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BuySell Technologies descubre un fraude inesperado de clics durante una prueba gratuita de 30 días con Spider AF

BuySell Technologies descubrió un fraude inesperado de clics durante una prueba gratuita de 30 días con Spider AF, revelando tráfico no válido oculto y mejorando la precisión de la campaña.

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Ecommerce
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Spider AF Product
+ ROAS
+ ROAS
ROAS improvement
14 days Time to first insight
The Challenge

Budget disappearing with nothing to show for it

MOTA's performance team noticed their cost-per-install was rising sharply — but installs weren't converting to active users. Something was eating their budget.

  • Google Ads campaigns showing high install volume with near-zero in-app activity
  • Meta click-through rates inflated by what appeared to be bot traffic
  • Internal attribution data was inconsistent — impossible to identify the source
  • Monthly ad spend growing without corresponding business results
  • Manual IP blocking too slow and too narrow to make a meaningful impact
Why Spider AF

The only platform built specifically for ad fraud detection

MOTA needed more than a generic analytics tool. They needed a system that understood how click fraud works in performance marketing — and could stop it in real time.

01

Real-time invalid traffic detection

Spider AF monitors every click and impression in real time, flagging bot traffic, click farms, and abnormal patterns the moment they appear — before they drain more budget.

02

Direct Google & Meta integration

Native integrations with both platforms allow Spider AF to feed exclusion lists back automatically — no manual uploads, no lag between detection and action.

03

Transparent fraud reporting

Detailed dashboards give MOTA's team clear evidence of exactly what was fraudulent, how much it cost, and proof of savings — making it easy to justify the ROI internally.

The Approach

From blind spots to full visibility in four steps

01

Connect & audit

MOTA connected their Google Ads and Meta accounts to Spider AF in under 30 minutes. Spider AF immediately began pulling historical click data to establish a baseline — surfacing patterns that had gone unnoticed for months.

02

Identify fraud sources

The platform identified three distinct fraud vectors: click farms targeting their branded keywords on Google, bot-generated clicks on Meta video ads, and a network of spoofed apps generating fraudulent impressions.

03

Deploy exclusion rules

Spider AF automatically pushed IP exclusion lists and audience exclusions to both platforms. Rules were updated daily, keeping pace with evolving fraud patterns without requiring manual intervention from the MOTA team.

04

Monitor & optimise

With clean traffic data flowing in for the first time, MOTA's team could make genuine optimisation decisions. Bid strategies, audience targeting, and creative allocation all improved — because the underlying data was finally trustworthy.

The Results

Campaign performance before & after Spider AF

Valid installs rose while overall spend held steady — a direct result of eliminating fraudulent traffic from the media mix.

Monthly cost-per-install trend (JPY)

Before Spider AF After Spider AF
¥3,000 ¥2,000 ¥1,000 ¥0 Spider AF deployed Jan Feb Mar Apr May Jun
Pre-deployment average: ¥2,840 / install Post-deployment average: ¥940 / install

"We knew something was wrong, but we had no way to prove it. Spider AF gave us the evidence we needed — and then fixed the problem automatically."

Takeshi Yamamoto
Head of Performance Marketing, MOTA
The Outcome

Clean data. Real results. Confidence restored.

Six months after deployment, MOTA's performance marketing operates on a foundation of trusted data — and their results speak for themselves.

With invalid traffic eliminated, MOTA reallocated ¥2.4 million in previously wasted budget to high-performing placements, tripled their ROAS on Google Ads, and built the internal case to double their digital ad investment in the following fiscal year.

Frequently Asked

Questions about Spider AF for performance marketing

Spider AF begins flagging suspicious patterns within hours of connecting your ad accounts. Most customers see their first actionable fraud report within 24–48 hours, and automated exclusion rules take effect immediately once confirmed.

Yes. Spider AF has native integrations with Google Ads, Meta Ads, and many other major ad platforms. Exclusion lists and audience blocks can be pushed to all connected platforms simultaneously from a single dashboard.

Yes — and that's the point. Raw numbers will decrease, but your real metrics (genuine installs, conversions, ROAS) will improve because your budget is now reaching actual humans. Spider AF's reporting helps you explain this shift to stakeholders clearly.

Absolutely. Spider AF is particularly effective for app install campaigns, where fraudulent traffic patterns (such as install farms and click injections) are most prevalent. The platform includes dedicated detection models tuned for mobile app marketing.

There's no hard minimum, but customers typically see the strongest ROI when spending ¥500,000 or more per month on digital advertising. Even at lower budgets, the data-quality improvements can meaningfully change optimisation decisions.

Is click fraud eating your ad budget right now?

Most companies don't know how much they're losing until they measure it. Spider AF shows you exactly where your budget is going — and stops the waste automatically.

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BuySell Technologies descubre un fraude inesperado de clics durante una prueba gratuita de 30 días con Spider AF

BuySell Technologies descubrió un fraude inesperado de clics durante una prueba gratuita de 30 días con Spider AF, revelando tráfico no válido oculto y mejorando la precisión de la campaña.

Introducción

BuySell Technologies es una empresa japonesa que opera dos negocios principales: compras y ventas. Dentro de Japón, su división de comercio electrónico gestiona las ventas B2C en seis categorías de consumo, incluyendo kimonos, artículos de lujo, joyas, relojes, cámaras y bebidas alcohólicas. Estos canales de venta en línea están enfocados al mercado interno japonés, mientras que muchas otras partes de la compañía operan principalmente en B2B.

Shiga supervisa las operaciones de comercio electrónico orientadas al consumidor de BuySell Technologies en Japón. Administra los principales marketplaces japoneses como Yahoo! Subasta Japón y Rakuma y anteriormente ha manejado el propio sitio EC de la compañía y Yahoo! Tienda de compras. Continúa apoyando a los equipos responsables de cada canal y pone énfasis en el conocimiento preciso de la plataforma, respuestas verificadas y coordinación rápida entre departamentos.

Aunque otra división había utilizado una herramienta de prevención del fraude publicitario en el pasado, el equipo de la CE tenía una visibilidad limitada de cómo el fraude publicitario afectaba a sus propios canales locales. Un diagnóstico gratuito con Spider AF proporcionó claridad y reveló problemas que no habían sido visibles en las operaciones cotidianas.

El desafío: poca expectativa de fraude, fuerte evidencia de ello

Antes del juicio, Shiga esperaba un fraude mínimo. “No pensé que el fraude publicitario estuviera ocurriendo a ningún nivel significativo”, dice. El diagnóstico reveló una realidad diferente.

Spider AF identificó varios problemas:

  • Los clics del bot influyen en el rendimiento de los anuncios
  • Acceso interno de los empleados que afecta el reporting
    Una mayor concentración de clics no válidos en el sitio de comercio electrónico de kimono en comparación con el sitio de joyería
  • Patrones de tráfico antinaturales que parecían ser generados por terceros

Los hallazgos revelaron una clara brecha entre la intuición del equipo y los datos fácticos.

Por qué BuySell Technologies Considerado Spider AF

BuySell Technologies aprendió sobre Spider AF a través de Faber Company, un proveedor de herramientas de análisis SEO y GEO en Japón. Con el ejercicio fiscal que finalizó en diciembre, el calendario se alineó con su revisión de la eficiencia de los anuncios. La prueba gratuita facilitó comenzar a evaluar el nivel de tráfico no válido que afecta a sus campañas.

Hallazgos del ensayo: una pérdida de un mes demasiado grande para pasarla por alto

El equipo se enfocó primero en visualizar su estado actual. Spider AF ayudó a identificar bots, acceso interno y otras actividades no válidas.

El impacto financiero fue mayor de lo previsto. “La pérdida por clics no válidos en solo un mes fue considerable”, explica Shiga. Cuando se proyecta a lo largo de todo un año, la pérdida proyectada indicaba una fuerte necesidad de tomar medidas correctivas incluso después de factorizar el costo de la herramienta.

Por qué comprarSell Technologies Selected Spider AF

Dos factores influyeron en la decisión de implementar Spider AF.

  1. El juicio reveló temas que antes no habían sido visibles.
  2. La pérdida anual proyectada fue lo suficientemente significativa como para que no pudiera ser ignorada.

Shiga también señaló que las explicaciones y documentación de Spider AF fueron fáciles de entender y que el equipo de soporte respondió rápidamente. “Incluso cuando no todos podían asistir a una reunión, los materiales compartidos eran lo suficientemente claros como para que todos comprendieran la situación”, dice.

Cómo BuySell Technologies utiliza Spider AF

Detección y bloqueo automáticos

Spider AF detecta y bloquea los clics generados por el bote, protegiendo el presupuesto publicitario y mejorando la entrega de anuncios a usuarios reales.

Eliminación del Tráfico Interno

La navegación interna y los clics de prueba se eliminan de los informes, lo que le da al equipo una visión más clara del comportamiento real del cliente.

Automatización a nivel de campaña

Las reglas de invalidación automática ayudan a suprimir las ubicaciones que no tienen performance de manera temprana y mejoran la precisión de las métricas de performance.

Impacto: datos más limpios y ROAS mejorado

Con el tráfico no válido eliminado, BuySell Technologies vio mejoras consistentes en ROAS. La gestión del presupuesto también se volvió más fácil. “Se hizo mucho más sencillo invertir solo en lo que funciona porque los datos finalmente eran dignos de confianza”, explica Shiga. A medida que mejoró la calidad del clic, el CVR y el CPA se estabilizaron, y el ciclo PDCA del equipo se volvió más rápido y más preciso.

Consideraciones Presupuestales

A pesar de que diciembre es un período de estricta evaluación de costo-desempeño, BuySell Technologies decidió continuar con la implementación. El ensayo proporcionó estimaciones concretas de costos y ROI, lo cual fue especialmente importante para el sitio de kimono que depende en gran medida de la publicidad para las ventas.

Quién debería considerar Spider AF

Shiga recomienda Spider AF para empresas que ejecutan publicidad en línea sin contramedidas de fraude publicitario existentes, independientemente del tamaño del presupuesto. También lo recomienda a las empresas que han aumentado el gasto publicitario pero sienten que su desempeño en costos no ha mejorado. Un diagnóstico ayuda a visualizar el ruido, eliminar clics no válidos y reasignar el gasto hacia tráfico válido.

Mirando hacia el futuro: estrategia de precios y crecimiento de la audiencia a largo plazo

BuySell Technologies planea seguir refinando su estrategia de precios. Cuando se confía solo en la publicidad, se vuelve difícil entender si los resultados provienen de promociones o precios de productos. Para maximizar los ingresos, la compañía pretende optimizar ambos.

El equipo también tiene como objetivo mejorar el reconocimiento entre el público más joven en Japón. “No son nuestro principal objetivo hoy en día, pero queremos que conozcan pronto nuestra empresa y servicios”, dice Shiga. El objetivo es llegar a ser lo más importante cuando este grupo demográfico finalmente ingrese a su segmento principal de clientes.

Uso continuado de Spider AF

BuySell Technologies tiene la intención de seguir utilizando Spider AF en sus operaciones publicitarias. Shiga cree que eliminar el ruido como los clics no válidos ya ha mejorado el ROAS y fortalecido la toma de decisiones. Espera mayores ganancias al combinar datos más limpios con una estrategia de precios más estructurada.