Введение
Цифровой маркетинг и цифровая реклама получила широкое распространение на современном этапе развития. Они характеризуется целенаправленностью, эффективностью, стремлением использованию максимального количества цифровых каналов. Применение цифрового маркетинга дает положительные результаты, выражающиеся в увеличении продаж через онлайн каналы. Современные компании выделяются большим количеством использования каналов и инструментов (SEО, Контекстная реклама, SMM, медийная реклама, E-mail-рассылки, адаптация, редизайн). Используют подходы к оценке эффективности цифрового маркетинга: коммерческий (экономический) и коммуникативный. Вместе с тем, многие крупные бренды призывают очистить рынок цифровой рекламы от мошенничества, который приобретает невиданные масштабы. Мошенничество с цифровой рекламой является одной из наиболее серьезных проблем, которую всей маркетинговой индустрии необходимо решать. Мошенников привлекает неконтролируемый характер транзакций, как правило, непрозрачная деятельность посредников и возможность довольно быстро и легко изменять показатели. Игнорирование данного факта может привести к огромным потерям бюджета.
Цель исследования
На основе систематизации теории и анализа опыта компаний российского рынка, выявить проблемы применения цифровой рекламы, в том числе определить виды и способы мошенничества, раскрыть признаки низкого качества трафика мошенника, сформулировать перспективные рекомендации.
Материал и методы исследования
Существенный вклад в исследование цифровые технологии внесли зарубежные авторы В.П. Бауэр, М Свон, Д. Тапскотт, А. Тапскотт, К Скиннер, П. Винья, М. Кейси. Исследование вопросов, касающихся влияния цифровых технологий на маркетинговую деятельность, проводили отечественные ученые-экономисты М.М. Пряников, М.О. Пилипенко, В.В. Дорохов, С.А. Синягов, А.Л. Лысенко, В.К. Шаталов, П.Ю. Барышников. Информационной и нормативно-правовой базой данной работы являются федеральные законы, данные Банка России, годовые отчеты российских рейтинговых агентств (АКРА, Эксперт РА), Официальный сайт по финансовому анализу банков – «Куап.ру», исследования Гильдии маркетологов, данные аналитических агентств (Markswebb Rank & Report, Tadviser), а также официальные сайты кредитных организаций и финтех-компаний. При исследовании использовались методы теоретического анализа, эмпирического исследования, сравнительного анализа, статистический метод, а также методы синтеза и обобщения.
Результаты исследования и их обсуждение
Исследования показали, что мошенничество в цифровой среде осуществляется следующим образом:
- клик-спам – это имитация с реальных устройств определенно большого количества кликов, с целью получения денежных средств за органические установки и скачивания. Данный факт может привести к растрате рекламного бюджета на тех пользователей, которые и так бы установили сервис. Также клик-спам может быть опасен тем, что система заберет самых ценных пользователей, которые пришли целенаправленно, не под воздействием рекламы. Распознать клик-спам можно фиксируя длину времени между кликом и установкой.
- инъекция кликов – это усовершенствованная версия клик-спама, в основе которой лежит использование вредоносного программного обеспечения на устройстве пользователя. Создаются фальшивые клики, с помощью приложения в момент его установки пользователем, тем самым мошенник присваивает установку себе, получая за нее плату. В этом случае длина времени между кликом и установкой очень короткая.
- спуфинг – ситуация, в которой мошенники создают программу, которая с успехом маскируется под другую, фальсифицируя данные и получая несанкционированный доступ к определенному ресурсу. Программа отправляет данные о кликах пользователя уже в новых приложениях, которые считает их так, как если бы они были настоящими.
- фермы устройств – это сервис для тестирования приложений, который используют для нажатия на рекламу или установку приложений, с целью повышения производительности приложения. После чего все клики сбрасываются и процесс начинается по новому кругу. Обычно фермы устройств можно определить по уже известному шаблону действий.
- бот – это специальная программа, которая выполняет запрограммированные действия автоматически по заранее заданному алгоритму. Боты имитируют поведение настоящих пользователей. По сути, боты работают по тому же принципу, что и фермы устройств. Исключением является лишь использование не настоящих устройств, тем самым упрощая процесс очистки данных, но характерный шаблон действий остается.
Фермы устройств и боты являются наиболее используемыми формами мошенничества с цифровой рекламой. Если их рост продолжится, то можно ожидать, что этот фактор потери бюджета компаниями станет самым главным.
По оценкам консервативных экспертов, уровень потери бюджета достигнет 50 млдр. долларов к 2025 году, к этому времени это будет около 10 % всего рынка цифровой рекламы. Маркетологи из крупных компаний полагают, что минимум 40 % рекламных бюджетов в интернете и приложениях в мобильном телефоне подвержены риску мошенничества. При этом только 19 % представителей брендов сообщают о наличии у себя системы предотвращения мошенничества, 92 % участников опроса (это более 250 специалистов компаний с рекламными бюджетами от 1 млн. долл. в месяц) считают борьбу с фродом в мобильной рекламе главной задачей современности [9, 10].
Бренды несут экономические потери в результате поддельных конверсии и «пустого» трафика. Ожидается, что к 2021 году доля цифровой рекламы достигнет 50 % всей рекламы, и отрасль готова к переменам. Также отчаянно нужно найти решения, которые создадут более здоровую экосистему для клиентов, рекламодателей и издателей. По оценкам AdAge, за мошенничество с рекламой требуется 1 доллар на каждые 3 доллара, потраченные на цифровую рекламу. К 2022 году, по подсчетам Juniper Research, индустрия может потерять на фроде до $44 млрд. Но деньги теряют не только рекламодатели. От мошенничества страдают все участники рынка (кроме самих фродеров): рекламодатели, маркетинговые агентства, рекламные сети, но агентствам в силу их промежуточного положения приходится особенно тяжело. С паблишерами и сетями они работают по предоплате, а потом ждут вознаграждения от рекламодателей, которые могут отказаться платить за часть работы.
В качестве примера можно привести несколько брендов, прекратившие свою рекламу на YouTube после отчета The Times of London, в котором подчеркивалось, «как их реклама отображалась на фоне экстремистского контента, размещенного на сайте для обмена видео». Случаи мошенничества с цифровой рекламой начинают появляться один за другим. Несмотря на то, что некоторые рекламодатели возвращают деньги (Google дал больший возврат средств рекламодателям, пострадавшим от мошенничества с рекламой), угрозу нужно обуздать раньше, чем позже. [7, 8].
Мошенники используют несколько способов имитации поведения людей, включая доступ к социальным сетям, заполнение форм и движения курсора. Они избегают обнаружения, манипулируя данными геолокации. Также в 2017 году компания Uber подала иск в суд на Fetch Media в Dentsu, обвинив его в применении нечестных методов рекламы. Среди них считалось использование невидимых баннеров, закупка рекламы на нерелевантных площадках, а также попытка выдать естественные установки за рекламные. Агентство в свою очередь заявило, что Uber еще за несколько месяцев до этого отказал ему в выплатах. Этот случай стал наиболее резонансным из-за масштаба бренда и бюджета (годовые расходы Uber на мобильную рекламу в 2017 составили более $82,5 млн.). Но он далеко не единичный: в меньших объемах маркетинговые агентства сталкиваются с отказами в оплате конверсий постоянно. Самое неприятное заключается в том, что финансовые потери сваливаются на них непредвиденно, когда бюджеты уже потрачены и ничего исправить нельзя.
Крупнейшее в последнее время мошенничество фальсификации кликов по видео объявлениям. Разработчики ботов Methbot приносят своим владельцам по нескольку миллионов долларов США в день. Авторы Methbot работают по оригинальной схеме: они делают замену адресов своих собственных сайтов. Сначала бот в автоматическом режиме выбирает домен из списка премиум публикаторов, после чего создается подставная страница, где есть все необходимые для генерации рекламы и запросов видео рекламы из различных рекламных сетей. При этом используются приемы, помогающие ботнету имитировать работу обычного пользователя.
Мошенничество с помощью автоматизированных систем (ботов) – не единственный вид мошенничества, от которого страдают рекламная и издательская деятельность. Существуют и другие проблемы, такие как видимость 0 % и преднамеренное неправильное истолкование, которые в равной степени несут ответственность за то, что не получают своих денег.
Теоретически определить фрод можно вручную, но на практике делать это не целесообразно. Хотя 100 % панацеи от мошенничества не существует, были разработаны анти-фрод системы, с помощью которых можно определить и пресечь некачественный трафик, не допуская серьезных потерь. Они отлавливают ботов и фильтруют трафик. Алгоритм пропускает через себя данные. Программа фиксирует аномалии, а также сравнивает ID и IP с уже имеющимися в базе. Если атипичные действия повторяются или ID/IP есть в блеклисте, то трафик признается фродовым [1, 3, 4].
Обнаружить низкое качество трафика можно, если обратить внимание на такие моменты, как:
- аномально большая скорость загрузки/переходов с одного источника;
- маленький промежуток времени между кликом по объявлению и целевым действием;
- очевидно шаблонное поведение (например, равные временные промежутки между кликами);
- разное ГЕО клика и установки для одного и того же пользователя;
- много кликов с одного IP/ID;
- конверсия ниже 0,1 % при большом потоке трафика или конверсия 100 %;
- время жизни пользователя – до 3 дней;
- подозрительная активность в ночные часы [2, 5, 6].
Маркетинговые агентства нередко сталкиваются с требованием клиента раскрыть источники трафика. Крупным брендам, которые дорожат репутацией, важно знать, на каких площадках они рекламируются. Никто из них не хочет обнаружить свои баннеры на сайтах адалт-тематики или с экстремистским контентом. В связи с этим они могут предложить своим подрядчикам работать в формате полной прозрачности. Маркетинговые агентства противостоят раскрытию информацию о своих источниках, ссылаясь на коммерческую тайну. На раскрытие информации агенства соглашаются только в случае необходимости подписания контракта с крупным брендом. Но и в этом случае они заключают с клиентом договор о неразглашении данных.
В 2020 году бренды продолжат внедрять антифрод-системы, при этом будут стремиться к стандартизации своих KPI и параметров по мошенничеству. Количество невыплат за подозрительный трафик будет расти, поэтому в выигрыше окажутся те, кто сделает ставку на оперативность в предотвращении мошенничества с помощью антифрод-систем. Лучше других сократить потери смогут те агентства, которые договорятся с клиентами о совместном доступе к анализу трафика и конверсий.
Вывод
Таким образом, методы, которые существуют в настоящее время не могут справиться с мошенничеством, поскольку постоянно разрабатываются технологии, которые способны находить лазейки. Учитывая серьезность ситуации, они должны опираться на более надежные, более футуристической технологии – такие, как блокчейн. В настоящее время для цифровой рекламы на блокчейне существует не менее пяти потенциальных приложений: больше прозрачности, меньше мошенничества, лучшее управление данными на потребительском уровне, автоматизация торгов и аукционы в режиме реального времени.
Прогнозируется, что технология блокчейн в целом сможет уменьшить потери от мошенничества в цифровом маркетинге более чем на 10 млрд. долларов к 2022 году. В реальных условиях данная технология не будет передовой и востребованной, поскольку базовая инфраструктура еще не готова, и я согласна с ним. На этом этапе развития блокчейн, много времени требуется для проведения транзакций, и для того, чтобы блокчейн смог бы обрабатывать и проверять несколько транзакций в секунду, поэтому необходимо многое сделать прежде, чем блокчейн можно будет эффективно использовать для решения задач рекламы.
Основная проблема, с которой сталкиваются маркетологи – это прозрачность и мошенничество в цифровой рекламе. Блокчейн может помочь во власти этого в значительной степени потому, что он работает в качестве старой школьной книги в распределенном цифровом формате. Концепция блокчейна может быть применена к рекламным технологиям, так как она предлагает более прозрачный и эффективный способ управления онлайн-рынками. Используя распределенные системы и децентрализованную бухгалтерскую книгу, рекламодателям станет проще проверять каждую рекламу и показ без обмана.
Революция уже происходит с компаниями, производящими передовые изобретения и издателями / покупателями / рекламодателями, использующими торговые площадки, которые подпитываются блокчейном. Это позволяет им использовать шифрование для максимальной безопасности. Они признают блокчейн как крайне необходимый компонент, обеспечивающий высочайший уровень прозрачности, чего очень не хватает в цифровом рекламном пространстве.
В настоящее время IAB (Техническая лаборатория Бюро интерактивной рекламы) и Ассоциацию данных и маркетинга пытаются принять определенные меры против мошеннических действий, которые охватывают цифровую рекламу. IAB работает над созданием рабочей группы по блокчейну, чтобы выяснить, как она может помочь рекламодателям [53]. Однако, поскольку блокчейн требует участия всех сторон, издатели и рекламодатели должны будут объединить усилия, чтобы установить правила игры и согласовать стандарт. Некоторые первопроходцы делают успехи при работе в области блокчейн технологии. Например, японский производитель автомобилей Toyota объявил о партнерстве с фирмой Lucidity, занимающейся рекламной аналитикой блокчейнов, с целью сокращения мошенничества при покупке цифровой рекламы. Результаты их первоначального пилотного проекта первой в истории проверенной программной рекламной кампании в автомобильной промышленности на блокчейне были впечатляющими – они продемонстрировали повышение эффективности кампании на 21 %.
Библиографическая ссылка
Артемьева О.А. ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЦИФРОВОГО МАРКЕТИНГА СОВРЕМЕННЫМ БИЗНЕСОМ // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2020. – № 8-2. – С. 139-143;URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=1267 (дата обращения: 21.11.2024).