“Fake clique”: fraudes em publicidade digital geram prejuízos de US$ 42 bi

Malware e bots geram cliques falsos e transformam investimento de anunciantes em desperdício
A indústria de cliques fraudulentos em publicidade digital deve causar um prejuízo de US$ 42 bilhões em 2019, de acordo com a consultoria Juniper Research. O número é 21% maior do que os US$ 35 bilhões registrados no ano passado, o que deixa claro como esse filão tem se tornado sofisticado. Por meio de uma série de técnicas que envolvem desde bots até fazendas de cliques em países pobres, os criminosos faturam em cima de empresas que veem seu orçamento de marketing ser desperdiçado.De modo geral, as fraudes se dividem em duas categorias. As chamadas Click Frauds envolvem ações que forçam o anunciante a gastar com cliques que não foram feitos por consumidores reais. Nesse caso, robôs, por exemplo, clicam de maneira consecutiva em anúncios e fazem o responsável por ele pagar por visualizações que não atingiram potenciais clientes verdadeiros – ou seja, não há ganho direto para o responsável pelo golpe. Ad Frauds, por outro lado, são estratégias que fazem com que as empresas paguem por visualizações e interações com anúncios em sites maliciosos sem obter qualquer retorno publicitário com isso. Um exemplo são páginas com conteúdo fake que recebem um volume alto de tráfego por redirecionamento de links automáticos, mas que não entregam qualquer retorno para o anunciante – aqui sim os fraudadores lucram. Segundo a Clickcease, as Click Frauds têm crescido a uma taxa de 50% ao ano. No que tange às Ad Frauds, para se ter uma ideia do quanto eles movimentam, o FBI desmontou em 2017 uma quadrilha especializada cujo faturamento foi estimado em US$ 250 bilhões.Entre as melhores estratégias para evitar golpes na publicidade digital, estão softwares que monitoram o tráfego e identificam comportamentos anormais, assim como a escolha adequado dos parceiros que fazem parte do ecossistema de marketing da empresa. Por conta própria, o problema não irá embora. Ainda de acordo com a Juniper Research, o prejuízo causado por cliques fraudulentos deve bater a marca dos US$ 100 bilhões anuais em 2023.

Como indústria e varejo podem se ajudar compartilhando dados
O conceito de indústria 4.0 traz consigo tecnologias como automação e machine learning. Já o varejo 4.0 conta com reconhecimento facial e inteligência artificial. Ambos os conceitos são amplamente debatidos e as disrupções causadas por essas tecnologias fortemente difundidas. Mas, no fim das contas, indústria e varejo equipados com o que há de mais novo em tecnologia são concorrentes? A partir do momento em que a indústria é munida com o conhecimento dos hábitos do consumidor pode eliminar o varejo? Ou o varejo, dono dos dados e melhores práticas, pode canibalizar a indústria? Este tema foi debatido durante o Retail Meeting Days. Para Bruno Balduccini, head sênior de e-commerce da Unilever, a análise de dados dentro dos setores ainda é deficiente. “Temos um monte de dados, mas não tomamos decisão em cima disso. A indústria precisa participar da tomada de decisão e do outro lado o varejo tem que vir com o contato e conhecimento do consumidor”, diz Balduccini. No mercado de construção civil a coleta e análise dos dados pode fazer com que o varejista antecipe as necessidades dos clientes. A Telhanorte, por exemplo, planeja lançar um programa que vai ajudar o consumidor antes mesmo dele procurar a loja. O mercado de impressão traz consigo outro exemplo de como os dados podem ser valiosos na previsão de comportamento do consumidor. Quando os consumidores instalam os drives de impressoras HP a empresa consegue ter acesso a informações específicas, como tipos de cartucho utilizados, frequência de uso e reposição. Usando esses dados, a HP consegue dizer aos varejistas que é preciso reforçar o estoque durante os fins de semana porque a maioria das reposições de cartucho acontecem na segunda-feira. No entanto, é importante analisar os dados que sejam relevantes para a realidade da empresa. Como o trabalho movido por dados é uma atividade relativamente nova no Brasil, investir tempo e dinheiro em informações que não são relevantes para o negócio pode frear a eficiência da análise de dados. Fonte: Portal Novarejo