Click falsi, annunci clonati e tracking manipolato, le nuove crepe dell’affiliate marketing

Le affiliate fraud sono diventate talmente insidiose da minacciare non solo la redditività, ma l'integrità stessa dei brand. Diversi studi recenti hanno messo in luce le crepe strutturali del canale e le minacce alimentate dall'intelligenza artificiale che lo pervadono. 

L'intero ecosistema della pubblicità digitale ha raggiunto un punto critico: la scalabilità del performance marketing - e in particolare dell'affiliate marketing - appare ormai indissolubilmente legata a fenomeni fraudolenti sempre più complessi.

Il boom dell’affiliazione spinge i ricavi, ma amplifica i rischi di frode 

L'affiliate marketing resta uno dei canali di acquisizione con la crescita più rapida. Il mercato globale ha raggiunto un valore di 18,5 miliardi di dollari ed è destinato a toccare i 31,7 miliardi entro il 2031. 

A fronte di budget marketing più contenuti, la spesa si è spostata verso acquisizioni guidate dai partner, coinvolgendo settori maturi come il retail, l'e-commerce, i viaggi, le scommesse sportive, l'iGaming e i servizi finanziari. La ragione è chiara: l'affiliate marketing garantisce portata scalabile, modelli pay-for-performance ed ecosistemi diversificati.

Il Nord America domina il mercato, contribuendo a oltre il 40% dei ricavi complessivi. Gli Stati Uniti rappresentano il principale hub mondiale dell'affiliate marketing, con una proiezione di crescita che punta ai 16 miliardi di dollari entro il 2028.

Nonostante tale espansione, questo canale rimane uno dei più esposti alle frodi. Le criticità nella compliance e nel tracciamento hanno creato falle sistemiche; nei verticali ad alta commissione, come le scommesse sportive, gli incentivi economici per gli attori fraudolenti non sono mai stati così elevati.

Secondo le analisi di Juniper Research, la frode pubblicitaria digitale costa agli inserzionisti oltre 100 miliardi di dollari l'anno, rendendo l'affiliazione uno dei canali più esposti. Il modello pay-for-performance, che remunera gli editori terzi per click, lead o vendite, diventa così il bersaglio preferito: i truffatori manipolano i sistemi di tracciamento e attribuzione per incassare commissioni indebite.

A differenza di altre forme di ad fraud, spesso concentrate sulla produzione di junk traffic, la affiliate fraud si distingue per la capacità dei truffatori di nascondersi all'interno di customer journeys legittimi e rubare l'attribution da conversioni autentiche. 

Sulla scala del problema, Erez Nahum, VP of Product di Partnerize, spiega che i costi possono variare da migliaia a centinaia di migliaia di dollari: «un singolo partner fraudolento può provocare ingenti danni». 

Secondo il rapporto 2026 State of Ad Fraud di Fraudlogix, basato su 105,7 miliardi di impression pubblicitarie monitorate nel 2025, il tasso globale di invalid traffic si attesta al 20,64%. Lo studio stima inoltre che, solo negli Stati Uniti, siano a rischio 37 miliardi di dollari di spesa pubblicitaria.

Fraudlogix, piattaforma di prevenzione frodi, ha identificato oltre 30 milioni di indirizzi IP malevoli nella propria blocklist pre-bid, aggiornata su base oraria. Il traffico desktop registra un tasso di invalid traffic del 27,03%, con l'uso di proxy e VPN tra i vettori principali. La crescente sofisticazione di bot e intelligenza artificiale rende il rilevamento una sfida sempre più complessa.

Secondo le stime di mercato rielaborate da Hostinger, sul fronte degli investimenti, la spesa nell'affiliate marketing negli Stati Uniti è in costante ascesa: dai 9,56 miliardi di dollari del 2023 si è passati ai 10,72 del 2024 e agli 11,99 del 2025. Le proiezioni indicano una crescita continua verso i 13,2 miliardi per il 2026, i 14,47 per il 2027 e i 15,8 miliardi entro il 2028.

Tipologie di affiliate fraud

Il click fraud rappresenta una delle forme più basilari di affiliate fraud e colpisce direttamente le campagne basate su modello cost-per-click. La frode consiste nel generare clic artificiali sui link di affiliazione, ricorrendo a bot o script dedicati.

John Wright, cofondatore di StatsDrone, sottolinea che nell'iGaming questa pratica si manifesta spesso quando un affiliato negozia accordi CPA particolarmente elevati con l'operatore, puntando a massimizzare i profitti attraverso traffico non autentico.

«L'operatore testa il traffico per un periodo di una o quattro settimane. Quando l'affiliato intuisce che i controlli sono diminuiti, inserisce il brand nelle proprie pagine di no deposit bonus e genera un volume elevato di FTD, portando però giocatori di bassa qualità rispetto alle attese», afferma Wright.

Aggiunge inoltre: «Esistono casi in cui gli affiliati promettono a un brand posizioni di rilievo in diversi GEO. Quando l'operatore abbassa la guardia, l'affiliato rivende quegli spazi a terzi o non rispetta i posizionamenti pattuiti, scommettendo sul fatto che l'affiliate manager non possa monitorare le attività ventiquattro ore su ventiquattro».

Oltre al click fraud, Noham identifica altre tre tipologie di frode che colpiscono i clienti: ad hijacking, trademark bidding e cookie stuffing con relativo attribution hijacking.

L'ad hijacking consiste nello scraping di contenuti o nella replica di annunci sui motori di ricerca. È una pratica ingannevole in cui i truffatori pubblicano annunci che imitano il brand ufficiale - pratica che colpisce periodicamente i migliori casinò online italiani  - o i partner autorizzati per intercettare il traffico. Quando l'utente clicca su questi annunci duplicati, viene reindirizzato forzatamente attraverso i link di affiliate tracking dei truffatori, prima di atterrare sul sito ufficiale del brand.

«Questa frode è consolidata da anni ed è facilmente individuabile, poiché molto visibile», spiega Noham. «Cerchi un contenuto su Google, vedi un annuncio e puoi verificare chi si nasconde dietro».

Successivamente c’è il trademark o brand bidding, che usa tattiche specifiche per manipolare i risultati dei motori di ricerca e capitalizzare sull’equity del brand. 

Il brand bidding avviene quando i truffatori fanno offerte sulle parole chiave del merchant per intercettare utenti pronti all’acquisto, per esempio “best running shoes”. Spesso viola gli accordi di affiliazione, ma non è necessariamente illegale.

Il trademark bidding rappresenta però una violazione quando soggetti non autorizzati usano marchi protetti negli annunci per impersonare i brand, intercettare traffico e incassare commissioni indebite. Un truffatore può puntare sulla parola chiave “Nike shoes” perché, spiega Noham, «cattura utenti che stavano già cercando attivamente il brand». Il risultato è che «i marchi finiscono per pagare commissioni per clienti che avrebbero probabilmente acquisito in modo autonomo, tramite la ricerca organica o le proprie campagne di paid search».

Secondo Wright, le tipologie di frodi descritte sono relativamente semplici da individuare: brand e operatori devono analizzare i dati, monitorando traffico e registrazioni. Noham concorda: «Che si tratti di gaming, retail o moda, la logica della frode è quasi sempre la stessa. Bisogna individuare il meccanismo, non concentrarsi sull'hardware o sul malware specifico utilizzato».

Cookie stuffing e attribution hijacking

Il cookie stuffing e l'attribution hijacking, tuttavia, sono forme di frode più sofisticate: per rilevarle, brand e piattaforme non possono limitarsi a guardare i propri dati. Cookie stuffing e attribution hijacking sfruttano entrambi le estensioni del browser, ma hanno obiettivi e tempistiche differenti.

Il cookie stuffing è una tattica speculativa che opera nella parte alta del funnel: i truffatori depositano in modo indiscriminato cookie affiliati sul browser degli utenti, anche senza che questi abbiano mai cliccato su un link di affiliazione.

«Di solito viene eseguito tramite iframe nascosti, script in background o pop-up invisibili», spiega Noham. «L'obiettivo è posizionarsi preventivamente, nel caso in cui l'utente concluda l'acquisto, anche se l'affiliato non ha avuto alcuna influenza reale sulla decisione».

In sintesi, il cookie stuffing sottrae le conversioni agli affiliati legittimi e causa un danno economico ai merchant, pagando commissioni per vendite non generate dal truffatore. Un caso storico è quello di Shawn Hogan, che nel 2010 incassò milioni di dollari in commissioni da eBay sfruttando proprio questa tecnica.

L'attribution hijacking è invece un'intercettazione attiva che avviene nella parte bassa del funnel, mirata a un utente già pronto all'acquisto. Poco prima della conversione, un software - solitamente un'estensione del browser, un redirect o un malware - inserisce o sovrascrive i dati di affiliate tracking.

«Questo di fatto sottrae il merito dell'attribuzione al canale organico, diretto o all'affiliato legittimo che ha realmente generato la vendita», continua Noham. Per individuare questa frode «bisogna analizzare la cronologia del percorso dell'utente, poiché è lì che si riflette la reale attribuzione». Fino a poco tempo fa, molte aziende non possedevano questi dati o non sapevano come utilizzarli correttamente. «Ora però vedo sempre più piattaforme adottare misure attive di prevenzione. Google ha iniziato a bloccare queste estensioni malevole e, di conseguenza, stiamo osservando una netta diminuzione del fenomeno». 

L'AI sta accentuando il problema?

L'intelligenza artificiale non è più soltanto uno strumento per sviluppare, ottimizzare e gestire le campagne di marketing. È diventata un elemento che consente ai truffatori di automatizzare le operazioni e creare identità digitali capaci di superare i livelli di sicurezza tradizionali, agendo con una precisione simile a quella umana.

«Il traffico bot è sfruttato in così tanti modi che è difficile restare al passo. Per esempio, è un metodo efficace per manipolare il posizionamento su Google», spiega Wright.

Per quanto riguarda gli affiliati nell'iGaming, Wright osserva che «i bot potrebbero persino avere accesso ad account con denaro reale», ma resta compito dell'operatore rilevarli. «I bot in sé non sono la causa del problema», aggiunge, precisando che il fulcro della questione sono le azioni di chi compie questi attacchi.

Le conseguenze per chi subisce frodi nell'affiliazione vanno ben oltre le perdite economiche immediate, come lo spreco di budget o il costo dei rimborsi. Il danno reale include anche tempo perso, inquinamento dei dati aziendali - che porta a prendere decisioni basate su numeri falsi - e il rischio di restare a guardare, rovinando la reputazione del brand e la fiducia stessa nel sistema dell'affiliazione.

La crescita dell'intelligenza artificiale e dei modelli come ChatGPT, Claude o Gemini potrebbe però non essere solo un problema. Secondo Noham, non si tratta di una minaccia limitata a un singolo aspetto: «È un meccanismo più ampio di sicurezza informatica, usato per ottenere accessi non autorizzati o per prendere il controllo di un dispositivo».

Per gli affiliati, il centro di tutto deve rimanere il contenuto. I modelli linguistici (LLM) stanno incorporando sempre più informazioni per rispondere direttamente alle domande degli utenti. Questi nuovi strumenti, uniti all'evoluzione delle abitudini di acquisto - che prevedono sempre meno clic - fanno sì che il contenuto inizi a influenzare direttamente le conversioni totali.

Di conseguenza, «molti affiliati poco corretti spariranno», sostiene Noham. Per quanto riguarda i percorsi d'acquisto che non prevedono clic (i cosiddetti modelli zero-click), «non esistono nuove vulnerabilità oltre ai classici casi di attribution hijacking», aggiunge. «Questi percorsi non rappresentano quindi un nuovo tipo di minaccia per il mondo dell'affiliazione».

Se l'intelligenza artificiale può aiutare a fermare una parte delle frodi, Wright sostiene che anche gli affiliati debbano imporsi delle regole. «Parlo con molti operatori del settore, non solo nell'iGaming, e non vedo ancora un accordo su come risolvere il problema, se non attraverso l'intervento dei grandi network e dei programmi di affiliazione. Il primo passo è escludere chiunque abusi del sistema», afferma.

Il mondo dell'affiliazione cambia velocemente. I problemi di dieci anni fa sono lontani da quelli di oggi. Secondo Wright, chi lavora nel settore avrebbe dovuto puntare da tempo su un metodo basato sull'analisi dei dati, che resta lo strumento principale per arginare le frodi. «Stanno arrivando strumenti che offrono risposte chiare senza obbligare a creare report complessi. Il settore dell'analisi dati sta cambiando: i prodotti sono sempre più pronti all'uso. Non serve più avere decine di grafici diversi, serve ricevere avvisi tempestivi sulle azioni concrete da compiere. Il ruolo di chi gestisce le affiliazioni sarà sempre più orientato a curare le relazioni e, sul fronte delle frodi, a intervenire rapidamente quando necessario», conclude.