Cómo filtrar los clics fraudulentos investigando en los paneles de AdWords y Analytics

Con este t√≠tulo de los¬†clics fraudulentos en la red de b√ļsqueda de Google,¬†tratamos en esta ocasi√≥n un tema que nos trae de cabeza a muchas agencias y frente al que Google nos sigue dejando m√°s solos que la una. A pesar de que insisten en que ponen medidas activas y pasivas para que esto no ocurra y que comprobamos que en los informes se descuentan los clic no v√°lidos, esto no es suficiente ante los medios m√°s sofisticados de quienes los llevan a cabo. En concreto, vamos a ver un par de ejemplos de cuentas de servicio t√©cnico que operan cada uno en diferentes provincias, uno de los sectores que m√°s lo sufren, donde hemos intentado averiguar la procedencia de estos clics y acabaremos con algunas propuestas al respecto.

Los clics inválidos: La pesadilla para el sector de servicio técnico

Por un lado, se podr√≠a decir que es f√°cil de entender que una empresa, en su lucha por sobrevivir, emplee todos los m√©todos necesarios para destacar entre la competencia. Y, sin embargo, muchos nos seguimos planteando qu√© puede llevarles a recurrir a estas t√©cnicas censurables: ¬ŅSer√° que el negocio no tiene una propuesta de valor brillante ni un fuerte distintivo frente a la competencia y, como √ļltimo recurso, necesita agotar el presupuesto de los competidores para minimizar su visibilidad y sus resultados? ¬ŅSer√° que est√°n faltos de cari√Īo? ¬ŅSer√°, simple y llanamente, falta de √©tica y profesionalidad?

Lo que s√≠ sabemos es que sigue siendo un caso bastante corriente que nos exige mucha atenci√≥n. En nuestra lucha por evitar el fraude, identificar la procedencia de estos usuarios y buscar un patr√≥n de comportamiento, nos hemos centrado en esta ocasi√≥n en los¬†tipos de dispositivo desde los que acceden a nuestra web a trav√©s de anuncios de Google AdWords,¬†que es por donde se escurre el dinero (bien hecho si cuentas con una agencia especializada en gestionar campa√Īas de adwords). Nuestra estrategia, en esta ocasi√≥n, se basa principalmente en anuncios de b√ļsqueda y, por eso, hemos utilizado dos segmentos en la tabla que tenemos m√°s abajo: uno para analizar el tr√°fico de todos los usuarios (de ahora en adelante ‚Äėtodos los usuarios‚Äô) y otro para excluir el comportamiento de los usuarios de AdWords exclusivamente (de ahora en adelante ‚Äėpago‚Äô).

Tabla 1: dispositivos m√≥viles con segmentos de tr√°fico ‚Äėde pago‚Äô y ‚Äėtodos los usuarios‚Äô.

Pasos para identificar la procedencia de los clics fraudulentos en Analytics

Aquí lo que hemos cotejado en un primer lugar es cuántas sesiones de todos los usuarios y de los de pago coinciden, lo que supone que el acceso de estos usuarios sea principalmente a través de los anuncios y que nos estén gastando el presupuesto. Así también descartamos que la competencia esté entrando en nuestra web para bichear o que nos llame desde la web para ocupar la línea (aunque sea sin pasar por los anuncios). En este caso, todas las sesiones coinciden tanto en pago como en todos los usuarios, por lo que establecemos que nuestros potenciales clientes siempre llegan desde nuestros anuncios.

A continuaci√≥n nos fijamos en el¬†porcentaje de nuevas sesiones¬†en busca de estos usuarios recurrentes que asociamos con la competencia. ¬ŅPor qu√©? Porque al tratarse de un servicio t√©cnico raramente un usuario nos va a buscar m√°s de un par de veces en la urgencia de arreglar el dispositivo que sea. No se trata de un comercio electr√≥nico en el que el usuario se informa en tu web, luego en otra, luego vuelve, navega, etc.

Volviendo atr√°s, en este porcentaje de nuevas sesiones es donde vemos el primer indicio de sospecha. ¬ŅUn Samsung Galaxy Note 3 con un rid√≠culo 7% de sesiones nuevas? Nosotros no tenemos ning√ļn Samsung Galaxy en la agencia; comprobamos con el cliente que ellos tampoco poseen ninguno y, sin embargo, existe un Samsung Galaxy Note 3 que lleva entrando en nuestra web un gran n√ļmero de veces, y siempre desde nuestros anuncios. Es m√°s, las sesiones de este dispositivo tienen una duraci√≥n media de 1 segundo.¬†Suspicious.

Vamos m√°s all√° y activamos la columna ‚ÄėProveedor de servicios‚Äô como dimensi√≥n secundaria. Aqu√≠ vemos que nuestro querido Samsung utiliza tres proveedores diferentes para sus acometidas, como podemos comprobar por el, de nuevo, irrisorio porcentaje de nuevas sesiones con respecto al resto y por la duraci√≥n media de la sesi√≥n, que siguen siendo de un segundo como m√°ximo. Ya tenemos localizados tambi√©n los proveedores de servicios de los que se sirve nuestra competencia, pero¬†a√ļn podemos averiguar m√°s.

Tabla 2: dispositivos móviles con dos segmentos y una dimensión secundaria

¬ŅEs posible de que todo sean coincidencias y que realmente haya tres Samsung Galaxy Note 3 que utilicen tres proveedores de servicios diferentes y que no tengan relaci√≥n entre s√≠? Ahora ponemos ‚ÄėProveedor de servicios‚Äô como primera dimensi√≥n y ‚ÄėVersi√≥n de navegador‚Äô como segunda para buscar m√°s coincidencias (tabla 3). Vaya. Si adem√°s usan la misma versi√≥n de navegador¬†‚Äė¬ŅCasualidad?‚Äô YA NO.¬†Nos encontramos ante un mismo Samsung Galaxy Note 3, rey de los clics fraudulentos, que utiliza tres proveedores de servicios con la misma versi√≥n de navegador y, ADEM√ĀS, con el mismo tama√Īo de navegador (tabla 4). Got You!

Tabla 3: ‚ÄėProveedor de servicios‚Äô como primera dimensi√≥n y ‚ÄėVersi√≥n de navegador‚Äô como segunda
Tabla 4: ‚ÄėProveedor de servicios‚Äô como primera dimensi√≥n y ‚ÄėTama√Īo del navegador‚Äô como segunda

Ya tenemos localizado a nuestro individuo que, claramente, utiliza¬†alg√ļn servicio automatizado de clics fraudulentos¬†dada su frecuencia y la duraci√≥n media de la sesi√≥n. Lo siguiente que podemos hacer es¬†crear un segmento con estos datos¬†para tener una visual de su comportamiento y el volumen real de visitas de esos d√≠as respecto al resto del tr√°fico.

Segmento con sesiones del sistema automatizado de clics no v√°lidos

Otra forma de detectar clics inv√°lidos por dispositivo

Volvimos a investigar un caso de fraude mediante clics inv√°lidos (esta vez sin automatismos aparentes) con otro cliente del mismo sector, en cuyo caso vemos en la tabla de abajo que un mismo dispositivo¬†no presenta tanta diferencia en el porcentaje de nuevas sesiones, pero s√≠ entre el n√ļmero de sesiones de todos los usuarios con respecto a los de pago (51 vs. 23) y se trata del mismo usuario (7 usuarios nuevos en ambos segmentos). En la agencia tampoco tenemos un Huawei ALE-L21 pero, al llamar al cliente, nos aclara que √©l s√≠ tiene uno pero que nunca ha hecho clic en un anuncio de AdWords y que si entra en la web es desde un ordenador, el cual no entra en nuestras estad√≠sticas en esta ocasi√≥n. Confiamos en su declaraci√≥n y seguimos buscando diferencias.

Esta vez no vemos tanta diferencia en el porcentaje de nuevas sesiones

Filtramos por Huawei y sacamos la dimensi√≥n secundaria ‚ÄėTama√Īo del navegador‚Äô. R√°pidamente identificamos a nuestro cliente en la tercera fila al no tener sesiones de pago y ser una web sin posicionamiento org√°nico. Sin embargo, el Huawei de la primera fila con un tama√Īo de navegador de 360√ó520 s√≠ presenta esta diferencia de sesiones. Ya lo tenemos localizado. Vemos que¬†por pago simula el comportamiento de un usuario¬†y, adem√°s de hacernos clics fraudulentos,¬†cumple nuestro objetivo para despistarnos,¬†pero lo hemos encontrado. Por org√°nico vemos tambi√©n que pasa mucho tiempo en nuestra web, seguramente para intentar copiarnos el contenido o las llamadas a la acci√≥n o simplemente actuar como un usuario.

¬ŅQu√© podemos hacer para evitar los clics de la competencia?

Y ahora qu√© sabemos todo esto,¬†¬Ņqu√© hacemos?¬†¬ŅC√≥mo filtramos los clics inv√°lidos de la competencia? En estos dos casos no podemos usar listas de audiencias para evitar que aparezcan las campa√Īas a los usuarios que ya han visitado nuestra web porque el requisito m√≠nimo son 1000 cookies y no tienen tanto volumen a corto plazo. Hemos llamado a Google y nos dan la triste y nada esperada (iron√≠a mode on) noticia de que no podemos filtrar las campa√Īas con todos los datos extra√≠dos, que ojal√° se pudiera y que se trata de una investigaci√≥n maravillosa, pero que ya est√°.

A√ļn as√≠, recomendamos a nuestros lectores que prueben a usar alguna¬†herramienta de bloqueo de IP¬†como es¬†ClickCease. Nosotros llevamos unos meses us√°ndola y, aunque no es infalible, puedes filtrar las IP en tiempo real seleccionando un n√ļmero m√°ximo de clics en un per√≠odo de tiempo determinado. Tambi√©n detecta las IP en funci√≥n de la ID del dispositivo. No est√° mal.

Opciones de Clickcease para filtrar clics no v√°lidos

Otros compa√Īeros como la agencia BlueCaribu han hablado sobre¬†c√≥mo controlar el fraude en AdWords¬†con m√°s profundidad, dando pautas y consejos para filtrar las impresiones de los anuncios y algunas pautas para sospechar. Tambi√©n Enrique del Valle habl√≥ en su d√≠a del¬†fraude en la red de Display, quien ofrece su propia soluci√≥n jugando con scripts y columnas personalizadas para enga√Īar a los hackers.

Si te estás preguntando de qué ha servido todo esto, debes saber que todas estas averiguaciones nos interesan para SABER. Sí, SABER. Cuanto más sepamos mejor actuaremos en consecuencia. Ahora podemos filtrar estos dispositivos de nuestros informes de Analytics; podemos seguir recabando información al respecto para ubicarlos en el mapa, buscar direcciones de correo, etc. hasta que un día demos con la tecla, los identifiquemos y podamos tomar acciones legales.

La verdad, nos hacemos la pregunta de quien ayudar√° a estas empresas a usar esta tecnolog√≠a que es capaz de enga√Īar al sistema que Google dispone para evitar estas pr√°cticas fraudulentas.

Y vosotros, ¬Ņhab√©is encontrado alguna soluci√≥n alternativa que podamos debatir? ¬ŅQu√© os ha parecido nuestro procedimiento?

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