No todo el ad fraud viene de bots. Las human fraud farms emplean a personas reales para hacer clic en anuncios, rellenar formularios y fingir interacciones a escala industrial, y eso hace que su tráfico sea más difícil de detectar.
Una human fraud farm (también llamada granja de clics) es una operación física en la que un gran número de trabajadores mal pagados usa dispositivos reales para realizar acciones fraudulentas a gran escala. Estos trabajadores hacen clic en anuncios, instalan y abren apps, rellenan formularios de captación de leads, escriben reseñas falsas y generan interacciones artificiales en redes sociales.
A diferencia del tráfico bot, que usa software automatizado, las human fraud farms generan tráfico de personas reales con dispositivos auténticos. Por eso son una forma de tráfico inválido sofisticado (SIVT) mucho más difícil de detectar con los métodos estándar de detección de bots.
Las fraud farms van desde pequeñas operaciones con unas pocas decenas de dispositivos hasta instalaciones industriales con miles de smartphones y tablets colocados en racks. Algunas operaciones también usan granjas de dispositivos: montajes automatizados en los que un software controla cientos de dispositivos físicos a la vez, combinando las características de un dispositivo humano con la velocidad de un bot.
Entender cómo funcionan por dentro las fraud farms ayuda a explicar por qué son tan eficaces y tan difíciles de detectar.
Los trabajadores van pasando por varios dispositivos, cada uno con su propio ID de dispositivo, sus cuentas y su tarjeta SIM. Algunas operaciones restablecen los dispositivos con regularidad para crear identidades digitales nuevas.
Los proxies residenciales y los servicios de VPN hacen que el tráfico parezca venir de mercados objetivo como Estados Unidos o Europa, aunque la granja esté en una región de bajo coste.
Los trabajadores reciben instrucciones concretas: en qué anuncios hacer clic, qué formularios rellenar, qué apps instalar y cuánto tiempo interactuar. Las tareas se reparten a través de plataformas internas o apps de mensajería.
La granja obtiene ingresos publicitarios de alto valor (por ejemplo, entre 2 y 5 $ por clic en verticales como finanzas o seguros) mientras paga a los trabajadores una fracción de céntimo por acción. Ese margen es el beneficio del fraude.
Las human fraud farms son operaciones versátiles que pueden atacar prácticamente cualquier modelo de publicidad digital. Estas son las actividades más habituales.
Los trabajadores hacen clic a mano en anuncios PPC para agotar el presupuesto de la competencia o generar ingresos a editores asociados. Al ser clics reales desde dispositivos reales, es extremadamente difícil distinguirlos de un interés genuino.
Se rellenan formularios con información verosímil (pero falsa) para generar leads que parecen legítimos. Los trabajadores pueden usar nombres creíbles, formatos de teléfono válidos y direcciones de email realistas.
Los trabajadores instalan apps, las abren y completan el onboarding para activar los pagos por CPI (coste por instalación). Algunas operaciones simulan interacción dentro de la app para superar los controles básicos de calidad de las instalaciones.
Se generan a gran escala likes, comentarios, seguidores, contenidos compartidos y reseñas. Las campañas en redes sociales y las métricas de influencers son especialmente vulnerables a este tipo de actividad de las fraud farms.
A diferencia de los bots, el tráfico de las fraud farms sale de hardware auténtico, con huellas de navegador legítimas, resoluciones de pantalla reales y características de dispositivo genuinas. El device fingerprinting estándar los ve como usuarios reales.
Los trabajadores producen movimientos de ratón naturales, patrones de scroll variables y duraciones de sesión realistas. Las herramientas de análisis de comportamiento pensadas para cazar bots suelen clasificar este tráfico como humano.
Las redes de proxies residenciales hacen que el tráfico parezca venir de direcciones IP residenciales legítimas de los mercados objetivo, y así burlan el filtrado básico por IP.
Cada trabajador genera un número moderado de acciones al día y se mantiene por debajo de los umbrales de velocidad que dispararían las alertas automáticas. El fraude escala con el número de trabajadores, no con la velocidad de cada uno.
Opticks correlaciona más de 30 señales por interacción (grupos de dispositivos, patrones geográficos, secuencias de sesión y comportamiento entre campañas) para identificar el fraude humano coordinado.
El reconocimiento de patrones identifica grupos de dispositivos que comparten infraestructura de red, configuraciones de hardware parecidas o una sincronización coordinada de la actividad que delata operaciones organizadas.
Opticks detecta cuándo los mismos grupos de dispositivos aparecen en las campañas de varios anunciantes, lo que destapa operaciones de fraud farms que atacan a muchas marcas a la vez.
Sigue explorando
Las human fraud farms esquivan la detección básica de bots. Opticks usa un análisis multiseñal para identificar el fraude humano coordinado en todas tus campañas.