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07/04/2016
di Fabrizio Angelini, Sensemakers - comScore Italia

Programmatic ADV: 4 fattori chiave per sconfiggere i robot

Le frodi pubblicitarie sono un rischio concreto per il ROI di una campagna. Ecco 4 punti su cui si deve concentrare l’attenzione degli inserzionisti per sconfiggerle

Anche il messaggio pubblicitario perfetto può essere smorzato nella sua efficacia se raccolto da soggetti non interessati. La casistica è ampia: tentativi di frode da parte di “occhi robotici”, banner non visualizzabili dal browser dello smartphone, messaggi comunicati ad utenti geograficamente troppo lontani o, peggio, attraverso siti non coerenti o addirittura in contrasto con il messaggio che si intende veicolare. Semplificando al massimo, sono 4 i punti su cui si deve concentrare l’attenzione degli inserzionisti, ai quali offriamo strumenti in grado di rispondere alla sempre maggiore complessità e sofisticazione tecnologica che i sistemi di Programmatic Advertising stanno consentendo. Solo affinando le armi si può riuscire a valutare l’efficacia “reale” delle campagne di advertising, non compromettendo il ritorno dell’investimento o, peggio, misurandolo su dati di traffico irrealistici.

  1. Rilevamento del traffico non valido: “La mia campagna viene visualizzata da un utente umano o è letta da robot?”
Il traffico non valido (IVT, Invalid Traffic) è la principale problematica che causa lo spreco di investimenti alla fonte (pubblicità erogate a utenti non umani), falsando ogni tentativo di ottimizzazione e misurazione delle performance. IAB stima che circa il 36% del traffico globale è non umano. Anche se è vero che non tutto il traffico non valido persegue finalità fraudolente, l'ampiezza e il tasso di crescita del fenomeno sono imputabili anche a una gamma diversificata di bot (un programma che accede alla rete attraverso lo stesso tipo di canali utilizzati dagli utenti umani), click farm (una forma di frode online, dove un ampio gruppo di lavoratori sotto-stipendiati sono assunti per cliccare su inserzioni a pagamento da parte di chi gestisce la frode stessa), hijacker (una forma di software indesiderato che modifica le impostazioni predefinite del browser web senza il permesso dell’utente, con il fine di mostrare pubblicità indesiderata), content scraper (tecnica che attraverso appositi software estrae automaticamente informazioni dai siti web), riciclaggio di domini e altro ancora. Sebbene i mezzi siano svariati e in continua evoluzione, l'obiettivo è sempre quello di gonfiare le revenue pubblicitarie. L'utilizzo fraudolento di macchine mediante tecniche di hijacking è particolarmente preoccupante per i proprietari dei dispositivi, poiché il tutto avviene senza che questi ne siano a conoscenza. Ma pone anche gli inserzionisti di fronte a un problema serio, in quanto questi bot sono estremamente difficili da identificare. Le forme di frode più sofisticate possono essere rilevate e rimosse soltanto con l'ausilio di strumenti ugualmente avanzati e specializzati, uniti a una comprensione approfondita del comportamento degli utenti reali.
  1. Viewability: “Le campagne possono essere realmente visualizzate?”
La logica vuole che le campagne che hanno la possibilità di essere visualizzate avranno una maggiore probabilità di generare un'influenza sui consumatori. Negli Stati Uniti, MRC definisce una display AD “viewable” nel momento in cui il 50% dei pixel di cui è composta viene visualizzata dall’utente per oltre 1 secondo. In questo caso, la vera sfida consiste nel destreggiarsi tra le discrepanze introdotte dai vari strumenti di misurazione. Ad esempio, siamo certi che il traffico non umano venga rimosso prima del calcolo della viewability? Lo strumento misura tutte le finestre aperte del browser o soltanto quella superiore? È in grado di individuare le campagne servite al di fuori della finestra visualizzabile o quelle multiple aperte una sull'altra? Prendiamo l'esempio del traffico non valido: se questo non fosse rimosso prima del calcolo della viewability, i dati ottenuti risulterebbero falsati poiché includerebbero anche le AD "visualizzate" dai bot. Un tale comportamento ridurrebbe anche il ROI, dal momento che una quantità maggiore di impression sarebbe annoverata nel calcolo del risultato complessivo, svalutando le performance delle AD legittime. Inoltre, sarà impossibile confrontare in modo affidabile questi dati con risultati da cui il traffico non valido sia stato effettivamente rimosso. L'importanza di comprendere cosa sia effettivamente oggetto delle attività di misurazione appare dunque evidente, così come è chiara l'esigenza di potersi basare su dati di viewability estremamente accurati che presuppongano la rimozione del traffico non valido.
  1. Audience reach: “La mia campagna ha raggiunto l’audience desiderata?”
Il targeting è una delle principali promesse del Programmatic Advertising. Oltre alle visualizzazioni effettuate da robot, si pone anche il problema degli utenti umani che, per quanto realistici, non avranno mai la possibilità di tradursi in clienti effettivi. Anche in questo caso, è importante rimuovere il traffico non valido prima di misurare l’efficacia di una campagna, evitando di farsi raggirare da tentativi fraudolenti. La valutazione del targeting dovrebbe quindi prevedere anche una fonte secondaria che non sfrutti i medesimi cookie o i dati utilizzati per l'esecuzione.
  1. Brand Safety: “Il mio annuncio è stato inserito in contesti adeguati?”
Gli ambienti cosiddetti "sicuri" variano in funzione del marchio. Il range di contenuti sotto accusa include i soliti sospetti (quali pornografia, violenza e odio razziale) accanto a questioni un po' meno ovvie, come la pubblicità di una nave da crociera pubblicata accanto a notizie di cronaca su incidenti in mare aperto. Oltre a contribuire a evitare errori legittimi, la gestione di problematiche come hijacking di domini o URL masking (ovvero i casi in cui, a dispetto dell'evidenza, le ad finiscono in ambienti non consoni) richiede competenze sofisticate di rilevamento frodi, specie nelle piattaforme programmatiche, in cui il trading delle inventory avviene rapidamente.

Come agire quindi?

La soluzione è offerta da una nuova concezione di impression: le impression verificate, ovvero depurate da bot, da visualizzazioni non efficaci e da quelle di utenti che non possono essere clienti effettivi. Per ottenerle, occorre un sistema di misurazione unico in grado di identificare le impression realmente efficaci: un filtro da applicare alla sorgente di impression, in grado di distillare quelle che hanno avuto una reale opportunità di influenzare l’audience. Concretamente, si tratta di mettere a disposizione del mercato un rating indipendente che attesti la qualità delle fonti di impression. Definire la qualità porta un vantaggio sia per la domanda che per l’offerta. La domanda (gli investitori) potrà riconoscere le inventory di qualità sia nel trading programmatico sia nel media planning tradizionale e proteggere i propri investimenti di marketing da azioni fraudolente. L’offerta (le property media) vedranno accrescere il valore della pubblicità digitale. È indubitabile che quella che potrebbe essere una grande opportunità di sviluppo di un mercato in forte crescita rischia di essere invece un'opportunità sprecata se lasciamo che questioni quali la validazione delle metriche o la viewability, ne rallentino la corsa. La mancanza di dati certi e trasparenti alimenta sentimenti di confusione e sfiducia. È una responsabilità del settore quella di dar vita a un mercato più efficiente e trasparente, un mercato che consenta una facile individuazione della qualità e che permetta ai compratori di ottenere le impression acquistate e ai venditori di ricavarne il giusto valore. Gli inserzionisti avranno finalmente a disposizione, anche nel programmatic, dati affidabili e indipendenti. Questo è quello che offre la nostra piattaforma e siamo felici di contribuire a portare trasparenza in un mondo che altrimenti rischia di veder frenare la sua corsa, a fronte di un’utenza che si sposta sempre più su Internet. Non vorremmo spingere gli inserzionisti verso mezzi più tradizionali ma meno affollati da robot.

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