Ausgangspunkt: Aggregation versteckte Anomalien
Fou beschreibt Kampagnen aus seiner Agenturzeit mit CTRs von über 100 Prozent auf einzelnen Placements und sogar Domains, die legitime medizinische Sites imitieren sollten. In Gesamtwerten wurden diese Ausreißer durch Aggregation deutlich weniger sichtbar.
Warum klassische Web Analytics nicht ausreichten
Landing-Page-Daten zeigten zwar hohe Bounce Rates und wenig Interaktion, erklärten aber nicht hinreichend, wer oder was den Besuch erzeugt hatte. Daraus entstand die Idee eines eigenen JavaScript-Mess-Tags mit stärkerer forensischer Detailtiefe.
300–500 Parameter, keine Cookies, keine PII
Nach Fous Beschreibung sammelt die Plattform hunderte Browser- und Interaktionsparameter deterministisch. Cookies und personenbezogene Identifikation seien dafür nicht erforderlich; die Analyse zielt auf technische Konsistenz und Automatisierungsmuster.
Red Flags und Blue Flags werden kombiniert
Ein Datacenter-IP-Signal, unplausible User-Agent-/Screen-Kombinationen oder fehlende Browsermerkmale können Red Flags sein. Maus-, Scroll-, Touch- oder andere plausible Interaktionen können Blue Flags liefern. Ein einzelnes Signal gilt dabei nicht als ausreichender Beweis.
Detections verändern sich mit dem Angriffsmuster
Fou betont, die Erkennung über Jahre laufend angepasst zu haben. Fraud-Methoden ändern sich; deshalb ist ein statischer Regelkatalog keine dauerhafte Lösung.
Cybersecurity und Interpretation gehören zur Messung
Die Plattform soll Manipulation der Messlogik und das direkte Einschreiben falscher Daten erschweren. Ebenso wichtig ist laut Fou die gemeinsame Analyse mit Praktikern, damit Signale nicht ohne Kontext falsch interpretiert werden.
Dieser Beitrag beschreibt Prinzipien und Fragestellungen. Konkrete Fraud-, Bot- oder Qualitätswerte sind ohne Kenntnis von Messmethode, Scope und Datenbasis nicht direkt auf einzelne Kampagnen übertragbar.