ”scoring” a nivel página.
Usar blacklist y whitelists.
Usar filtros pre-bid
Prevenir el fraude

12. ¡Muchas gracias!
Benito Marín.
bmarin@integralads.com

13. “Los buenos siempre ganan”

14. Country Manager Italy & Spain
Mobile: +34 695 35 45 48
E-Mail: luca.brighenti@nugg.ad
Web: www.nugg.ad
“Los buenos siempre ganan”

15. Quienes somos?

16. QUIZ
http://etc.ch/47Tq

17. El fraude publicitario cuesta a las marcas $ 16 mil millonespor año, pero aún no hay
una solución concreta.
Introducción
Con el aumento en el uso de la tecnología de
publicidad programática, la cantidad de
actividad fraudulenta ha aumentado.
Bots
Los usuarios falsos
• Aumentan artificialmente el tráfico de los
sitios web
• Desvirtúan las métricas de las campañas

18. Introducción
Conoces el porcentaje de tráfico de bot
contra tráfico humano en tu sitio web?

19. Background
Fashion
Weather
Sport
Con el Ad Exchange han ingresado millones de sitios web
falsos en la industria digital y los bots eran programados para
cargar páginas web repetidamente solo para enviar anuncios.
Compras directas Compras Programática

20. Background
El tráfico falso, las impresiones falsas y los clics falsos creados por estos
robots, han empezado a desordenan las estadísticas.
Esta mala información significa que los análisis,
optimizaciones y modelos predictivos están
completamente desordenados.
Sin datos
claros, no
tienes nada

21. El problema real?
La exactitud de los datos es de increíble importancia para
hacer un buen marketing.
Enviar accidentalmente más
dinero a los malos.
La actividad de los robots puede verse muy
bien en los datos.

22. Qué es el fraude publicitario?
El fraude publicitario se puede categorizar en función de los cuatro tipos de
modelo de precios:
1000
CPM CPC CPL CPA
€ WEBSITE
TEST DRIVE
APPLY
SUBMIT
FORM
Los modelos CPM y CPC, representan el 91%
de la inversión en digital.

23. el fraude CPM y CPC
Hay muchos otros términos relacionados con el fraude publicitario,
pero todos se relacionan con el fraude CPM y CPC.
Ad
injection
Ad
stacking
Pixel
stuffing
Retargeting
Fraud
Adware and
malware
Sourced
traffic
Son técnicas utilizadas para ocultar los sitios falsos
en los que se generaron impresiones falsas (fraude
CPM) y clics falsos (fraude CPC).
Domain
Spoofing
Impression
laundering

24. Los métodos
• Un editor, puede usar whitelist y blacklist.
• La programática directa es una forma de comprar y vender
medios en un lugar más seguro.
• Algunos anunciantes solicitan auditorías de terceros para
descubrir fraude.
• Las tecnologías emergentes también pueden ser útiles como
la iniciativa Ads.txt y plataformas basadas en blockchain
para tener mas transparencia.

25. En ZMS
Evitamos la selección de datos demográficos amplios.
Mejor quédar con la audiencia y los clientes que
conocemos mejor y con los que sabemos que
permanecerán leales e interesados ​​en lo que ofrecemos.
Tener un DMP apropiado
nos vas a beneficiar.

26. El papel del DMP
El analytics y el DMP pueden ayudar a los anunciantes a identificar el fraude porque proporcionan una visión
centralizada y unificada (mejor en real time) de los clientes en todas las pantallas.

27. El papel del DMP
• La unificación de los estos datos ayuda a la
marca y a los editores a construir KPI más
fuertes para un éxito de campañas preciso y
permitir una mejor la medición del rendimiento.
• El DMP y el analytics pueden conectar a todas
las herramientas como DSP y SSP y
proporciona la información necesarias para
tomar decisiones informadas.

28. conclusión
Lo más importante es:
1) Evaluar la efectividad de las campañas.
2) Tener y analizar históricos (de usuarios reales,
campañas, etc.)
3) Crear segmentos de humanos reales y
audiencias parecidas.
4) Educación sobre el tema.
Pero la mejor defensa contra el fraude no es solo las personas o solo
herramientas: es la combinación de los dos.

30. La Data el cofre del
Tesoro.
Como la calidad de data
contribuye a la reducción
del AdFraud
Marc Ginjaume
Country Manager Spain

31. ZEOTAPZEOTAP
Interest data shows the
strongest growth rates of all
data categories and doubled
its traction with advertisers
in 2017 alone.
$6.5Bn
Pérdidas esperadas
durante el 2018 a nivel
global debido al
AdFraud
$19Bn
Pérdidas estimadas
en 2017 a nivel global
debidoal AdFraud
El adfraud presenta cifras alarmantes para la industria de la
publicidad

32. ZEOTAPZEOTAP
El adfraud es considerado el tipo de crimen con el ratio más elevado de
facilidad comparado con su gran potential de pago

33. ZEOTAPZEOTAP1.
Fuente: 11 Enero, 2017: https://adexchanger.com/data-exchanges/half-age-data-mobile-exchanges-inaccurate/
DATA INFERIDA
MUESTRA
DATA REAL 60%
De los usuarios tienen la
edad incorrecta asociada con
ellos
Sólo On-Target combinados de género &
edad – benchmark
13-38%
EL USO DE DATA POCO FIABLE influye EN EL FRAUDE PUBLICITARIO

34. ZEOTAPZEOTAP
CONOCIMIEN
TO DE LA
MARCA
INTERÉS
DESEO
ACCIÓN
DATA
SOCIODEMOGRÁFICA
DATA DE INTERÉS
DATA DE INTENCIÓN
O COMPRA
El tipo de data a usar varía enormemente dependiendo de la ETAPA DEL
MARKETING FUNNEL, y con ello las medidas a tomar

35. ZEOTAPZEOTAP
DATA
SOCIODEMOGRÁFICA
Data no pre-agregada yactual de apps o
de URLs visitados
Targeting basado en intereses
reales
Intereses “verificados“ actuales
Intención de compra
“verificada“ actual
Data granular de eventos dentro de las
apps oURLs visitados
Targeting basado en intención de
compra real
DATA DE INTERÉS
DATA DE INTENCIÓN
O COMPRA
OBJETIVO
Data precisa sobre AdIDs reales
Data determinística y verificada
con el DNI
AdIDs nofraudulentos
Altas impresiones en target
CÓMORESULTADO
LA calidad, FIABILIDAD, granularidad y transparencia DE LA DATA SON LOS
FACTORES CLAVE PARA REDUCIR LOS VOLÚMENES DE ADFRAUD

37. hernan.rodriguezmartinez.com
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hernanrodriguez
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Blockchain

38. HERNÁN RODRIGUEZ- I ENCUENTRO FAQFRAUD

39. blockchain contra el fraude en la publicidad digitalblockchain contra el fraude en la publicidad digital
BLOCKCHAIN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
hernán rodriguez - i encuentro faqfraud el fraude en la publicidad digital

40. ¿BURBUJA?
HERNÁN RODRIGUEZ- I ENCUENTRO FAQFRAUD
¿BURBUJA?
blockchain contra el fraude en la publicidad digital
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41. BLOCKCHAIN
blockchain contra el fraude en la publicidad digital
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42. Blockchain contra el fraude en la publicidad digitalblockchain contra el fraude en la publicidad digital
AUDITOR
EMPRESA 1
BANCO
EMPRESA 2
AUDITOR
EMPRESA 1
BANCO
EMPRESA 2
REDE DE NEGOCIO TRADICIONAL ANTES Y DESPUÉS DE BLOCKCHAIN
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43. blockchain contra el fraude en la publicidad digital
PROCEDENCIA
CONSENSO
resolución
inmutabilidad
BLOCKCHAIN
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44. blockchain contra el fraude en la publicidad digital
CONFIANZA
DISTRIBUIDO
MANTENIBLE
SEGURO
PRIVADO
TRANSPARENTE
AUDITABLE
CONSENSO
TRANSACCIONAL
INTRUMENTADA
FLEXIBLE
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45. SMART CONTRACTS
HERNÁN RODRIGUEZ- I ENCUENTRO FAQFRAUD
SMART
CONTRACTS
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46. blockchain contra el fraude en la publicidad digital
CADENA DE VALOR PUBLICIDAD DIGITAL
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47. blockchain contra el fraude en la publicidad digital
ECOSISTEMA PUBLICIDAD DIGITAL CON BLOCKCHAIN Y SMART CONTRACTS
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48. prueba de
concepto
blockchain contra el fraude en la publicidad digital
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49. hernan.rodriguezmartinez.com
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51. Panel
Trasparencia en la compra
para evitar adfraud
- Borja Ussía. CM Vocento
- Oscar Rodríguez. Xaxis
- Rafael Martínez. AMNET
- Miguel Nieto. Rubicon Project
- Álvaro Pastor. Sunmedia by Fibonad
- Álvaro Mayol. TapTap