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Una "startup" sale a combatir el fraude publicitario digital con machine learning

Una "startup" sale a combatir el fraude publicitario digital con machine learning

Una "startup" sale a combatir el fraude publicitario digital con machine learning
La pandemia aumentó las ventas en línea y con ello la publicidad por Internet. ¿Cuáles son las técnicas que se emplean para esta actividad tramposa?
Por Cesar Dergarabedian
29.05.2020 12.52hs Tecnología

La publicidad digital o en línea carece de muchas regulaciones y, por lo mismo, existen varias formas en que se abultan las cifras de exposición con la consecuencia del aumento de los costos para los anunciantes.

Sin embargo, si bien se utiliza tecnología para generar este efecto nocivo, también existen desarrollos destinados a proteger a las compañías de estos efectos.

Este es el propósito de Nei Analytics, firma chilena de tecnología fundada por el ingeniero en informática y máster en finanzas Alejandro Brücher, quien, con el apoyo de Corfo y UDD Ventures, ha creado una serie de programas informáticos que se dedican a proteger y optimizar la publicidad en Internet.

En la siguiente entrevista de iProfesional, Brücher explicá qué es un fraude publicitario digital y cómo apuntan a crecer en el mercado local.0

-¿Cuáles son sus planes y metas en la Argentina?

-Los planes para la Argentina son capturar dos clientes de gran inversión publicitaria online o tres clientes medianos al año. Sin embargo, estamos revisando estos planes productos de los efectos de la crisis sanitaria en la Argentina y la región.

-¿Atenderán a este mercado en forma remota o planean abrir una oficina?

-Nuestro objetivo es tener un distribuidor o representante en Argentina.

-¿Por qué llegan ahora a la Argentina, en medio de la pandemia del coronavirus? ¿Qué desafíos de negocio les plantea este contexto sanitario?

-Durante el año pasado, intentamos operar en Argentina de manera remota, pero fue bastante difícil. Es por eso que a principio del año hemos decidido buscar distribuidores que nos representen en Argentina.

Lamentablemente, en marzo llegó la pandemia lo que nos presentó un problema distinto. Sin embargo, estamos muy optimistas puesto que la crisis sanitaria ha aumentado considerablemente las ventas de productos y servicios en línea y con ello la publicidad por Internet.

Esto hace que la necesidad de hacer más eficientes las inversiones online sea mayor. Asimismo estamos en conversaciones con varias multilatinas para implementar los softwares en sus filiales de Argentina.

Alejandro Brücher, CEO de la startup Nei Analytics, especializada en prevenir el fraude publicitario digital.
Alejandro Brücher, CEO de la startup Nei Analytics, especializada en prevenir el fraude publicitario digital.

-¿Qué es un fraude publicitario? ¿Cuáles son los más comunes? ¿Quiénes sus autores y con qué fines? ¿Cuáles son sus principales víctimas?

-Existen muchas formas de generar estos tráficos falsos que perjudican a las empresas anunciantes. Las encontramos a través de costo por clic (CPC), costo por visto (CPM),apps para smartphones y más.

Uno de los engaños más habituales es el tráfico artificial de un sitio web creado mediante bots o usuarios maliciosos. Esto hace que el anunciante crea que su publicidad está siendo expuesta a una gran cantidad de usuarios, cuando realmente gran parte de ellos corresponden a sistemas y no a posibles compradores.

Otra pérdida de presupuesto de campañas se produce cuando los anuncios son sobrepuestos uno sobre otro en determinados sitios, cobrando por todas las publicidades siendo que solo fue vista una.

Asimismo, las compañías anunciantes también desperdician sus presupuestos a través de clics falsos creados por bots o granjas de clics, ambos elementos creados con el fin de dañar y alterar las cifras de exposición a las publicidades en Internet

-¿Qué tecnologías utilizan para prevenir el fraude publicitario?

-Utilizamos una tecnología desarrollada 100% por nosotros en base a machine learning y python.

-¿Cuáles son los resguardos que deben tomar en cuenta las pymes al momento de hacer publicidad en línea?

-El solo hecho de asumir que el fraude digital existe y afecta a todas las empresas es el primer paso y es muy importante. Todavía resulta común encontrarse con ejecutivos que afirman, por conveniencia o ignorancia, que a ellos y a sus empresas no los afecta.

El paso siguiente es tomar la iniciativa y aceptar la responsabilidad de protegerse de estos problemas. Esto se puede dar a distintos niveles:

  • Correcta segmentación: Buscar las segmentaciones más confiables, porque en eso hay mucho engaño en los proveedores de segmentación. Como ejemplo, generar una buena segmentación de exclusión geográfica es muy importante, tanto sectores que desean como negar sectores que no deseas donde salga la publicidad.
  • Verificar la calidad de páginas web donde se muestran tus anuncios: Esto implica revisar periódicamente la calidad de las páginas donde se despliegan los anuncios. Chequear la relación clicks por impresiones o por costo. Además se debe estar atento a aumento de gastos en horas de la noche. Esto porque los sitios pueden estar mal clasificados, ser de mala calidad o simplemente tener algún tipo de trampa. También, se debe revisar el contenido desplegado en los sitios web esté bien clasificado para la campaña requerida.
  • Remarketing negativo: Ya que los clicks más caros en búsqueda son los más atacados, una estrategia interesante es evitar que tus anuncios le aparezcan en búsqueda por segunda o tercera vez, dentro de un período, a quien ya haya hecho click o a quien ya convirtió. De esta manera evitamos que el mismo usuario haga click varias veces. Es fundamental tomar esta decisión siempre y cuando no atente contra el negocio como sería en el caso de una tienda online de alta demanda.
  • Definir los leads como objetivo: Si la campaña es de generar conversiones y no de branding, es muy importante medir y optimizar costo por adquisición o la tasa de conversión.
  • Contratar un sistema de bloqueo para search y/o display: Estos sistemas funcionan analizando toda la información de navegación y el gasto publicitario para que sus algoritmos detecten patrones anormales de comportamiento por parte de los usuarios. Con esta información, cuando presencian comportamiento anómalo, los softwares pueden bloquear la publicidad a ese cliente o directamente evitar que el anuncio se despliegue en la página con problemas.

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