Zespół ekspertów Whites, wykorzystując autorskie narzędzie White Crow, przeanalizował płatne reklamy dla 902 fraz brandowych, powiązanych z 643 różnymi firmami. Z zebranych danych wytypowaliśmy aż 43 firmy, które padły ofiarą próby podszywania się pod nie. To praktyka, która może kosztować polskich reklamodawców nawet setki tysięcy złotych rocznie. Dla klientów Whites uruchomiliśmy stały monitoring fraz brandowych, mających na celu wyłapywanie tego typu nadużyć.
Jak wyglądało badanie?
Pod koniec maja przeprowadziliśmy 10-dniowe badanie reklam Google Ads wyświetlanych na wybrane słowa kluczowe. Wzięliśmy pod uwagę zarówno parametry UTM pojawiające się w końcowym URL strony docelowej, jak i przekierowania z narzędzi śledzących typu 3rd party. To kolejne badanie działań reklamowych w wyszukiwarce Google, które wykonaliśmy przy pomocy White Crow. Wcześniejsze dotyczyło badania konkurencji i zachowań reklamodawców w branży turystycznej.
Jaki rodzaj reklam uznaliśmy za potencjalnie fraudowe?
Najbardziej powszechną metodą nieuczciwego przypisywania sesji okazało się tagowanie reklam w wyszukiwarce parametrami UTM stosowanymi jednocześnie do tagowania kampanii w sieciach afiliacyjnych. Innym elementem zdradzającym nieuczciwe reklamy w wyszukiwarce było zastosowanie własnych nietypowych kodów mierzących kliknięcia typu 3rd party.
Dlaczego klienci sieci afiliacyjnych tracą na tego typu praktykach?
Poprzez wykryte w badaniu działania wszystkie sesje pochodzące z nieuczciwych reklam, a także związane z nimi transakcje, konwersje i przychody, przypisywane są do kampanii prowadzonych przez afilianta. W efekcie, statystyki pozyskania prezentowane przez sieci afiliacyjne są zawyżone, a koszty pozyskania leadu lub konwersji niższe niż zazwyczaj. Tym samym na te nieskuteczne kampanie przeznaczane są zbyt wysokie budżety, a należne agencji prowizje zawyżane w zależności od przyjętego modelu rozliczenia z siecią afiliacyjną.
Wyniki
Za pomocą narzędzia White Crow, przeanalizowaliśmy reklamy wyświetlane na 902 frazy powiązane bezpośrednio z 643 firmami z różnych branż. Spośród nich wyodrębniliśmy 656 podejrzanych reklam, które poddaliśmy dodatkowej analizie. 73% przechwyconych linków, zawierało tagi śledzące wskazujące na nieuczciwe praktyki. Każdego dnia przeprowadzonego badania nasze narzędzie znajdowało reklamy wykorzystujące ten mechanizm, co pokazuje, że tego typu działania nie są jednorazowe. Początkowo zakładaliśmy, że takie działania są prowadzone w afiliacjach sporadycznie jako środek zwiększający liczbę konwersji w pewnych sytuacjach, jak na przykład znacznie niższa niż estymowana ilość konwersji w ciągu miesiąca. Jednak ciągłe wykorzystanie kampanii Google Ads z podejrzanymi linkami sugeruje, że jest to standardowe działanie sieci afiliacyjnych.
Powyższy wykres ilustruje liczbę reklam zidentyfikowanych jako nieuczciwe.
Skupiliśmy się przede wszystkim na branżach i firmach, które ze względu na skalę i charakterystykę prowadzonych działań, z dużym prawdopodobieństwem korzystają z usług sieci afiliacyjnych, np. sklepy eCommerce czy firmy z sektora usług finansowych i inne.
Jakie branże zbadaliśmy?
Jak wykryliśmy nieuczciwy proceder?
Badanie poprzedziło określenie tzw. bezpiecznych tagów, czyli takich, które są powszechnie stosowane przy monitorowaniu kampanii w sieci wyszukiwania. To pozwoliło nam odpowiednio dostosować utworzone wcześniej narzędzie, które badało reklamy na wybrane przez nas frazy. Bezpieczne tagi to takie, które możemy uznać za standardowe działania marketingowe, jak na przykład:
- Gclid/utm_source=google
- Doubleclick – tagi Google
- Atdmt – tag spółki zależnej Facebook
- Clickcease – Click fraud protection
- Sizmek
Tagowanie reklam odpowiednimi parametrami UTM służyło nieuczciwym afiliantom do przypisywania wyników z reklam do wyników sieci afiliacyjnych. Dzięki temu, że treść parametrów UTM pojawiających się w końcowym URL strony docelowej jest zapisywana jawnie, w większości przypadków wystarczyło to do precyzyjnego określenia nie tylko kampanii, której statystyki miały być sztucznie zawyżone, ale również nazwy nieuczciwego afilianta.
Przykład
Dla wyszukania brandowego jednej z sieci sklepów oferującej dostawę zakupów spożywczych do domu widzimy reklamę kierującą na dedykowany landing page.
Już na pierwszy rzut oka widzimy, że coś tutaj nie gra. Po pierwsze: kod rabatowy jest nieaktualny (badanie było przeprowadzone pod koniec maja 2020, natomiast kod rabatowy był ważny do 20 kwietnia 2020). Po drugie: link prowadzący do strony wygląda następująco:
Widzimy w nim parametry wskazujące na działanie sieci afiliacyjnej. Takie ustawienia powodują, że ruch z tej reklamy w Google Ads wygląda, jakby był z afiliacji, a nie z reklam w wyszukiwarce, jak jest w rzeczywistości.
Nasze narzędzie White Crow sprawdza i wychwytuje m.in. tego typu nieprawidłowe oznaczenia w linkach. Podczas badania wykryliśmy również praktykę dodawania do parametrów UTM kodów śledzących typu 3rd party, które pozwalają afiliantom przekazywać do swoich systemów analitycznych dane tożsame z danymi odczytywanymi w Google Analytics klienta. Zgodność obydwu systemów miała zapewne tuszować nieuczciwe praktyki.
Jak możesz się chronić przeciwko tego typu praktykom?
W dobie kryzysu spowodowanego koronawirusem coraz większa liczba klientów kładzie nacisk na analizę skuteczności inwestycji w digital marketingu na podstawie twardego KPI. Według Raportu IAB1 62% marketerów i reklamodawców deklaruje, że w ciągu najbliższego roku sprzedaż będzie najważniejszym celem kampanii, a 57% ankietowanych firm będzie kładło szczególny nacisk na ROI działań reklamowych. W Whites wychodzimy z założenia, że wszelkie działania marketingowe powinny opierać się na skuteczności danego kanału oraz mieć na uwadze strategiczne cele biznesowe. Dlatego w trakcie prowadzenia kampanii korzystamy często z niestandardowych modeli atrybucji opartych na łańcuchach Markowa (to matematyczne ciągi zdarzeń, w których prawdopodobieństwo każdego kolejnego zdarzenia zależy od wyniku poprzedniego, z określonym jedynie zdarzeniem początkowym), które dostosowujemy do potrzeb i celów klienta. Takie podejście pozwala na niezależną ocenę faktycznej efektywności prowadzonych kampanii i przeznaczanych na nią budżetów, co nie jest możliwe jeśli korzystamy tylko z wewnętrznych narzędzi analizujących kampanie Google Ads. Dzięki wykorzystaniu autorskich narzędzi Whites jesteśmy w stanie wykryć niepożądane działania reklamowe, nawet gdy reklamy kierowane są na tę samą domenę.
Rozwiązanie White Crow pozwoliło uruchomić dla naszych klientów dodatkową usługę monitoringu brandu w reklamowej sieci wyszukiwania. Na bieżąco sprawdzamy, czy opisane wyżej nieuczciwe działania mają miejsce w przypadku wyszukiwań brandów współpracujących z nami marek. White Crow pozwala zabezpieczyć budżety marketingowe i potwierdza ich skuteczne wydawanie na działania afiliacyjne.
1 Konsekwencje epidemii COVID-19 dla branży komunikacji reklamowej online, IAB Polska, Kwiecień 2020
Jeśli myślisz, że Twoja marka mogła paść ofiarą nieuczciwych praktyk sieci afiliacyjnej – skontaktuj się z nami.
W naszych działaniach stawiamy na transparentne i partnerskie podejście do biznesów klientów. Badanie, które przeprowadziliśmy pokazało, że podejrzane praktyki nie dotyczą całego rynku. Z pewnością nie wszystkie kampanie afiliacyjne opierają się na oszustwach. Uważamy jednak, że każde nieetyczne działanie powinno być demaskowane, tak aby jak najszybciej móc reagować i uniemożliwiać jego kontynuację. Dzięki temu zyskują zarówno sieci afiliacyjne – te działające uczciwie, jak i ich klienci, którzy wiedzą, przed czym się chronić.
