
Protegiendo tu Presupuesto (Parte 2): Estrategias efectivas contra clics fraudulentos
Analizamos en detalle cómo puedes implementar tu mismo estrategias para proteger tu presupuesto publicitario y te presentamos nuestra solución.
Bienvenido de nuevo a nuestra serie sobre clics fraudulentos en Google Ads. En la primera parte, discutimos cómo el fraude publicitario ha evolucionado y cómo afecta a tus campañas, revelando estadísticas preocupantes sobre el tráfico no humano y los métodos utilizados por competidores maliciosos, además analizamos el enfoque limitado que Google utiliza para resolver este problema.
Ahora, en esta segunda entrega, nos enfocaremos en las soluciones reales disponibles, analizaremos en detalle cómo puedes implementar tú mismo estrategias para proteger tu presupuesto publicitario y finalmente te explicaremos el sistema Anti-Bot creado por Fáktica para mitigar al máximo los efectos negativos del problema y así maximizar el ROI de tus inversiones. ¡Sigue leyendo hasta el final para descubrir cómo mantener tus campañas a salvo del fraude!
Lo primero de todo es entender qué herramientas pone Google Ads a tu disposición, para saber cuándo y dónde puede estar ocurriendo el fraude.
Asegúrate de monitorear regularmente estos 4 parámetros a nivel de campaña, así como los emplazamientos en donde se muestran tus anuncios de las campañas Display, PMAX, DemandGen y Video.
Los ataques deliberados contra ti por parte de competidores o haters son poco frecuentes. Suelen ser más problemáticos para pequeñas empresas locales y en sectores con altos CPCs medios (por encima de 10 EUR), y están centrados en campañas de Búsqueda.
Si tus campañas de Búsqueda tienen porcentajes de clics no válidos por debajo del 10% y estables en el tiempo, puedes relajarte. Ese 5%-8% de clics fraudulentos reportado por Google es “aceptable”. Posiblemente en realidad sea un porcentaje algo mayor, pero algo con lo que puedes vivir (entre otras cosas, porque no tienes mejor alternativa).
Ataque deliberado en campañas de Búsqueda. Caso real de uno de nuestros clientes
Pero si de repente el porcentaje de clics inválidos en campañas de búsqueda muestra una subida abrupta, agárrate que hay curvas. En un caso reciente con uno de nuestros clientes (CPCs medios > 10 EUR), cerramos octubre con resultados récord y de repente pasó lo que podéis ver en la gráfica. No solo llegamos a tener cerca de un 80% de leads inválidos, es que, a pesar de los reembolsos hechos por Google, desde entonces las campañas se han desnortado, y su rendimiento se ha hundido. Tras varias reclamaciones (consejo: ¡reclama, reclama, reclama, y vuelve a reclamar!), Google ha ido subiendo paulatinamente el porcentaje de clics inválidos, pero pese a todo el rendimiento de las campañas afectadas sigue siendo mucho peor que antes del ataque, lo que invita a pensar que aún hay una cantidad importante de clics fraudulentos que Google no está detectando.
Por otro lado, la extrema linealidad de la subida en el porcentaje de clics fraudulentos podría indicar que el ataque está milimétricamente planificado… o que Google en las primeras semanas no se enteró ni del NODO y que solo en enero empezó a detectar el grueso del ataque. Esto último podría pasar si Google solo detectase e investigase clics duplicados a partir de un número suficientemente alto en un periodo de tiempo X. La idea de un Google lento en la detección por tener cierta tolerancia a los primeros clics tóxicos no deja de ser una mera hipótesis, pues el algoritmo antifraude de Google es una caja negra, pero que explicaría esa línea recta en la gráfica a partir de noviembre.
Más allá de reclamar, lo que puedes hacer es intentar identificar por tu cuenta las palabras clave, términos de búsqueda, dispositivos y ubicaciones que hayan tenido un comportamiento anómalo desde el comienzo del ataque, para excluirlas o, si usas puja manual, bajar significativamente las pujas en los términos, ubicaciones, dispositivos y audiencias bajo sospecha. Algunos signos que indican esta actividad incluyen un aumento repentino en la tasa de clics (CTR) acompañado de una disminución en la tasa de conversión; un incremento drástico en la tasa de rebote o una disminución significativa en el tiempo de permanencia en el sitio web o en las landing pages; un aumento en las visitas PPC desde ubicaciones que no están en tu segmentación; o un volumen significativo de clics provenientes de una única ubicación, como un solo código postal o un radio geográfico reducido.
Si toda la actividad fraudulenta proviene de unas pocas direcciones IP, una opción es bloquear esas IPs, pero solo recomendamos hacer en casos extremos, de manera temporal y como último recurso. Hoy en día está muy extendido el uso de IPs dinámicas (lo que hace que el bloqueo de una IP tóxica tenga un efecto efímero) y de CG-NAT, una solución de los operadores que permite que decenas — en algunos casos, cientos — de clientes se conecten a Internet compartiendo una misma IP. Por ello, puede pasar que para evitar a algunos usuarios tóxicos termines bloqueando a miles de usuarios que podrían ser potenciales clientes para tu negocio.
Si toda la actividad fraudulenta proviene de unas pocas direcciones IP, una opción es bloquear esas IPs, pero solo recomendamos hacer en casos extremos, de manera temporal y como último recurso. Hoy en día está muy extendido el uso de IPs dinámicas (lo que hace que el bloqueo de una IP tóxica tenga un efecto efímero) y de CG-NAT, una solución de los operadores que permite que decenas — en algunos casos, cientos — de clientes se conecten a Internet compartiendo una misma IP. Por ello, puede pasar que para evitar a algunos usuarios tóxicos termines bloqueando a miles de usuarios que podrían ser potenciales clientes para tu negocio.
Ejemplo de exclusión de Mercamadrid. La opción de la derecha es mejor, pues causa menos daños colaterales.
Los fraudes masivos — no deliberadamente contra tí — afectan a anunciantes que dedican una porción significativa de su inversión en Ads a campañas PMAX, Video, DemandGen y Display (excluyendo remarketing puro). Se realizan típicamente con ayuda de bots, granjas de clics y emplazamientos tóxicos, y tienen un claro incentivo comercial (los autores del fraude ganan dinero con cada clic), lo que convierte a cualquiera que ejecute anuncios de imagen o video en webs, apps y youtube en un posible objetivo de los delincuentes.
Google no reporta clics inválidos en DemandGen, porque al ser inventario propio se supone que no puede haber fraude. Pero vaya si lo hay. Si no te lo crees, revisa los canales de youtube donde se están mostrando tus anuncios, y verás unos cuantos muy malolientes.
Dado que el mayor problema suele estar en los anuncios de Display, la opción radical sería optar por evitar la inversión en este tipo de campañas. Una alternativa un poco menos extrema es evitar Display en dispositivos móviles, que son los que concentran un mayor porcentaje de clics fraudulentos. Y otra razonablemente efectiva es hacer Display mostrando tus anuncios únicamente en whitelists de emplazamientos.
Por otro lado, si solo ejecutas anuncios de remarketing en display, cuentas con una capa adicional de protección contra las granjas de clics, ya que los clics fraudulentos suelen ser generados por bots o usuarios que no han visitado tu sitio web, por lo que no pueden ver tus anuncios de remarketing.
Pero primero de todo, mide la magnitud del problema. Si tienes una tasa de interacciones inválidas por debajo del 20% en campañas Display, o por debajo del 15% en PMAX, puedes darte por satisfecho. Asume que el precio a pagar por CPCs medios 10 (o 100!) veces más bajos que en campañas de Búsqueda, y dedica tus esfuerzos a otras áreas.
Si detectas que realmente tienes un problema y quieres seguir mostrando anuncios de display sin limitarte a remarketing y no quieres ceñirte a whitelists de emplazamientos, puedes seguir estos pasos para reducir el fraude de clics.
Si el problema lo tienes en una campaña de Máximo Rendimiento (PMAX), el concepto es el mismo que en Display, y casi todos los pasos anteriores aplican igualmente, pero Google te lo pone más difícil, porque no puedes usar listas preexistentes de exclusiones ni whitelists de emplazamientos, sólo puedes hacer exclusiones de emplazamientos a nivel de cuenta, y la información sobre el rendimiento de la campaña es más limitada. Los informes de emplazamientos para PMAX solo se muestran a nivel de cuenta, por lo que si tienes varias campañas PMAX, no podrás saber de qué campaña proviene.
Además, por el momento, en el informe de emplazamientos PMAX, Google solo proporciona datos de impresiones, con lo que no puedes analizar el CTR o la tasa de conversión. Encima, no parece que la lista de emplazamientos de PMAX mostrada por Google sea un listado completo, sino apenas una muestra — al menos, así lo sugiere un experimento hecho recientemente por los cracks de Ten Thousand Foot View (*) –, y tampoco se pueden bloquear IPs en este tipo de campañas, salvo que lo hagas a nivel de cuenta (lo que en general no te recomendamos, pues por cada IP excluido también podrías estar bloqueando de todas tus campañas a decenas o cientos de clientes potenciales debido al uso extendido de iPs dinámicas y CGNAT antes comentado).
En PMAX tampoco puedes elegir mostrar anuncios sólo en Desktop, pero si detectas que la mayoría de leads fraudulentos te entran por Mobile y que la mayor parte del gasto de PMAX se invierte en este dispositivo, puedes crear incentivos para desviar el tráfico de PMAX a Desktop de la siguiente manera: usando estrategia de pujas Max.Conv.Value (con o sin ROAS objetivo) con lead scoring, crea una microconversión “Sesión Desktop 30s” tal que salte a los 30 segundos de empezar una sesión solo si tiene lugar en un desktop o tablet, y dale un valor pequeño (pero al menos 3 o 4 veces mayor que el CPC medio de la campaña). Esto hará que el ROAS de desktop mejore y google poco a poco desvíe presupuesto hacia este dispositivo.
Si tienes que hacer a mano los ocho pasos de arriba, te puedes morir en el intento. Incluso aunque seas un virguero de las tablas dinámicas en excel y tengas a un experto en GTM en el equipo, pasos como el 4, el 5 o el 6 son imposibles de hacer en miles (o decenas de miles) de emplazamientos si no automatizar el proceso.
Afortunadamente, hay varios scripts de libre acceso que te pueden ayudar.
¿Tienes alergia a los scripts? ¿No tienes ningún programador a mano en tu equipo? ¿Te falta tiempo o manos para ponerte con estas cosas? No te preocupes y sigue leyendo: tenemos algo que te puede interesar.
En Fáktica Analytics hemos desarrollado nuestro propio software anti-bot para DISPLAY, PMAX, Video y DemandGen centrado en la exclusión de emplazamientos y ubicaciones geográficas, apoyándonos en el trabajo publicado por Derek Martin, Bas Baoudin, Nils Rooijmans y otros, y añadiendo Machine Learning para fomentar el aprendizaje automático del algoritmo en la identificación de patrones geográficos y de nuevos criterios de exclusión en función de diversos parámetros del emplazamiento.
Desde que comenzamos a usar el software Antibot en otoño 2024, en cuestión de semanas conseguimos reducir el tráfico fraudulento de nuestros clientes en un 87% para Display, y en un 76% en PMAX, dejando ambos tipos de campaña por debajo del 10% de tasa de interacciones no válidas y sosteniendo los resultados en el tiempo.
CAMPAÑAS PMAX: Descenso de la tasa de interacciones no válidas del 43.4% al 6.8%.
Caso real de uno de nuestros clientes
CAMPAÑAS DISPLAY: Descenso de la tasa de interacciones no válidas del 56.1% al 7.0%.
Caso real de uno de nuestros clientes
El impacto en el rendimiento global de las campañas no ha sido inmediato, pues estamos atacando la parte superior del embudo, pero apenas tres meses después, 3 de los 4 clientes con los que hemos testado el software anti-bot han batido los récords históricos de ventas y beneficios. ¿Coincidencia? Nosotros no creemos en las coincidencias. Creemos en los datos:
¿Te interesaría usar el software anti-bot de Fáktica Analytics en tus campañas de Google Ads? Contáctanos sin compromiso. Estaremos encantados de ayudarte.
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Subvencionado por el CDTI en 2022-2024.
Título del proyecto: Tecnología de lead management a partir
de modelos matemáticos y algoritmos predictivos
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