Negli ultimi tempi si sono moltiplicate le tavole rotonde, le pubblicazioni e le domande sull’effettiva composizione dell’inventario pubblicitario di Internet. Rimane sospetto, infatti, che in un mondo dove la Rete e il tempo umano speso su di essa crescono in maniera finita, le unità di spazio pubblicitario vendibile crescano, invece, infintamente. Due temi diversi si accavallano: la misurazione di Internet (fisso e mobile) e il valore delle unità di misura che, data la crescita, cala costantemente.
Internet promette un mondo di rilevanza misurabile agli investitori; numeri precisi che sanno descrivere esattamente l’audience e i suoi comportamenti. Questa promessa è, però, sostanzialmente tautologica. Ciò che è misurabile diventa metrica accettabile e, a sua volta, la metrica accettabile diviene il target di successo delle campagne. La massimizzazione di queste metriche diviene il perno su cui costruire scambi digitali in cui macchine, istruite per massimizzare queste metriche, comprano miliardi di queste unità. L’acquisto efficiente di un’unità diventa successo. Il problema è che non si sa se questa unità sia, in effetti, l’indice di una relazione di rilevanza tra il contenuto e l’audience stessa o no.
Secondo gli studi di AudienceScience, il 40% delle unità pubblicitarie erogate in un giorno medio sono generate da meno dell’1% degli utenti unici presenti in Rete; un dato incompatibile con il tempo e le reazioni di un umano. Almeno questo 1%, quindi, è fatto di bot (diminutivo di robot, nome in codice del software). La dimensione del fenomeno del traffico artificiale è impressionante: secondo le stime di Solve e MediaLink vale circa il 25% del traffico totale degli Stati Uniti e fino al 45% in Europa. Il fenomeno è in crescita ed esacerbato dall’esplosione del programmatic buying – acquisto di spazi pubblicitari mediante macchine. Le piattaforme, fatte di software, sono incentivate a comprare traffico tramite algoritmi disegnati per ottimizzare parametri numerici (che descrivono cosa comprare o chi comprare come target audience), ma il software fraudolento simula gli umani proprio sulla base di questi parametri. La valorizzazione economica del traffico artificiale si attesta, sempre secondo Solve, attorno ai 6 miliardi di dollari anno; in crescita a doppia cifra.
Facciamo ora un piccolo elenco di tipologie di traffico fraudolento – solo quelle che effettivamente si basano su traffico non umano.
1) Bot. Computer in batteria, collegati alla Rete, governati da programmi d’intelligenza artificiale capaci di riprodurre gli schemi di navigazione di una persona o, nei casi più sofisticati, di target precisi di persone (le mamme, i futuri compratori di auto). Oltre ai danni evidenti – pagine finte – questa pratica falsa tutti i big data, perché fa risultare come reali comportamenti fasulli costruiti per rafforzare i modelli di target; deprime tutte le metriche di conversione; appiattisce la differenza tra contenuti di valore e contenuti raffazzonati; perverte le informazioni che vengono dai cookie.
2) Site Under. Pratica diffusissima anche in Italia; si acquistano inserzioni/banner per cui, aprendo un sito, sotto la pagina si apre automaticamente un’altra finestra o un altro tab del browser. Questa seconda finestra – molto spesso, una galleria video con adv in autoplay e senza audio – produce, di fatto, una visita, un visitatore unico e la visualizzazione di una serie di unità pubblicitarie.
3) Pixel Site. Esistono tecnologie che permettono di comprimere intere pagine web in un pixel; pixel (la minima unità grafica digitale) che viene poi nascosto in pagine di tutt’altro contenuto invisibili ai lettori/utenti. Questi pixel vengono a loro volta ricaricati ripetutamente durante ciascuna visita. In sostanza, se state visitando il vostro sito preferito è possibile che, completamente a vostra insaputa, stiate contemporaneamente generando centinaia di visite per altri siti e visualizzando centinaia di unità pubblicitarie.
Queste pratiche hanno due elementi in comune; presuppongono un compratore razionale e il rispetto di metriche numeriche. Il sistema, insomma, non è fatto per diversificare il ritorno economico sulla base della rilevanza del consumo; quindi, se scende il valore dell’unità pubblicitaria, sale l’incentivo a produrre quelle unità a costi più bassi. Non ci sono altre strategie per l’editore; oggi con 0,15 euro i bot possono procurare utenti e milioni d’impression che poi possono essere vendute a 0,20 euro; certamente meno di quanto costerebbe l’insieme di creatività, marketing e contenuto necessario per produrre numeri simili sul mercato degli umani effettivi.
L’unica vera soluzione per diminuire l’effetto frode sta nell’integrare le metriche quantitative con elementi capaci di misurare attributi qualitativi del consumo culturale – abbinare alle visite e alle pagine viste indicatori del tempo speso, delle condivisioni, della fedeltà del cliente, della volontà di pagare del cliente – introducendo meccanismi di diversificazione del valore unitario pubblicitario legati proprio a questi elementi. Per fare questo occorre che agenzie, inserzionisti ed editori lavorino insieme. (V.V.)
