La frode delle mention – Il caso Chanel

  • 28 maggio 2018
  • Scritto da: Emmalena L Ellis

Come combattere il mercato nero del gioco della popolarità sui social media

Mention fraud detection (intercettazione di frodi di mention)

In un mondo ossessionato dalla popolarità e dall’esibizionismo, uno dei modi in cui le aziende valutano il loro successo è attraverso la dimensione del loro pubblico sui social media.

Che si tratti di like, retweet, pins, recensioni, visualizzazioni o nuovi follower, il buzz generale che si genera attorno ad un’azienda può avere diversi effetti:

1) creare nuove opportunità di networking;

2) ampliare la base clienti;

3) distanziare la concorrenza.

Il tutto a forza di clic.

Eseguendo analisi impeccabili, studiando il comportamento dei clienti, monitorando la concorrenza, le aziende possono fare davvero la differenza in Rete.

Ma con milioni di falsi follower al seguito di celebrità, politici, esperti, atleti e marchi famosi, come si fa ad interpretare correttamente i dati? E come si può indirizzare l’attenzione sui problemi chiave che la rete di follower reali si aspetta?

Bat Radar offre un valido strumento di mention fraud detection (rilevatore delle frodi di mention) grazie al quale le aziende possono iniziare a separare i profili falsi dal pubblico in target.

 

Cos’è un Bot?

Un “bot” (robot) è un programma informatico utilizzato nell’ambito dell’intelligenza artificiale, creato per eseguire automaticamente un’attività o una serie di attività per le quali è prevista generalmente l’azione umana (rispondere ad una chat, accedere a pagine web…). Nasce con le migliori intenzioni, ma viene presto adottato da truffatori e spammer di tutto il mondo per generare notevoli volumi di conversazioni, mention, like, recensioni. Tutte false. Lo scopo di tali bot, infatti, sono proprio i volumi. Nel nome della popolarità e del successo conta far vedere che il tale brand ha un’audience molto attiva in Rete.

C’è un rovescio della medaglia ovviamente. Cosa succederebbe se la tua azienda utilizzasse i bot?

I bot possono danneggiare la tua presenza digitale, possono creare contenuti privi di senso, rubare informazioni dai siti web, inquinare la leggittima e consensuale raccolta dei dati per la profilazione dei clienti e creare un ambiente negativo in cui dialogare con i tuoi consumatori. Possono perfino minare la tua presenza nei motori di ricerca e il traffico reale verso il tuo sito web.

Il peggio è l’inquinamento dei dati nelle analisi necessarie ad implementare nuove strategie.

Un conto è prendere delle decisioni (e fare degli investimenti) sulla base dell’ascolto di suggerimenti che provengono in Rete dal proprio consumatore (è nel migliore interesse dell’azienda), un conto è prendere delle decisioni stategiche e fare degli investimenti sulla base di dati falsi e fuorvianti o ancora peggio non provenienti né dalla propria rete di consumatori, né in generale da “umani”.

 

Come funziona Bat-Radar?

Bat Radar può facilmente individuare i bot. Lavorando a maglie sempre più strette, la nostra piattaforma può verificare le pagine dei follower e classificarle come legittime o come false.

 

Intercettazione frode di mention. Bat Radar segnala 1498 mention @chanel in data 17 maggio 2017

 

Intercettazione frode di mention. Bat Radar segnala 2117 mention @chanel in data 18 maggio 2018

Intercettazione frode di mention. Bat Radar segnala 2125 mention chanel in data 21 maggio 2018

 

Il caso Chanel

Utilizzando il tool di Bat Radar, abbiamo intercettato citazioni anomale effettuate verso Chanel e verso il suo direttore creativo, Karl Lagerfeld, su Twitter. Bat Radar ha individuato un bot che utilizza l’handle @rosapatricia23, che tra il 2016 e il 2018 ha citato Chanel oltre 2000 volte (oltre 1000 volte l’anno), un numero che eccede di gran lunga le citazioni fisiologiche di un normale follower; tutti i tweet di questa pagina non hanno alcun senso a livello di contenuti, forniscono link di clickbait e, in generale, danno informazioni false.

L’account @rosapatricia23

L’account @rosapatricia23

 

Come individuare un bot

Molti account falsi hanno caratteristiche simili:

1. Mancanza di informazioni rilevanti – Nel processo di valutazione di una pagina, il team di Bat Radar valuta attentamente se il contenuto della pagina fornisce informazioni di valore. La pagina di un account vero di solito mostra conversazioni, commenti attinenti al post, sviluppa un dibattito… Nell’account citato nel caso di Chanel, il tool di Bat Radar è stato in grado di distinguere un cluster di parole non attinenti al brand citato all’interno della conversazione.

2. Bots in famiglia – Anche la biografia è generata da bot e un’analisi attenta dei follower farà emergere nuove pagine false. Nel caso dell’handle @rosapatricia23 vengono citati altri account bot come parenti, il tutto, paradossalmente per “confermarne l’identità”. Viene inoltre indicato un sito Web irrilevante come sito di origine – in questo caso, un albero genealogico generico.

 

La biografia di rosapatricia23

3. Ciò che conta è la citazione al marchio – L’account @rosapatricia23 è un generatore di mention per Chanel, Karl Lagerfeld, Tom Cruise, Scientology e una falsa versione della Regina Elisabetta II.

4. Nascondersi in bella vista – I bot sono lì, tra noi, online, in bella vista, sotto gli occhi di tutti. Ogni tanto il profilo cambia nome per evitare di essere intercettato dal network e sospeso. Mentre l’handle rimane sempre il medesimo (rosapatricia23), l’account cambia continuamente nomi e identità, ad esempio questo account ha fatto capo a: Rosa Patricia Devoy, Romero Devoy Burgos e, più recentemente, GuirolaMcKinonRomero. Al momento di pubblicare l’articolo appare un nuovo nome: GuirolaBurgosRomeroCarballo i French ElSalvador. Appare anche una nuovo foto del profilo, pescata sicuramente a caso dall’account dell’ignara signora in foto.

 

I tweet di rosapatricia23

 

Cosa posso imparare da questo?

Il caso Chanel ci pone di fronte a degli interrogativi:

  1. Chi ha creato il bot Rosapatricia23, generatore di mention @Chanel, e perchè? Chi ci guadagna da tutte queste mention? Il marchio stesso? La loro agenzia? O un concorrente di Chanel che vuole inquinare i suoi dati per indurre la casa di moda francese a fare investimenti sbagliati?
  2. Con il dilagare dei social media analytics tool e la loro rapida adozione da parte delle aziende, come possono tali ideatori di frodi pensare di passare inosservati? E in che modo le aziende possono lavorare per incoraggiare traffico rilevante verso i propri marchi? E come possono filtrare e pulire i dati che li riguardano?
  3. Se le aziende non filtrano in modo appropriato le citazioni false, i profili falsi, i bot e qualsiasi operazione artificiosa, come possono condividere le informazioni con i loro stakeholder e sviluppare una strategia corretta?

I social media sono una tavola armonica che espande la voce dei consumatori. Ogni marketer nutre il massimo interesse ad ascoltare la voce dei propri clienti. Se raccoglie voci false, in che modo può utilizzarle in funzione delle vendite? In funzione della profilazione dei propri prospect? A meno che non pensiamo che l’intera faccenda dei social sia un giochino fine a stesso, privo di significato e inutile per la competizione.

I social media oggi sono una parte importantissima di ogni business perchè sono il cuore pulsante del cliente. Ma i bot continuano ad avere successo perché, pur rovesciando la realtà complessiva del marchio, ne alterano la percezione e, a differenza dei clienti che possono mostrare o perdere il loro interesse nei confronti di un prodotto, manifestano un’attenzione sempre alta e poco rimorso oltre i confini del loro codice.

Ora iniziamo a contare e vediamo quanto tempo impiegherà il genio che ha creato il bot generatore di mention per Chanel a cancellare l’account @rosapatricia23: 1, 2, 3 ….

 

Richiedi subito informazioni sullo strumento di Mention Fraud Detection di Bat Radar!

 

 

 

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