Descripción de la metodología

Esta auditoría se centra en los sistemas publicitarios de pago por clic, impresiones de video, vistas de TrueView y visibilidad de video de Google. Google ofrece estas soluciones para anunciantes mediante Google Ads y para publicadores mediante AdSense y YouTube.

Solo se presenta el Informe Visibilidad de Video para la acreditación de Métricas de Video del MRC.

Los anuncios de Google se pueden mostrar a los usuarios mediante los siguientes productos o servicios: AdSense para contenido (AFC), AdSense para dominios (AFD), AdSense para búsquedas (AFS), Ad Exchange (AdX), YouTube y Google.com. AFC se relaciona con los anuncios que se muestran en las páginas de un sitio asociado, donde se usa el contexto de la información de la página para determinar y mostrar anuncios relevantes. AFD se relaciona con los anuncios que se muestran en las páginas de un dominio particular, donde el propio nombre de dominio es análogo a una búsqueda. AdX se relaciona con los anuncios que se muestran en los sitios de socios participantes, donde el contexto de la página y de las ofertas en tiempo real se utiliza para determinar y mostrar anuncios relevantes. YouTube se relaciona con los anuncios que se muestran en YouTube.com o en la aplicación de YouTube, donde el contexto del video y las búsquedas se utilizan para determinar y mostrar anuncios relevantes. AFS y Google.com se relacionan con los anuncios que se muestran como resultados pagados en el contexto de la búsqueda y los resultados del motor de búsqueda.

Las soluciones publicitarias de Google basadas en impresiones y que no incluyen video (como Google Marketing Platform) y los sistemas que miden clics con fines no comerciales (como la Búsqueda de Google) están fuera del alcance de esta auditoría. Otros sistemas que están fuera del alcance de esta auditoría son los sistemas de administración y asistencia relacionados, como Google Analytics. Además, tenga en cuenta lo siguiente:

• El creador de informes de Google Ads y otras métricas de video del panel no se incluyen en el proceso de acreditación.
• Otros tipos de dispositivo tampoco se incluyen en el proceso de acreditación.
• Los Clics en las campañas de video y las campañas de aplicaciones no se incluyen en el proceso de acreditación del MRC relacionado con los Clics.
• Las métricas del panel relativas a la segmentación (por ejemplo, los datos demográficos) que no están comprendidas en los totales de las campañas de Búsqueda y de Display, así como la segmentación por tipo de dispositivo, no se incluyen en el proceso de acreditación del MRC.

La metodología de medición se basa en toda la actividad de clics registrada y no utiliza el muestreo para medir clics. Google solo observa directamente la etapa 2.2 del ciclo de referencia por clic de la IAB (clics medidos). Con respecto al ciclo de referencia por clic, en el momento de recibir la transacción del clic inicial por parte del servidor de redireccionamiento de anuncios, Google Ads registra el clic y emite un redireccionamiento HTTP 302 no almacenable en caché al navegador en función de la ubicación establecida por los anunciantes para el anuncio específico. Esto constituye el clic medido. La metodología de medición de clics es la misma para todos los tipos de dispositivo (computadoras de escritorio, dispositivos móviles y tablets) y para los navegadores y las aplicaciones para dispositivos móviles, a menos que se especifique lo contrario.

Además, actualmente, el seguimiento paralelo es obligatorio para las campañas de Búsqueda, Shopping, Display y de video. Esa función envía a los clientes directamente desde el anuncio hacia la URL final (página de destino) mientras la medición de clics se ejecuta en segundo plano (sin necesidad de enviarlos primero a las URLs de seguimiento).

Los anuncios se pueden mostrar en dispositivos móviles que son compatibles con el SDK de anuncios de Google para dispositivos móviles (consulte aquí la lista de plataformas que se admiten actualmente).

Este método para medir clics tiene una limitación conocida que consiste en que una interrupción de la red podría provocar que un usuario, después de recibir exitosamente un redireccionamiento 302, no pueda ver el sitio web resultante del anunciante.

La metodología de registro utilizada es la de varios clics por impresión. En consecuencia, para evitar que se registren errores de navegación de manera inadecuada (por ejemplo, varios clics por usuario), es necesario que el tiempo transcurrido entre un clic determinado y un clic anterior en la impresión de anuncios sea mayor que un período específico.

Los registros se generan y procesan en tiempo real y almacenan todos los datos asociados con las transacciones HTTP observadas. Se utilizan diversas variables y técnicas heurísticas para implementar los sistemas de filtrado de clics, pero, con el objeto de preservar su seguridad, no se mencionarán aquí.

Tanto Google como sus socios publican los anuncios para los usuarios. Sin embargo, Google es el encargado de controlar y llevar a cabo los procesos relacionados con la medición y los informes del anunciante en cuanto a la actividad de clics. Cuando un usuario hace clic en un anuncio, independientemente de que lo haya publicado Google o un socio, mediante cualquiera de los productos utilizados para administrar el anuncio, Google Ads realiza el seguimiento de la actividad de clics por medio de los servidores de redireccionamiento de anuncios.

La medición de la actividad de clics se basa en la metodología de medición de clics de Google Ads, que utiliza una infraestructura de tecnología para administrar y supervisar los eventos de clic. Un clic se registra (mide) cuando Google Ads recibe un clic iniciado y envía al usuario un redireccionamiento HTTP 302 a la página de destino o al sitio web del anunciante (o a otro servidor intermedio, como un agente del anunciante). Esos eventos de clic medido se incluyen en registros de datos dentro de un sistema de archivos de eventos. A continuación los archivos de registro de datos se acumulan, editan y compilan mediante procesos completamente automatizados para generar la medición de clics y los informes del anunciante. El proceso de edición incluye el filtrado de datos corruptos o erróneos, del tráfico identificado como no generado por usuarios (incluidos robots y otros procesos automatizados) y de otras actividades de clics no válidos identificadas. Los clics filtrados se consideran no válidos, lo que significa que no se le facturan al anunciante. En Google se generan informes de clics para los anunciantes, a los cuales el respectivo anunciante puede acceder directamente.

Las mediciones de clics se pueden informar de forma agregada por ubicación geográfica (no sujeto a la acreditación del MRC) y por tipo de dispositivo. La ubicación geográfica se basa en la dirección IP del usuario o en una ubicación provista por el publicador (los publicadores deben obtener el permiso del usuario para proporcionar dicha ubicación). Tenga en cuenta que parte del tráfico puede enrutarse a través de servidores proxy de los proveedores de servicios y, por lo tanto, podría no reflejar correctamente las ubicaciones reales del usuario (por ejemplo, los operadores de telefonía celular pueden redirigir el tráfico móvil mediante servidores proxy). La clasificación del tipo de dispositivo (computadoras, tablets y dispositivos móviles) se basa en la información de las bibliotecas que utilizan el encabezado HTTP operadas por Google.

En algunas implementaciones de AdSense, los socios renderizan anuncios en su propio sitio, según sus propias reglas de diseño y formato, y controlan el área que rodea al anuncio en la que se puede hacer clic. En estas implementaciones, el ajuste de esta área se encuentra fuera del control de Google. En las implementaciones normales de AdSense, Google controla el área en la que se puede hacer clic y también renderiza la impresión de anuncios directamente para el usuario final.

Google permite a los usuarios de Google Ads crear campañas de video, subir y administrar creatividades y establecer estrategias de ofertas y la segmentación relacionada para sus campañas. Si bien el contenido de los anuncios de video de Google Ads debe estar alojado en YouTube, estos anuncios pueden aparecer tanto en YouTube como en sitios y aplicaciones de Socios de video en la Red de Display de Google (GDN).

El Kit de desarrollo de software de anuncios de medios interactivos (SDK de IMA), que es propiedad de Google, está integrado directamente en el reproductor de video de YouTube, la aplicación de YouTube para dispositivos móviles o los sitios y las aplicaciones de Socios de video a fin de facilitar la comunicación entre los reproductores de video y el servidor de anuncios para la medición de video. Google cuenta con dos versiones del SDK de IMA: una compatible con Flash y otra con HTML5. El SDK de IMA es una plantilla de publicación de anuncios de video (VAST, versiones 2.0, 3.0 o 4.0) con una implementación de etiquetas que cumple con la normativa aplicable y que se utiliza para medir el contenido de los anuncios de video, tanto lineal como no lineal, a fin de publicar anuncios de video digitales y realizar su seguimiento. El SDK de IMA también es compatible con la Interfaz de Publicación de Anuncios en Reproductores de Video (VPAID, versión 2.0), que permite la comunicación entre el anuncio de video y el reproductor de video, y con la Playlist de Múltiples Anuncios de Video (VMAP), que permite la reproducción de varios anuncios en el contenido del anuncio de video.

Todos los anuncios de video de YouTube medidos que se incluyen en el informe de visibilidad de video se publican in-stream. Para las impresiones de anuncios de video, la medición utiliza la metodología de registro al comienzo de la renderización. Si el publicador del contenido del anuncio de video las implementa de forma adecuada, las soluciones del SDK de IMA de Google Ads son compatibles con los requisitos establecidos por los Lineamientos de Impresiones de Video en cuanto a la iniciación del evento de medición posterior al almacenamiento en búfer. Los anuncios TrueView in-stream a menudo se denominan "anuncios que se pueden omitir", ya que tienen un botón que brinda a los usuarios la opción de omitirlos después de 5 segundos, y se publican en posiciones in-stream de un video (anuncios previos al video, anuncios durante el video o anuncios al final del video). Las vistas de TrueView son un formato de costo por vista, lo que significa que solo le cobramos al anunciante cuando el usuario "ve" el anuncio. Las vistas de TrueView no están relacionadas con la visibilidad. Con los anuncios TrueView in-stream, usted paga cuando un usuario mira 30 segundos del video (o el video completo si dura menos de 30 segundos) o interactúa con este, lo que ocurra primero. Las vistas de los anuncios TrueView in-stream se definen de las siguientes maneras:

Google intenta identificar y filtrar de manera continua el tráfico no válido general y sofisticado mediante identificadores, actividades y patrones basados en datos. La identificación y el filtrado se realiza mediante impresiones de video y clics, y, además, incluye actividad no generada por usuarios y sospecha de fraude. Sin embargo, ya que no siempre es posible que el publicador, el anunciante o sus respectivos agentes conozcan o distingan la identificación y la intención del usuario, es poco probable que se pueda identificar todo el tráfico no válido y que se pueda excluir de manera proactiva de los resultados informados. No se divulgarán detalles de los procedimientos específicos de filtrado, excepto los que se detallan en este documento, a nadie más que a los auditores que forman parte del proceso de auditoría; de este modo, se evitará que los procesos de filtrado de tráfico no válido se vean comprometidos o se sometan a ingeniería inversa.

En el filtrado se utilizan tanto los métodos de identificación específica (que incluyen implementar correctamente los archivos de instrucciones de robots, las listas de filtrado y la actividad de prueba del publicador) como los métodos de filtrado basados en actividades (por ejemplo, analizar varias actividades secuenciales, las actividades atípicas, los atributos de la interacción y otras actividades sospechosas).

Además, los siguientes parámetros son válidos para la metodología de filtrado:

• Google no usa filtrado de terceros.
• Se utilizan archivos de instrucciones de robots (robots.txt).
• Se utilizan las siguientes fuentes para identificar la actividad que no fue generada por usuarios: Google utiliza la Lista Internacional de Arañas y Robots de la IAB/ABCe, al igual que los filtros adicionales que se basan en actividades anteriores de robots. Se usa el archivo de exclusión de la Lista de robots de IAB.
• Se utilizan procesos de filtrado basados en la actividad: La identificación basada en la actividad implica ejecutar algunos tipos de análisis de patrones para buscar un comportamiento de actividad que podría identificar el tráfico no generado por usuarios. El equipo de Control de calidad del tráfico de anuncios de Google dispone de sistemas que determinan las actividades que pueden resultar sospechosas y las filtran de forma adecuada.
• Todo el filtrado se realiza "con posterioridad" y de manera pasiva. Es decir, al usuario (navegador, robot, etc.) se le proporciona su solicitud sin la indicación de que se marcó su tráfico, o bien se filtra y quita, ya que Google no desea indicarle al usuario-agente que su acción activó un mecanismo de filtrado de Google. En algunos casos, también se utiliza el bloqueo de frontend, cuando es probable que la solicitud de anuncio pueda ocasionar una actividad no válida. Históricamente, se bloquea menos del 2% de las solicitudes de anuncios.
• Se implementaron procesos para quitar la actividad de precarga que se anuncia con anticipación.
• Se utilizan procesos para permitir que el publicador pruebe los clics y las impresiones de video. Estos procesos admiten que los publicadores agreguen una etiqueta específica a una solicitud de anuncio para indicar que es una solicitud de prueba y no se debe registrar para ningún propósito de facturación ni contabilidad oficial.
• Cuando se detectan incoherencias o errores, hay procesos para corregir estos datos y proporcionar reembolsos a los anunciantes. Estos reembolsos se reflejan en los resúmenes de facturación. Los archivos de registro se dañan en contadas ocasiones, pero, en los casos en que sucede, existen procesos para recuperarlos.
• Se implementaron procesos para quitar la actividad de direcciones IP internas de Google.
• Se supervisan las reglas y los umbrales de filtrado continuamente. Ambos se pueden cambiar de manera manual y se actualizan automática y periódicamente.

Todos los socios que muestran anuncios de Google Ads en su contenido deben cumplir con nuestras políticas del programa, que prohíben la actividad no válida. Obtenga más información sobre las Políticas del Programa de AdSense.

Google utiliza filtros para el tráfico no válido de manera continua y revisará a todos los socios comerciales que reciban grandes cantidades de tráfico no válido. Las cuentas de los socios que reciban continuamente volúmenes altos de tráfico no válido podrían suspenderse o cerrarse.

Google Ads informa a los anunciantes la cantidad total de clics, la cantidad total de impresiones y los subconjuntos de estos datos (por ejemplo, clics, impresiones y tasas de clics por campaña, grupo de anuncios y palabra clave) y también informa a los publicadores datos similares correspondientes a las estadísticas del sitio. El alcance del proceso de auditoría abarca los clics y los informes del anunciante de Google Ads. Esas cifras pueden fluctuar hasta cierto punto durante el transcurso del mes y no se consideran definitivas hasta que se consolidan al final del mes. Después de ese momento, ya no se ajustarán los clics informados; sin embargo, si Google lo considera necesario, se podrán otorgar créditos a los anunciantes.

Google Ads les ofrece a los anunciantes la capacidad de ver la cantidad total de clics diarios filtrados (marcados como no válidos) de cada campaña. Para evitar que esos datos se sometan a ingeniería inversa con el fin de remediar el tráfico no válido de forma fraudulenta, Google Ads no informa por separado la cantidad total de tráfico no válido general y de tráfico no válido sofisticado. Se estima que alrededor del 80% del tráfico total de clics no válidos corresponde al tráfico no válido general.

Se utilizan procedimientos exhaustivos de prueba de unidades para garantizar la exactitud de los datos informados en el frontend de Google Ads y de AdSense. Estos son los principales mecanismos utilizados para garantizar que la información de las bases de datos del backend se exprese con precisión en los informes para el usuario. Además, se supervisan en detalle los comentarios de los usuarios para detectar y corregir cualquier error que pudiese surgir en una versión. Se cuenta con numerosos sistemas automatizados para asegurar el funcionamiento correcto de todas las máquinas y software que informan datos a los usuarios de Google Ads. Sin embargo, el contenido de los informes se verifica principalmente mediante las pruebas de unidades y los comentarios de los usuarios antes mencionados.

Los registros electrónicos relacionados con la actividad de clics se conservan indefinidamente. Sin embargo, dos campos de datos (la dirección IP y los IDs de cookies) se mantienen anónimos después de un período especificado (9 meses en el caso de las direcciones IP y 18 meses en el de los IDs de cookies).

Para obtener métricas de clics brutos, debe generar informes de los clics y los clics no válidos (TNVG y TNVS).

Las métricas del panel que no están comprendidas en los totales de Clics de las campañas de Búsqueda y de Display, así como la segmentación por tipo de dispositivo, no se presentan para la acreditación del MRC.

Los clics de búsqueda procedentes de cualquier TV Conectada (CTV), dispositivo desconocido y otros tipos de dispositivo que no estén acreditados por el MRC podrían mezclarse con las métricas acreditadas de clics totales y clics de computadoras en los paneles de informes de Google Ads. Se estima que el tráfico de los tipos de dispositivo no acreditados es inferior al 1% del tráfico de clics de búsqueda.

Google Ads informa a los anunciantes la cantidad total de impresiones visibles de video, de las métricas de visibilidad (que se describen a continuación) y de los subconjuntos de estos datos.

Para la acreditación del MRC, únicamente están dentro del alcance las métricas de Google Ads incluidas en el informe de visibilidad de video solo disponible para descarga. Otros informes de métricas de impresiones y visibilidad de video en las herramientas del frontend, como el de informes de campañas, no se incluyen en la acreditación.

Las métricas del informe de visibilidad de video descargable se indican como Total Neto de GIVT y SIVT en entornos de computadoras de escritorio, Web en dispositivos móviles y anuncios en aplicación para dispositivos móviles. Las métricas de GIVT también se registran para los clics. Se estima que aproximadamente el 79% del tráfico total de impresiones de video no válidas y el 18% del total de vistas de TrueView no válidas corresponden al tráfico no válido general. Debido a la naturaleza de la implementación del formato de anuncio de vistas TrueView, el porcentaje de GIVT será menor. Las métricas de GIVT para los clics y los videos de Google Ads no están acreditadas por el MRC. Se enviaron estas métricas y su acreditación está pendiente para los entornos de computadoras de escritorio, Web en dispositivos móviles y anuncios en aplicación para dispositivos móviles.

Los siguientes formatos de anuncios de video se miden y se incluyen en el informe de Visibilidad de video de los anuncios de video que se publican en YouTube y la Red de Display de Google. Todos los demás formatos de anuncios, que no se describen a continuación, se excluyen del informe Visibilidad de video, incluidos los anuncios que se publican en la aplicación para dispositivos móviles de YouTube Kids.

• Anuncios in-stream que se pueden omitir: Duran 5 segundos o más y se reproducen antes, en el transcurso o después de otros videos. Después de 5 segundos, los usuarios tienen la opción de omitir el anuncio. Las vistas de TrueView solo están disponibles en el formato de anuncio in-stream que se puede omitir.
• Anuncios bumper: Duran entre 5 y 6 segundos, y se reproducen antes, en el transcurso o después de otros videos. Los usuarios no tendrán la opción de omitir el anuncio.
• Anuncios in-stream que no se pueden omitir: Pueden durar hasta 15 segundos y reproducirse antes, en el transcurso o después de otros videos. Los usuarios no tendrán la opción de omitir el anuncio.

Las posiciones de anuncios in-stream de GVP publicadas en entornos de aplicaciones para dispositivos móviles son las siguientes:

• Posiciones in-stream del SDK de IMA (p. ej., un anuncio previo al video en una transmisión de Paramount+)
• Anuncios de aplicación recompensados (p. ej., un anuncio de video de pantalla completa que recompensa al usuario con una vida adicional en un juego)
• Anuncios intersticiales para aplicaciones (p. ej., un anuncio de video de pantalla completa que se reproduce antes de un nivel en Candy Crush)

Google usa técnicas de aprendizaje automático supervisado¹ con métodos como la Clasificación (p. ej., enfoque de Red Neuronal), en la que el modelo predecirá el tráfico no válido (IVT) mediante la toma de una decisión sobre si un evento es o no válido, y la Regresión Logística, en la que el modelo puntúa varias actividades y luego se toma una decisión de IVT en función de los umbrales de puntuación. Los modelos de aprendizaje automático supervisado también pueden usar métodos de árbol y de gráfico. 

Las fuentes de datos que se usan en el aprendizaje automático incluyen registros de interacciones y búsquedas ("registros de anuncios"); datos que no provienen de registros y que se pueden combinar con los registros de anuncios, y una variedad de otros indicadores propios complementarios. Google se basa en cientos de fuentes de datos de diferentes tamaños: la cantidad total de registros por fuente de datos varía de miles a billones, según la fuente de datos. Los modelos basados en el tráfico deben evaluarse con un mínimo de 7 días de tráfico como datos de entrada.

En lo que respecta a las defensas activas, Google mantiene procedimientos de supervisión de los indicadores de tráfico (datos de entrenamiento) que brindan información a los modelos, los cuales activan las alertas para la intervención manual si no se cumplen ciertos umbrales. Como resultado, si se produce una reducción en la exactitud, se espera que esa reducción sea mínima. 

Los modelos se vuelven a entrenar continuamente cuando resulta apropiado y viable, y su rendimiento se evalúa de forma periódica o continua. Como resultado (y de manera similar a nuestros procedimientos de supervisión mencionados más arriba), si se produce una reducción en la precisión, se espera que esa reducción sea mínima.

Los sesgos en los datos del entrenamiento y la evaluación del aprendizaje automático son mínimos, y la defensa del IVT no se aprobaría si fueran sustanciales. Todos los proyectos de aprendizaje automático ("lanzamientos") se someten a un proceso de revisión multidisciplinaria antes de aprobarse. Como parte de este proceso, se evalúa si existen sesgos en los modelos y los datos correspondientes, y los proyectos deben cumplir ciertos criterios predeterminados de calidad del tráfico de anuncios antes de aprobarse. Se implementa la supervisión continua para determinar si existe un sesgo en los modelos, lo que, a su vez, activa alertas, así como la evaluación, el análisis y las actualizaciones de los modelos.

Google aplica una combinación de técnicas de intervención y revisión manual y aprendizaje automático en todo el tráfico. Para algunas defensas, Google aplica la técnica de generación de clientes potenciales basada en el AA y, luego, continúa con la revisión manual. Otras defensas comienzan con datos provenientes de la revisión manual y usan el AA para generalizar. Nuestra aplicación de técnicas de intervención y revisión manual y aprendizaje automático está evolucionando, y el uso que hacemos de ellas cambia en función de varios criterios, como las alertas, las derivaciones y las fluctuaciones orgánicas en los tipos de tráfico no válido que pueden surgir. Como resultado, la distribución no es estable, y el "nivel" de confianza en el aprendizaje automático o la revisión o intervención manual fluctúan a lo largo del tiempo.

¹El aprendizaje automático supervisado se basa en los datos de entrada y salida etiquetados, lo que significa que existe cierta expectativa con respecto a cuál será el resultado de un modelo de aprendizaje automático.