{"id":293543,"date":"2019-04-01T04:00:00","date_gmt":"2019-04-01T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/integralads.com\/insider\/crime-scene-internet-wie-marken-sich-vor-online-betruegern-schuetzen-2\/"},"modified":"2023-07-31T09:21:08","modified_gmt":"2023-07-31T09:21:08","slug":"crime-scene-internet-wie-marken-sich-vor-online-betruegern-schuetzen-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/integralads.com\/de\/insider\/crime-scene-internet-wie-marken-sich-vor-online-betruegern-schuetzen-2\/","title":{"rendered":"Crime Scene Internet: Wie Marken sich vor Online-Betr\u00fcgern sch\u00fctzen"},"content":{"rendered":"

Wirtschaftskriminalit\u00e4t 2.0: Der Schaden, der durch Ad Fraud verursacht wird, betr\u00e4gt laut aktuellen Zahlen der World Federation of Advertisers (WFA) schon heute mehrere Milliarden US-Dollar pro Jahr. Bis 2025 sollen Betr\u00fcger insgesamt bis zu 50 Milliarden Dollar aus dem Advertising-\u00d6kosystem entwendet haben. Wenn sich diese Prognose bewahrheiten sollte, wird Ad Fraud in nur wenigen Jahren hinter dem weltweiten Kokain- und Opiatgesch\u00e4ft auf Platz zwei der organisierten Kriminalit\u00e4t landen. Das \u00dcberraschende dabei: Trotz dieser immensen Summen bleiben die Ad Fraud-Aktivit\u00e4ten weitestgehend unter dem Radar der Ermittlungsbeh\u00f6rden. Unternehmen sind immer noch auf sich allein gestellt, sich gegen die Machenschaften der Cyberkriminellen zu sch\u00fctzen. Wie sie das am besten anstellen, verr\u00e4t Oliver H\u00fclse, Managing Director CEE von Integral Ad Science (IAS), in 5 praxisorientierten Tipps gegen Ad Fraud:<\/span><\/p>\n

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1. Ein Klick ist leicht zu faken: Auf die richtigen Metriken setzen<\/b><\/p>\n

Ad Fraud hat sich unter anderem zu einem gro\u00dfen Problem entwickelt, weil sich die Branche zu lange auf suboptimale Metriken fokussiert hat. Anstelle von \u201eBrand Lift\u201c oder \u201eConversions\u201c wurden \u2013 und werden noch immer \u2013 in erster Linie Metriken wie die \u201eClick-Through-Rate\u201c (CTR) oder die \u201eDwell Time\u201c, die auf einer Webseite verbrachte Zeit, als Indikatoren f\u00fcr die Effektivit\u00e4t von Werbung genutzt. Eine Kampagnenauswertung, die sich auf einen Markenwiedererkennungswert st\u00fctzt oder auf eine echte Interaktion des Nutzers mit der Marke, ist f\u00fcr Ad Fraud unanf\u00e4llig. Verhaltensmetriken hingegen, wie ein einfacher Klick, lassen sich sehr leicht manipulieren.<\/span><\/p>\n

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2. Beim Ad Buying f\u00e4ngt\u00b4s an: Kontextbezogene Datensegmente bieten fr\u00fchzeitig Sicherheit<\/b><\/p>\n

Der Einsatz von kontextbezogenen Datensegmenten ist der einfachste Weg, um sich bereits w\u00e4hrend des Buyings vor Ad Fraud zu sch\u00fctzen. Diese validen Daten f\u00fcr ein sicheres Contextual Targeting stammen von erfahrenen Verifizierungsanbietern und sind \u00fcber die jeweilige Demand Side Platform (DSP) verf\u00fcgbar. Der gro\u00dfe Vorteil dieser Daten besteht darin, dass sie vorab angeboten werden. Unternehmen k\u00f6nnen den Betrug somit von Anfang an vermeiden, anstatt auf ihn reagieren zu m\u00fcssen, nachdem die Impression bereits gekauft wurde. Zu bedenken gilt allerdings: Je strenger man mit diesen Targeting-Segmenten umgeht, desto eingeschr\u00e4nkter wird auch das potenzielle Inventar. So kann es schon mal zu Skalierungsproblemen kommen. Die gew\u00fcnschte Reichweite wird meist nicht erreicht, ohne die Toleranzgrenze zu lockern.<\/span><\/p>\n

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3. Ad Fraud ist nicht schwarz oder wei\u00df: Erst die Kombination aus mehreren Methoden sch\u00fctzt wirklich<\/b><\/p>\n

IP-Blocking ist eine effektive M\u00f6glichkeit, um Werbebetrug kurzfristig wirkungslos zu machen. Bei der so genannten Exclusion-List werden gesamte Webseiten von Publishern auf URL-Ebene ausgeschlossen, die sensible oder problematische Keywords enthalten. Als Pendant zu diesem Verfahren kommt das Inclusion-Listing zum Einsatz. Hierbei erfolgt eine Listung von geeigneten Domains, auf denen Werbung in jedem Fall problemlos ist. Diese Webseiten passen zu den Markenwerten und sind oft Partner der Advertiser. Doch Vorsicht: Die Verwendung von Exclusion- und Inclusionlists bietet allein keinen wirklich effektiven Schutz. Ad Fraud ist schlie\u00dflich nicht schwarz oder wei\u00df. Auf ein oder zwei einzelne Methoden sollten sich Unternehmen besser nicht verlassen. Als wirksame Gegenma\u00dfnahme ben\u00f6tigen Marken vielmehr eine Kombination aus mehreren L\u00f6sungen zur Betrugserkennung und -vermeidung.<\/span><\/p>\n

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4. Die Kavallerie in der Ad Fraud-Bek\u00e4mpfung: Das Know-how von Spezialisten anzapfen<\/b><\/p>\n

Pixel-Stuffing, Ad-Stacking, nichtmenschlicher Traffic, Domain-Spoofing, Nutzer-Spoofing und vieles mehr. Betr\u00fcger manipulieren Domains von Webseiten wie u. a. Video-Piraterie-Seiten, um ihre wahre Identit\u00e4t zu verdecken und Gewinn aus dem Traffic zu generieren. Die Ad Fraud-Bek\u00e4mpfung ist ein st\u00e4ndiges Wettr\u00fcsten. Die Methoden von Betr\u00fcgern werden immer raffinierter und fast t\u00e4glich entstehen neue Bot-Netzwerke, um potenziell Millionen Euro zu ergaunern. Der Kampf gegen Ad Fraud l\u00e4sst sich nur gewinnen, wenn Netzwerke, Ger\u00e4te, Browser sowie Userverhalten durch Data Science und Technologien besser analysiert werden. Risiken m\u00fcssen durch Malware-Analyse, Software-Zerlegung und Infiltration von Hacker-Gemeinschaften identifiziert und Technologien dementsprechend weiterentwickelt werden. An dieser Stelle sollten Unternehmen auf das Know-how von externen Spezialisten zur\u00fcckgreifen. Vor allem Verifizierungs- und Optimierungsanbieter k\u00f6nnen wertvolle Unterst\u00fctzung im Kampf gegen den Ad Fraud-Betrug leisten.<\/span><\/p>\n

5. Komplexer Fraud ist nur mit komplexer Analyse bek\u00e4mpfbar: Auf die richtige L\u00f6sung kommt es an<\/b><\/p>\n

Marken, Agenturen und Publisher sollten bei der Auswahl des Anbieters darauf achten, dass dieser auch komplexen Ad Fraud identifizieren kann und vom globalen Media Rating Council (MRC) daf\u00fcr akkreditiert ist. Der MRC hat Standards zur Erkennung von non-human Traffic festgelegt. Er unterscheidet zwischen allgemeinem Invalid Traffic (GIVT) und komplexem Sophisticated Invalid Traffic (SIVT). Betr\u00fcgerischer Ad Fraud f\u00e4llt in die zweite Kategorie. Allgemeiner non-human Traffic umfasst standardisierte Crawler, die die Internetnutzung erleichtern und Bots, die zur Ortung von betr\u00fcgerischem Traffic eingesetzt werden. W\u00e4hrend GIVT mit reiner Mustererkennung verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig leicht als solcher erfasst werden kann, sind zur Identifikation von komplexem Ad Fraud modernste statistische Analysetools erforderlich. Wirksame L\u00f6sungen verspricht vor allem die Kombination regelbasierter Methoden mit komplexem maschinellem Lernen. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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