Anti-Adfraud-Skript
Maschinell erzeugte Klicks kosten die Werbebranche Milliarden
Die Online-Marketing-Branche hat in den vergangenen drei Monaten mit bemerkenswert hohem Tempo Ads.txt adaptiert. Wie aus einer Untersuchung des Adtech-Anbieters Adform hervorgeht, haben weltweit über 75 Prozent der Publisher den Mechanismus zur Identifizierung, Tracking und Prävention von Inventarbetrug und -fälschung auf ihren Seiten im Einsatz. Deutsche Publisher legen ein sehr hohes Tempo vor.
Im Oktober hatten gerade einmal 30 Prozent aller weltweit untersuchten Domains Ads.txt integriert. In Deutschland waren es damals sogar nur 24 Prozent. Mittlerweile ist der Wert hierzulande angestiegen auf 72 Prozent. Adform hat für die Erhebung die jeweils 1000 reichweitenstärksten Webseiten der größten Märkte weltweit auf die Verfügbarkeit von Ads.txt-Seiten analysiert.
"Das ist ein starkes Signal der Branche und belegt den Stellenwert von Transparenz und Vertrauen für alle Marktteilnehmer", sagt Jochen Schlosser, Chief Strategy Officer bei Adform. "Wir haben in unserer Adform DSP zudem Filter implementiert, die unautorisierte Verkäufer automatisch und per Default ausschließen. Damit wollen wir auch den letzten Schritt zu einer hundertprozentigen Adaption von Ads.txt unterstützen." Um dies zu erreichen müssten allerdings noch einige Publisher und andere DSP-Anbieter nachziehen, heißt es.
Immer mehr Domains integrieren Ads.txt
Bei Ads.txt handelt es sich um eine Datei, die es Werbungtreibenden ermöglicht, nachzuvollziehen, ob der ihnen via Real Time Bidding (RTB) angebotene Traffic rechtmäßig vom Verkäufer verkauft werden darf. Dadurch soll gefälschter Traffic unverkäuflich und der systematische Klickbetrug, auch Adfraud genannt, bekämpft werden. Beispiel: Versucht ein Netzwerk Traffic von spiegel.de zu verkaufen, ist aber nicht in der Ads.txt-Datei von spiegel.de zu finden, weiß jeder potentielle Verkäufer, dass dieser Traffic nicht valide ist.
© Fotolia / Tatiana Shepeleva
Was Publisher und Brands über das neue Anti-Adfraud-Skript wissen müssen
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