Por qué SKAdNetwork de Apple podría estimular el fraude publicitario en iOS 14
A pesar del anuncio de hoy de retrasar hasta 2021 la depreciación del IDFA, una vez que ocurra parece que la solución propietaria de Apple, SKAdNetwork será la que muchos players adopten para atribución.
SKAdNetwork verifica cuando los clicks conducen a instalaciones y comparte esa información directamente con las redes publicitarias a través de una devolución de datos cifrada y sin la necesidad de pasar un IDFA. Eso debería hacer que el marketing de Apps en iOS 14 sea prácticamente impermeable al fraude ... ¿verdad?
Bueno, sí y no. Depende del tipo de fraude publicitario del que esté hablando. Aunque es probable que SKAdNetwork ayude a reducir el fraude de atribución de clicks y vistas, podría hacer que el fraude publicitario móvil sea más difícil de rastrear y, al mismo tiempo, facilitar que los malos actores oculten el tráfico falso.
Aunque iOS en general se considera menos susceptible a las trampas que Android de código abierto, el ecosistema de Apple sigue siendo vulnerable al tráfico falso, clicks falsos, anuncios no visibles y otras formas comunes de fraude publicitario.
Primero, las buenas noticias ...
Con SKAdNetwork, la App Store se convierte en la capa de mediación entre el Publisher y el anunciante. Para mantener el flujo de datos en el anonimato, la notificación sobre una instalación se envía a través de la App Store sin ninguna información de identificación personal adjunta. Para evitar el fraude, se agrega una firma criptográfica a las devoluciones de datos de conversión que terceros pueden validar utilizando una clave pública proporcionada por Apple. Los proveedores de medición móvil (MMP), como AppsFlyer o KOCHAVA, están tratando de posicionarse como ventanillas únicas para verificar y agregar las devoluciones de datos de Apple.
Con esta configuración, reclamar el crédito por anuncios falsos y clicks falsos se vuelve mucho más difícil. En el fraude de atribución clásico, un mal actor podría simplemente decirle a un MMP que un usuario hizo click y obtener crédito incluso si no hubo ningún click. Pero un click solo se envía a SKAdNetwork si un usuario realmente ve una vista de App Store abierta en la pantalla. Eso hará que sea más difícil enviar clicks falsos en iOS de lo que solía ser.
... y luego las no tan buenas
Una serie de posibles efectos secundarios de la forma en que SKAdNetwork funciona, y del requisito de suscripción IDFA de Apple para iOS 14, podrían abrir la puerta a malas prácticas. Aunque la cadena de valor en iOS será más segura, eso solo proporcionará una "noción percibida" de que la publicidad de iOS es menos penetrable para el fraude.
Debido a que SKAdNetwork solo envía datos de campaña agregados a los anunciantes, la atribución se convierte en una forma de conjetura. Allí hay mucho margen de maniobra.
La eliminación de los identificadores online, como el IDFA, por ejemplo, facilita que el fraude se haga pasar por tráfico humano. Los estafadores a menudo simulan que el tráfico ha optado por Limit Ad Tracking (LAT) como una forma de ocultar su origen. Cuando los usuarios habilitan LAT, Apple devuelve una serie de ceros en lugar de un IDFA, lo que evita la identificación del usuario.
Ahora que es poco probable que muchos usuarios opten por el seguimiento IDFA en iOS 14, convirtiéndose así en tráfico LAT de facto, Limit Ad Tracking se convierte en la tapadera perfecta para los malos actores que buscan ocultar el tráfico no válido. Ya no tienen que molestarse en falsificar el IDFA para enviarlo junto con su tráfico falso de iOS. Todo lo que tienen que decir es que no están aprobando el IDFA, porque LAT está habilitado. Es un problema que persistirá y no podrá ser resuelto fácilmente por Apple. O, quizás, por la propia comunidad de proveedores antifraude.
Aunque la documentación de uso de datos y privacidad del usuario de Apple para iOS 14 crea una excepción que permite a las empresas rastrear a los usuarios sin permiso con fines de detección de fraude, prevención de fraude y seguridad, la naturaleza misma de SKAdNetwork podría resultar un desafío en la lucha contra el fraude.
En un mundo perfecto sin fraude, los datos agregados no enturbian las aguas, simplemente haces más modelos y está bien, pero cuando empiezas a pensar que algo de eso podría ser fraude, ¿cómo se identificaría? Es más fácil que el fraude no se detecte si es solo un componente de algo más grande.