AdLens ha classificato annunci software ingannevoli in tre categorie nella libreria pubblicitaria di Google: avvisi di sicurezza falsi, promesse fuorvianti sulle capacità dei software e inserzioni progettate in modo da rendere poco chiari il prodotto o l’inserzionista. Lo studio riporta 238 identificativi di annunci della prima categoria, 3.346 della seconda e 258 della terza. Il campione riguarda annunci mostrati in almeno un paese dello Spazio economico europeo (SEE), non una stima specifica per l’Italia o per tutta la pubblicità Google. (studio AdLens)
| Categoria | ID degli annunci | Schema ingannevole |
| Scareware | 238 | Falsi avvisi di virus o problemi di sicurezza |
| Affermazioni ingannevoli | 3.346 | Promesse poco plausibili sulle capacità del software |
| Design fuorviante | 258 | Impostazione che nasconde o rende poco chiari prodotto e inserzionista |
Le categorie possono sovrapporsi: lo stesso annuncio può rientrare in più di una. Inoltre, i conteggi derivano da insiemi di candidati selezionati, non da una classificazione completa di ogni inserzione nella libreria.
Che cosa ha contato AdLens
Il 26 marzo 2026 i ricercatori hanno raccolto 90.000 ID di annunci del Centro per la trasparenza degli annunci di Google, selezionati nelle categorie Software, Utilità per app mobili ed Elettronica di consumo e computer. Da questi ID hanno ricavato 188.834 creatività, cioè le diverse versioni visive e testuali degli annunci. Dopo aver eliminato quelle con testo OCR identico, ne sono rimaste 112.761. Un ID può quindi corrispondere a più creatività: i numeri non rappresentano altrettanti inserzionisti o campagne.
La raccolta comprende annunci mostrati in almeno un paese del SEE. AdLens ha poi dato priorità ai candidati con criteri diversi per ciascuna categoria, per esempio esaminando i primi 1.000 per lo scareware e i primi 10.000 per le affermazioni ingannevoli. I conteggi descrivono dunque i gruppi individuati da questa selezione, non la prevalenza di annunci ingannevoli in Italia o nell’intera piattaforma. (studio AdLens)
Come il sistema ha classificato gli annunci
AdLens ha estratto il testo dalle creatività con il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), ha tradotto i testi non in inglese e ha ordinato gli annunci in base alla somiglianza semantica con esempi sospetti. Due modelli, Qwen3.5-9B e Gemma3-12B, hanno classificato le immagini e il testo; un terzo, Gemma4-26B, ha valutato i casi in cui i primi due non concordavano.
Tre annotatori hanno esaminato oltre 5.000 annunci. Per valutare il modello incaricato di risolvere i disaccordi, gli autori riportano un macro-F1 di 0,922 su un insieme di riferimento di 1.283 annunci. Il macro-F1 è una misura sintetica delle prestazioni di classificazione su più categorie; quel risultato riguarda il compito e l’insieme esaminati, non l’accuratezza dei controlli pubblicitari di Google nel loro complesso.
Un test distinto su 253 annunci ha prodotto un macro-F1 riportato di 0,997, ma conteneva solo tre esempi positivi di design fuorviante. Il repository del progetto segnala anche una correzione a una tabella del paper e avverte che versioni diverse dei modelli possono cambiare i risultati. (paper AdLens; repository degli autori)
Le impression sono esposizioni stimate
Gli autori stimano oltre 16 milioni di impression per gli annunci classificati come scareware e 89,9 milioni per quelli con affermazioni ingannevoli. Per gli annunci più vecchi di 90 giorni, Google fornisce un intervallo minimo e massimo di impression per l’area SEE e Turchia; il paper usa il punto medio dell’intervallo come stima.
Un’impression indica un’esposizione pubblicitaria, non una persona identificata. Questi dati non contano utenti unici, dispositivi infettati o perdite economiche. Poiché le categorie possono sovrapporsi, nemmeno i due totali vanno sommati per ottenere un numero di persone o di annunci distinti.
Il paper descrive anche un caso specifico relativo a pdfscraper.com, dominio che associa alla campagna infostealer TamperedChef. Secondo i ricercatori, dopo la loro segnalazione Google ha rimosso uno dei 42 annunci collegati al dominio, mentre gli altri 41 erano ancora attivi. Gli autori riferiscono inoltre di aver segnalato più di 20 annunci: la maggior parte è stata giudicata non in violazione; in alcuni casi, annunci che i ricercatori ritenevano fossero stati riconosciuti come problematici risultavano ancora visibili una settimana dopo la risposta. Sono osservazioni circoscritte alle segnalazioni descritte nello studio.
Nella ricerca gli autori hanno individuato 147 app con una pagina negli store; quando ne hanno controllato la disponibilità, 34 erano state rimosse dagli store mentre i relativi annunci erano ancora presenti. La rimozione di un’app e quella dei suoi annunci sono eventi distinti.
Come segnalare un annuncio sospetto
Su un servizio Google, apri il menu «Altro» o «Informazioni» dell’annuncio, scegli «Segnala annuncio», indica il motivo e invia la segnalazione. Google spiega che esamina le segnalazioni e che l’invio non blocca automaticamente l’annuncio: eventuali interventi dipendono dalla revisione. (istruzioni Google per segnalare un annuncio)
Un avviso pubblicitario che dichiara che il dispositivo è infetto non è una diagnosi del dispositivo: nello studio, i falsi allarmi di sicurezza rientrano nella categoria dello scareware.
