Ad Verification, Adstitching, Deal-ID's, Header-Bidding, Prospecting oder Viewability … das ist nur eine kleine Auswahl englischsprachiger Fachbegriffe ohne die es in der digitalen Werbung und im Marketing nicht mehr geht. Deutsche Übersetzungen greifen hier oftmals zu kurz oder wollen einfach nicht so richtig passen. Damit unsere Leser im Fachjargon-Dickicht den Durchblick behalten, erklären Adtech-Insider die wichtigsten Fachbegriffe. Von Marketing Profis für Marketing Profis. Im Folgenden erklärt Ben Jeger von AppsFlyer den Begriff "Mobile Ad Fraud".
”Beim Mobile Ad Fraud manipulieren Betrüger Werbekampagnen, um durch Klick-/Impression-Betrug, gefälschte Downloads oder In-App-Aktivitäten einen Teil der von App-Anbietern eingesetzten Werbebudgets abzuzweigen
App-Anbieter schalten beispielsweise Anzeigen, um App-Downloads oder Interaktionen in ihren Apps zu generieren. Abgerechnet wird oft performance-basiert, das heißt pro Klick, Download oder Interaktion fließt Geld an die Publisher, die Anzeigenplätze zur Verfügung stellen, und Werbenetzwerke, die die Anzeigen aussteuern. Betrüger manipulieren dieses System, indem sie massenweise gefälschte Impressions, Klicks und App-Downloads initiieren, für die Werbetreibende Geld bezahlen, obwohl sich dahinter keine echten Nutzer verbergen.
Es gibt viele verschiedenen Arten von Mobile Ad Fraud. Die am stärksten wachsende Form ist Betrug durch Zurücksetzen von Device IDs, da sie nicht in Echtzeit geblockt werden kann. Betrüger setzen die Device ID vielfach zurück, um dann als scheinbar „neue Geräte“ gefälschte Klicks, Downloads und sogar Interaktionen zu tätigen. Die Betrüger agieren von sogenannten „Klickfarmen“ aus und verwenden eine große Anzahl verschiedener Mobilgeräte und Sim-Karten.
Um Mobile Ad Fraud zu bekämpfen kommen Lösungen für Fraud Protection zum Einsatz, die einige Fraud-Arten in Echtzeit blockieren, allerdings nicht vollständig vor den gravierendsten Betrugsmaschen schützen und daher immer mit Lösungen für Fraud Detection kombiniert werden müssen. Darüber sind Werbetreibende in der Lage, über IP-Filter und Datenmodelle auf Nutzer-, Geräte- und App-Ebene Betrug zu identifizieren, zu viel gezahltes Werbebudget zurückzufordern und betrügerische Publisher und Netzwerke dauerhaft zu blockieren.