Onderzoekers van New York University en Radboud University gebruikten AdLens om misleidende software- en appadvertenties in Google’s Ads Transparency Center te onderzoeken. Ze rapporteerden drie categorieën, waaronder scareware en misleidende claims. De bijbehorende impressies zijn schattingen van advertentieblootstelling, geen telling van mensen die schade leden. In het AdLens-paper staat hoe de onderzoekers hun steekproef samenstelden en advertenties classificeerden.
Drie soorten misleidende advertenties
AdLens vond advertenties met nepwaarschuwingen over beveiligingsproblemen, onwaarschijnlijke claims over softwarefuncties en een ontwerp dat onduidelijk maakt wat er wordt aangeprezen of wie de adverteerder is. De onderzoekers telden advertenties binnen geselecteerde, gerangschikte kandidaten; één advertentie kan in meer dan één categorie vallen.
| Categorie | Advertentie-ID’s | Patroon |
| Scareware | 238 | Valse waarschuwingen dat een apparaat besmet of onveilig is |
| Misleidende claims | 3.346 | Onwaarschijnlijke beweringen over wat software kan |
| Misleidend ontwerp | 258 | Een opmaak die verhult wat wordt aangeprezen of wie adverteert |
De onderzoekers schatten voor scareware-advertenties meer dan 16 miljoen impressies en voor advertenties met misleidende claims 89,9 miljoen. Voor de categorie misleidend ontwerp vermeldt het paper geen vergelijkbaar totaal. De categorieën overlappen, dus de cijfers zijn niet op te tellen tot één totaal.
Wat de steekproef telde
De onderzoekers verzamelden 188.834 advertentie-uitingen van 90.000 advertentie-ID’s. Eén ID kan meerdere varianten hebben. Na het verwijderen van uitingen met exact dezelfde OCR-tekst bleven 112.761 uitingen over. Dat zijn verschillende teleenheden, geen aantallen afzonderlijke adverteerders of campagnes.
De steekproef omvatte advertenties uit drie onderwerpen in het Google Ads Transparency Center: Software, Mobile App Utilities en Computer & Consumer Electronics. Advertenties moesten in minstens één land van de Europese Economische Ruimte zijn vertoond. AdLens rangschikte verdachte kandidaten en onderzocht geselecteerde aantallen per categorie. Het was dus geen telling van alle Google-advertenties en geeft geen prevalentie voor Nederland of de Verenigde Staten.
Hoe AdLens advertenties beoordeelde
AdLens gebruikte OCR om tekst uit advertenties te halen, rangschikte advertenties op semantische overeenkomst en liet modellen kandidaten classificeren. Een ander model beoordeelde gevallen waarin de classificaties verschilden. Drie annotatoren beoordeelden daarnaast meer dan 5.000 advertenties.
Het paper rapporteert een macro-F1-score van 0,922 voor de beoordeling van meningsverschillen in een gelabelde set van 1.283 advertenties. Een macro-F1-score vat de precisie en volledigheid van classificaties samen over de onderzochte categorieën. Voor een aparte testset van 253 advertenties rapporteert het paper 0,997; die set bevatte slechts drie positieve voorbeelden van misleidend ontwerp. De auteursrepository vermeldt ook een correctie op tabel 2(c). Deze testresultaten meten niet hoe nauwkeurig Google alle advertenties controleert. De AdLens-repository bevat de onderzoeksbestanden en die correctie.
Impressies zijn geen slachtoffertelling
Voor advertenties die ouder waren dan 90 dagen gebruikten de onderzoekers het midden van Googles onder- en bovengrens voor impressies. Die grenzen gelden voor de EER en Turkije. Een impressie is een geschatte advertentievertoning; het cijfer zegt niet hoeveel unieke mensen de advertentie zagen, erop klikten of schade leden. Het bewijst ook geen malware-infecties of geldverlies.
In één door de onderzoekers beschreven geval waren 42 advertenties gekoppeld aan pdfscraper.com, een domein dat het paper in verband brengt met de infostealer-campagne TamperedChef. Nadat de onderzoekers één advertentie hadden gemeld, verwijderde Google die advertentie; volgens de auteurs bleven de andere 41 actief. Dat is een waarneming uit dit specifieke geval.
Zo meld je een verdachte Google-advertentie
Open bij de advertentie het menu Meer of Info, kies Advertentie melden, selecteer een reden en verstuur het formulier. Google legt uit dat het meldingen beoordeelt; een melding blokkeert een advertentie niet automatisch.
