Attribution-Fraud: Von einfach bis fortgeschritten

Nur weil eine URL eine utm-Quelle enthält, z.B. utm_source=msn oder utm_source=cnn, bedeutet das nicht unbedingt, dass der Klick von einer Anzeige auf msn.com oder cnn.com kam. Es könnte legitim sein, oder es könnte manipuliert sein.

Da eine utm-Quelle zu jeder URL hinzugefügt werden kann, ist es für Betrüger möglich, einen Klick so aussehen zu lassen, als käme er von irgendwoher. Dies kann Werbetreibende in die Irre führen und glauben lassen, ihre Kampagnen liefen gut, obwohl der Traffic möglicherweise nicht echt ist. Wenn Werbetreibende annehmen, dass ihre Anzeigen starke Ergebnisse liefern, insbesondere von einer bekannten Seite, könnten sie ihre Ausgaben erhöhen und unwissentlich mehr Betrug anheizen.

Dieser Artikel wird die verschiedenen Arten aufzeigen, wie Zuweisung manipuliert werden kann - von einfachen Methoden bis hin zu fortgeschrittenen Techniken. Die Beispiele basieren auf realen Daten und bieten Einblicke, wie du diese Probleme erkennen und verhindern kannst.

Einfache Zuweisungsbetrügereien

So funktioniert es: Ein Betrüger manipuliert eine Tracking-URL, um es so aussehen zu lassen, als käme der Traffic aus einer vertrauenswürdigen Quelle. Beispielsweise könnten sie utm_source=*TrustedNewsSite* in eine URL setzen, obwohl der Klick nie tatsächlich von dieser Seite kam. Wenn diese URL geladen wird, sei es durch einen Bot oder eine andere betrügerische Methode, erfassen Analysetools wie Google Analytics dies als Traffic von dieser vertrauenswürdigen Nachrichtenseite.

Da diese Analyseplattformen nicht verifizieren können, ob ein echter Nutzer geklickt hat, glauben Werbetreibende, dass ihre Anzeigen gut laufen und investieren weiter in diesen Kanal. Währenddessen profitieren Betrüger von künstlich erhöhtem Engagement. Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie einfache Zuordnungstricks zu verschwendeten Werbeausgaben führen können.

Mit Fraud0, das die Site-Aktivität verfolgt, ist es möglich festzustellen, ob ein Klick von einer echten Person oder einem automatisierten Bot stammt. Zusätzlich kann es helfen zu überprüfen, ob der Klick tatsächlich von einer Anzeige auf der angegebenen Quelle stammte oder ob die Daten manipuliert wurden.

Durch die Analyse der Referenzinformationen bieten wir ein klareres Bild davon, woher der Traffic wirklich kommt, was es einfacher macht, irreführende Zuweisungen zu erkennen und verschwendete Werbeausgaben zu vermeiden.

Unten ist ein Beispiel, das dies näher veranschaulicht. Der UTM_Source=facebook-Parameter zeigt an, dass ein Klick von einer Kampagne auf Facebook stammt, was durch die Referrer-Daten bestätigt wird. Zusätzlich kommen einige Klicks von instagram.com oder als Weiterleitung (l.facebook.com). Falls du es noch nicht bemerkt hast, können Seiten mit UTM_Source=*etwas* aber ohne Referrer gefälscht werden.

Gefälschter Traffic in Google Analytics

Es ist möglich, gefälschte Daten in Google Analytics einzuspeisen, sodass es so aussieht, als ob eine Website große Mengen an Traffic erhält, auch wenn keine echten Besucher vorhanden sind. Dies kann mit Skripten geschehen, die falsche Tracking-Informationen direkt an Google Analytics senden, ohne dass tatsächliche Nutzer mit der Seite interagieren. Betrüger nutzen diese Taktik, um gefälschte Websites legitim erscheinen zu lassen und Werbetreibende und Ad-Netzwerke dazu zu bringen, zu glauben, dass ihre Kampagnen echte Interaktionen erzielen.

Im Laufe der Jahre gab es mehrere Fälle, in denen absichtlich falsche Daten in Google Analytics eingefügt wurden, um Werbetreibende in die Irre zu führen und sie glauben zu lassen, ihre Kampagnen liefen gut.

CTV-Anzeigenbetrug

Eine andere Methode betrifft CTV (Connected TV)-Anzeigen, die auf Smart-TVs laufen. Da kaum jemand von seinen TV-Bildschirmen aus auf Anzeigen klickt, würden Werbetreibende nicht erwarten, viel direkten Traffic von CTV-Kampagnen zu sehen. Dennoch wurden einige Anbieter dabei erwischt, gefälschte Klicks in Google Analytics einzuspeisen, sodass es aussieht, als hätten ihre CTV-Anzeigen signifikanten Traffic und Verkäufe generiert, obwohl sie tatsächlich keinen Einfluss hatten.

Mit Fraud0 können Werbetreibende Datenquellen vergleichen, um verdächtige Traffic-Muster zu entdecken und herauszufinden, ob die Ergebnisse ihrer Kampagne manipuliert werden. Ohne richtige Nachverfolgung ist es leicht, durch gefälschte Zuweisung getäuscht zu werden, die den Erfolg von Werbekampagnen aufbläht.

Durchblicken der Zuweisungstricks

Diese Beispiele zeigen deutlich, wie Zuweisung manipuliert werden kann, um Kampagnen weitaus effektiver erscheinen zu lassen, als sie tatsächlich sind. Durch die Verzerrung von Tracking-Daten wird die Illusion hoher Renditen geschaffen, die Werbetreibende dazu ermutigt, ihre Ausgaben zu erhöhen, während die Ergebnisse in Wirklichkeit irreführend sind.

Die gute Nachricht? Du brauchst keine komplexen Studien, um das aufzudecken. Wenn du Fraud0 in deinen Anzeigen und auf deiner Seite benutzt, kannst du selbst sehen, ob einer deiner Anbieter Leistungskennzahlen aufbläht. Wenn etwas zu gut aussieht, um wahr zu sein, ist es das wahrscheinlich auch.