🔬 Alpha

Negative Display Ninja Script

Exclusión automática de emplazamientos y motor de detección de tráfico inválido (IVT/SIVT) para la red de display

⚠️ Este script se encuentra actualmente en fase Alpha y todavía no está disponible para su uso. Estamos trabajando en su desarrollo.

Optimiza tu inversión en Display automáticamente

Con este script vamos a poder automatizar la exclusión de emplazamientos en nuestras campañas de display. Esta tarea que puede parecer simple, tiene un impacto significativo en el rendimiento de tus campañas y en el retorno de tu inversión publicitaria.

Pretender excluir emplazamientos en la red de display a mano es una tarea que puede consumir demasiado tiempo y que no vale la pena. Es inviable si queremos gestionar una cartera de clientes sana y mantener campañas optimizadas constantemente.

¿Cómo te ayuda este script?

📈

1. Mejora el Nivel de Calidad

Excluye emplazamientos que generan muchas impresiones y ningún o muy pocos clics. Estos sitios dañan el nivel de calidad de tus anuncios y reducen tu rendimiento general.

  • CTR mejorado
  • Mayor relevancia
  • Mejor Quality Score
💰

2. Optimización por Costes

Si el coste por conversión en determinados emplazamientos es muy alto, podemos prescindir de esos sitios automáticamente y redirigir el presupuesto a sitios más rentables.

  • CPA reducido
  • ROI mejorado
  • Presupuesto optimizado
🛡️

3. Detección de Fraude (IVT/SIVT)

Un motor multiseñal puntúa cada emplazamiento y bloquea el tráfico inválido —bots, granjas de clics, sitios MFA y dominios opacos— antes de que consuma presupuesto y contamine tus métricas y tus pujas automáticas (Smart Bidding).

  • Scoring de riesgo por placement
  • Anomalías de CTR (z-score)
  • Detección de patrones MFA
🛡️ Motor antifraude

Cómo detectamos el tráfico inválido

La red de display de Google reparte tus impresiones entre millones de dominios y apps, y una parte de ese inventario es ruido: bots, granjas de clics, sitios MFA (Made for Advertising) e inventario opaco que se lleva tu presupuesto sin generar negocio. El script descarga el informe detail_placement_view vía GAQL y aplica un motor de scoring multiseñal que puntúa cada emplazamiento por su riesgo y lo excluye automáticamente —a nivel de URL o de dominio completo— antes de que contamine tus métricas y, sobre todo, el aprendizaje de tus pujas automáticas.

💸

Coste sin retorno real

Activo

Agregamos coste y conversiones por dominio y por URL, pero contando solo las acciones de conversión que tú marcas (segments.conversion_action_name), no las microconversiones que inflan el dato. Así cae el emplazamiento que quema presupuesto sin generar el lead que de verdad te importa.

📊

Anomalía de CTR (z-score)

Activo

Calculamos un baseline de CTR por cuenta y marcamos los placements que se desvían varias desviaciones típicas: un CTR absurdamente alto delata click-spam de bots; un CTR ínfimo con miles de impresiones delata relleno de inventario y ad stacking.

🕳️

Inventario opaco y apps

Activo

Detectamos emplazamientos no auditables —anonymous.google, mobileapp:: y dominios sin display_name verificable— donde no se puede comprobar dónde se sirvió realmente tu anuncio. Tráfico opaco, fuera.

🎯

Granularidad URL vs dominio

Activo

Según el patrón de gasto decidimos si negativizar la URL exacta o el dominio completo. Esto evita el efecto "topo": el mismo dominio fraudulento reapareciendo una y otra vez con subpáginas distintas para esquivar tus exclusiones.

🧠

Memoria y deduplicación

Activo

Cada exclusión queda registrada con el ID de campaña estable (nunca el nombre, que el cliente renombra). El script no reprocesa ni reactiva lo ya bloqueado y mantiene un histórico auditable de qué se excluyó, cuándo y por qué.

🚦

Protección de Smart Bidding

Activo

El tráfico inválido no solo cuesta dinero: envenena las señales con las que Google entrena tu Maximizar conversiones / tCPA. Al limpiar los placements basura, las pujas automáticas aprenden de conversiones reales y dejan de pagar de más por clics que nunca convierten.

🧬 Behavioral fingerprinting En desarrollo

Analizamos cómo navega cada visita para separar humanos de bots

El coste y el CTR te dicen qué pasó, pero no quién hizo clic. Por eso cruzamos las métricas de Google Ads con las señales de comportamiento en la web (vía GA4 / píxel de seguimiento) para construir una huella de cada emplazamiento: un humano explora, duda, hace scroll y convierte; un bot entra, no interactúa y desaparece en milisegundos.

Cuando un placement acumula sesiones sin engagement de forma sistemática, deja de ser una anomalía estadística y pasa a ser una firma de bot lista para excluir.

⏱️
Dwell time tras el clicClics con permanencia de <2 s, sin tiempo para leer ni decidir: intención humana nula.
🦘
Pogo-sticking y reboteEntra y sale al instante, una y otra vez, sin llegar a profundizar en la web.
📑
Profundidad de navegaciónPáginas por sesión, scroll y engaged sessions de GA4 cruzadas por emplazamiento.
🖱️
Interacción realSesiones "planas" sin ratón, scroll ni teclado: huella típica de un navegador headless.
Click injection / timingEl clic se registra antes de que la página llegue a cargar: físicamente imposible para un humano.
🍯
HoneypotsElementos invisibles para el usuario que solo un bot automatizado llega a pulsar.

El pipeline, paso a paso

De los datos crudos de Google Ads a la exclusión automática, en cada ejecución.

1

Ingesta GAQL

Descarga de detail_placement_view: URL, CTR, CPC, coste y conversiones.

2

Normalización

Agregación por dominio y URL, con lead scoring por acción de conversión.

3

Scoring multiseñal

Cada placement recibe una puntuación de riesgo ponderando todas las señales.

4

Decisión

Si supera el umbral del escenario, se marca para exclusión (URL o dominio).

5

Acción + alerta

Exclusión automática, log con ID estable y aviso por email (MailApp).

🔬 En el laboratorio — hoja de ruta

Estas son las capas en las que estamos trabajando ahora mismo para llevar el motor antifraude al nivel de las plataformas de verificación profesionales (IAS, DoubleVerify). Algunas ya están en pruebas internas; otras son diseño en curso.

🤖

Clasificación de riesgo con IA (Claude) En desarrollo

Un modelo de Claude analiza cada dominio dudoso —densidad de anuncios, contenido de baja calidad, typosquatting, dominios recién registrados— y devuelve un nivel de riesgo con un motivo legible que puedes auditar, en lugar de una caja negra.

📚

Taxonomía GIVT / SIVT (estándar MRC/TAG) En desarrollo

Clasificar cada detección según el estándar del sector: GIVT (bots conocidos, data centers, crawlers declarados) frente a SIVT (fraude sofisticado: device hijacking, domain spoofing, ad stacking, click injection en apps).

🌐

Reputación de dominio por ASN y feeds externos En desarrollo

Cruzar los dominios con feeds de reputación y redes de data center conocidas para anticipar el bloqueo antes del primer euro gastado, sin esperar a acumular historial.

🛰️

Blocklist compartida de la suite (anónima) En desarrollo

Los emplazamientos confirmados como fraude en una cuenta alimentan una lista colaborativa anonimizada que protege al resto de cuentas de Ninja Scripts desde el día cero: efecto red, cuantas más cuentas, mejor la defensa.

🪞

Detección de domain spoofing En desarrollo

Contrastar la URL declarada (target_url) con el dominio real (display_name) para cazar la suplantación de inventario premium, una de las formas de fraude más rentables y difíciles de detectar a mano.

📈

Baseline dinámico y estacional En desarrollo

Recalibrar los umbrales por cuenta, sector y franja horaria en lugar de usar valores fijos, para que el motor distinga un pico de tráfico legítimo de un ataque de bots.

Las funciones marcadas como «En desarrollo» forman parte de nuestra hoja de ruta y aún no están disponibles en producción. El script está en fase Alpha y evoluciona en cada versión.

Impacto en tus campañas

-40% Reducción de gastos inútiles
+65% Mejora en CTR promedio
24/7 Monitoreo continuo
100% Automatizado

Recursos incluidos con tu suscripción

Todo el soporte que necesitas para maximizar tus exclusiones

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Para que sepas cómo funciona cada funcionalidad.

Descargable
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Vídeos cortos y concisos para que en poco tiempo sepas cómo funciona todo.

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Metodología probada: No solo excluyes sitios problemáticos, aprendes a identificar patrones de fraude y optimizar tu estrategia Display completa.