Skissartade annonser, som de för mirakelpiller för viktminskning och programvara som ser misstänkt ut, visas ibland på legitima, välrenommerade webbplatser. Det visar sig att de flesta webbplatser faktiskt inte bestämmer vem som får visa annonser för sina tittare. Istället lägger de flesta webbplatser ut denna uppgift till ett komplext nätverk av reklamteknikföretag som gör arbetet med att ta reda på vilka annonser som visas för varje enskild person.

Annonsekosystemet online är till stor del uppbyggt kring "programmatisk reklam", ett system för att placera annonser från miljontals annonsörer på miljontals webbplatser. Systemet använder datorer för att automatisera budgivning från annonsörer på tillgängliga annonsutrymmen, ofta med transaktioner som sker snabbare än vad som skulle vara möjligt manuellt.

Programmatisk annonsering är ett kraftfullt verktyg som gör det möjligt för annonsörer att rikta in sig på och nå ut till människor på ett stort antal webbplatser. Som doktorand i datavetenskap studerar jag hur illvilliga onlineannonsörer drar fördel av detta system och använder onlineannonser för att sprida bedrägerier eller skadlig programvara till miljontals människor. Detta innebär att onlineannonseringsföretag har ett stort ansvar för att förhindra att skadliga annonser når användarna, men de misslyckas ibland.

Programmatisk reklam, förklarat

Den moderna marknadsplatsen för onlineannonsering är tänkt att lösa ett problem:matcha den höga volymen av annonser med det stora antalet annonsutrymmen. Webbplatserna vill hålla sina annonsutrymmen fulla och till de bästa priserna, och annonsörerna vill rikta sina annonser till relevanta webbplatser och användare.

I stället för att varje webbplats och annonsör går ihop för att visa annonser tillsammans, arbetar annonsörer med plattformar på efterfrågesidan, teknikföretag som låter annonsörer köpa annonser. Webbplatser fungerar med plattformar på utbudssidan, teknikföretag som betalar webbplatser för att lägga upp annonser på sin sida. Dessa företag hanterar detaljerna för att ta reda på vilka webbplatser och användare som ska matchas med specifika annonser.

För det mesta bestämmer annonsteknikföretag vilka annonser som ska visas genom en budauktion i realtid. Närhelst en person laddar en webbplats och webbplatsen har ett utrymme för en annons, kommer webbplatsens utbudssida att begära bud för annonser från efterfrågesidans plattformar genom ett auktionssystem som kallas annonsbörs. Plattformen på efterfrågesidan kommer att bestämma vilken annons i deras lager som bäst riktar sig till den specifika användaren, baserat på all information de har samlat in om användarens intressen och webbhistorik från att spåra användarnas surfning, och lämnar sedan ett bud. Vinnaren av denna auktion får placera sin annons framför användaren. Allt detta händer på ett ögonblick.

Stora aktörer på denna marknadsplats inkluderar Google, som driver en plattform på utbudssidan, plattform på efterfrågesidan och en börs. Dessa tre komponenter utgör ett annonsnätverk. En mängd mindre företag som Criteo, Pubmatic, Rubicon och AppNexus verkar också på marknaden för onlineannonsering.

Detta system gör det möjligt för en annonsör att visa annonser för potentiellt miljontals användare, på miljontals webbplatser, utan att behöva känna till detaljerna om hur det händer. Och det tillåter webbplatser att be om annonser från otaliga potentiella annonsörer utan att behöva kontakta eller komma överens med någon av dem.

Skärma bort dåliga annonser:Ett ofullkomligt system

Skadliga annonsörer kan, precis som alla andra annonsörer, dra fördel av omfattningen och räckvidden av programmatisk annonsering för att skicka bedrägerier och länkar till skadlig programvara till potentiellt miljontals användare på vilken webbplats som helst.

Det finns vissa kontroller mot dåliga annonser på flera nivåer. Annonsnätverk, plattformar på utbudssidan och plattformar på efterfrågesidan har vanligtvis innehållspolicyer som begränsar skadliga annonser. Till exempel har Google Ads en omfattande innehållspolicy som förbjuder olagliga och farliga produkter, olämpligt och stötande innehåll och en lång rad bedrägliga tekniker, som nätfiske, klickbete, falsk reklam och manipulerade bilder.

Andra annonsnätverk har dock mindre strikta policyer. Till exempel, MGID, ett inbyggt annonsnätverk som mina kollegor och jag undersökte för en studie och fann att det körs många annonser av lägre kvalitet, har en mycket kortare innehållspolicy som förbjuder olagliga, stötande och skadliga annonser, och en enda rad om "vilseledande, felaktig eller bedräglig information." Native advertising är utformad för att imitera utseendet och känslan på webbplatsen som den visas på, och är vanligtvis ansvarig för de skissartade annonserna längst ned i nyhetsartiklar. Ett annat integrerat annonsnätverk, content.ad, har ingen innehållspolicy på sin webbplats alls.

Webbplatser kan blockera specifika annonsörer och kategorier av annonser. Till exempel kan en webbplats blockera en viss annonsör som har visat bluffannonser på sin sida, eller specifika annonsnätverk som har visat annonser av låg kvalitet.

However, these policies are only as good as the enforcement. Ad networks typically use a combination of manual content moderators and automated tools to check that each ad campaign complies with their policies. How effective these are is unclear, but a report by ad quality firm Confiant suggests that between 0.14% and 1.29% of ads served by various supply-side platforms in the third quarter of 2020 were low quality.

Malicious advertisers adapt to countermeasures and figure out ways to evade automated or manual auditing of their ads, or exploit gray areas in content policies. For example, in a study my colleagues and I conducted on deceptive political ads during the 2020 U.S. elections, we found many examples of fake political polls, which purported to be public opinion polls but asked for an email address to vote. Voting in the poll signed the user up for political email lists. Despite this deception, ads like these may not have violated Google's content policies for political content, data collection or misrepresentation, or were simply missed in the review process.

Bad ads by design:Native advertising on news websites

Lastly, some examples of "bad" ads are intentionally designed to be misleading and deceptive, by both the website and ad network. Native ads are a prime example. They apparently are effective because native advertising companies claim higher clickthrough rates and revenue for sites. Studies have shown that this is likely because users have difficulty telling the difference between native ads and the website's content.

You may have seen native ads on many news and media websites, including on major sites like CNN, U.S. Today and Vox. If you scroll to the bottom of a news article, there may be a section called "sponsored content" or "around the web," containing what look like news articles. However, all of these are paid content. My colleagues and I conducted a study on native advertising on news and misinformation websites and found that these native ads disproportionately contained potentially deceptive and misleading content, such as ads for unregulated health supplements, deceptively written advertorials, investment pitches and content from content farms.

This highlights an unfortunate situation. Even reputable news and media websites are struggling to earn revenue, and turn to running deceptive and misleading ads on their sites to earn more income, despite the risks it poses to their users and the cost to their reputations.