Klickbetrug-Abschnitt für den monatlichen Kundenreport

Anzeigen für lokale Dienstleistungen werden oft wiederholt von Wettbewerbern und Bots angeklickt. Erstelle den Klickbetrug-Abschnitt des diesjährigen Monatsreports für [Kontoname]. Bekannte IPs, die zum Kunden oder zu uns gehören (Büro, VPN, Agentur): [IP-Liste oder "keine bekannt"] 0. Nutze list_accounts, um die Customer-ID für [Kontoname] zu finden. 1. Führe fraud_scan für die letzten 30 Tage mit block_threshold=70 aus. - Wenn gemeldet wird, dass der Fraud-Tag nicht installiert ist oder keinen Anzeigen-Klick-Traffic erfasst hat, brich ab und sag mir Bescheid. Ohne den Tag gibt es nichts zu berichten, also präsentiere keine Nullen als sauberes Ergebnis. - Andernfalls liste jede IP mit einem Score von 70 oder höher auf, mit Score und Gründen. - Wenn die Scan-Ausgabe die Anzahl der Anzeigenklicks und die Kampagne je IP enthält, zeige sie an. Falls nicht, kennzeichne diese Spalten mit "vom Tag nicht verfügbar", statt zu raten. 2. Führe list_ip_exclusions für das Konto aus. Markiere, welche dieser IPs bereits gesperrt sind und in welcher Kampagne. 3. Hole Kosten, Klicks und durchschnittlichen CPC je Kampagne für dieselben 30 Tage mit get_report (Plattform google_ads, Ebene campaign). Schätze das Risiko: - Formel: verdächtige Klicks von noch nicht gesperrten IPs x durchschnittlicher CPC der Kampagne, auf die geklickt wurde. Nutze den durchschnittlichen CPC des Kontos, wenn die Kampagne unbekannt ist. - Zeige den Wert als Betrag und als % der Gesamtausgaben. - Kennzeichne ihn als grobe Obergrenze, nicht als gemessenen Verlust. Google filtert und erstattet bereits einen Teil des ungültigen Traffics, und der durchschnittliche CPC entspricht nicht dem, was der einzelne Klick gekostet hat. 4. Schreibe für den Kunden 3 Sätze dazu, wie viele verdächtige Aktivitäten wir gefunden haben, was sie höchstens gekostet haben könnten und was wir dagegen tun. Übertreibe nicht. Ein hoher Score ist ein Signal, kein Beweis. 5. Bereite eine Sperrliste mit IPs vor, die einen Score von 85 oder höher haben und noch nicht ausgeschlossen sind, gruppiert nach Kampagne. Hole die Kampagnen-IDs mit list_entities. - Lass jede IP aus meiner obigen Liste bekannter IPs weg. - Verschiebe jede IP, deren Gründe nur Volumen oder wiederholte Klicks sind, ohne Signal für Rechenzentrum, Tor, bekannte Schadquelle oder Bot-User-Agent, in eine separate Liste "Bitte prüfen". Dahinter stecken oft echte Personen in geteilten Mobilfunk- oder Büroanschlüssen. - Die Tools können nicht bestätigen, wem ein IP-Bereich gehört. Sag also deutlich, dass diese Aufteilung eine Einschätzung und keine Verifizierung ist. 6. Zeige für jede Kampagne block_ip_addresses mit confirm=false als Vorschau (höchstens 200 IPs pro Aufruf, 500 pro Kampagne). Führe es erst mit confirm=true aus, wenn ich zugestimmt habe.