Fraude de afiliados: jugadores falsos y depósitos de €21-23

Este caso de fraude de afiliados viene de dos lanzamientos de prueba en España que, según los programas implicados, atrajeron a los mismos jugadores simulados. Los depósitos se concentraron en €21-23, todos con tarjeta de crédito, normalmente entre una y dos horas después del registro. Después, los datos de pago apuntaron a emuladores, no a dispositivos reales. Ambos afiliados fueron expulsados; a uno se le comunicó que no cobraría.

En resumen: los jugadores simulados dejaron un conjunto de señales, no una única prueba concluyente, y la capa de pagos las confirmó.

Resultados de un vistazo

No hay línea de ROI: es un caso de detección, no de beneficios.

Contexto

Representantes de dos programas de afiliados y el CEO del producto de casino que promocionaban describieron el caso de forma anónima en un informe del sector de febrero de 2026. Ni los programas, ni el producto, ni los afiliados se nombran, y ninguna de las cifras puede comprobarse de forma independiente.

La historia empieza en las condiciones de la prueba. La prueba del Programa X con el producto estaba diseñada para ir rápido: una lectura veloz de si una nueva fuente o un GEO Tier-1 merece un acuerdo. Su punto débil era la falta de un criterio de referencia. Más allá de unas pocas reglas básicas (jugadores en España, juegos de slots, una cuenta con fondos y juego real), nadie había fijado un objetivo de retención ni de valor de depósito, así que el programa no tenía nada por escrito con lo que rechazar el tráfico. Es el mismo vacío que aparece en las disputas de KPI entre afiliados y programas.

En los acuerdos CPA, el detonante del pago suele ser un primer depósito que cumple los requisitos (FTD), así que los FTD falsos son un objetivo natural del fraude de afiliados en iGaming. La hipótesis de trabajo de los programas era que el tráfico estaba construido para pasar desapercibido en los primeros controles del operador y durante la retención del pago. La medición publicitaria llama a este mismo problema tráfico no válido: el Media Rating Council indica que el tráfico puede considerarse no válido cuando procede de bots o de actividad diseñada para generarlo.

Qué hicieron

El esquema usaba jugadores simulados en dispositivos emulados y llevaba cada cuenta falsa por el registro y un pequeño depósito. Los programas solo vieron las huellas que dejó en sus datos. Abajo se agrupan tal como las revisaría un analista de fraude: qué comprobar, qué mostró aquí y por qué resultaba extraño.

Señales de tiempo

• Velocidad de un lanzamiento en frío. La primera comprobación en cualquier fuente nueva es lo rápido que produce. Esta, activada a última hora de la noche, tuvo una oleada de registros y sus primeros depósitos en aproximadamente una hora. Viniendo de una fuente sin historial, los programas interpretaron ese ritmo como una advertencia, no como un éxito.

• Ritmo de registros. Representa los registros minuto a minuto. En lugar de una línea dispersa, el gráfico mostró picos altos, cada uno con decenas de cuentas creadas casi en el mismo instante. Las personas llegan de forma independiente; las cuentas que llegan juntas sugieren un único disparador detrás, y así lo interpretaron los programas.

• Retraso del depósito. Mide el intervalo entre el registro y el primer depósito de cada cuenta. En toda esta fuente se mantuvo en una a dos horas de media. Según la experiencia de los programas, quien pretende jugar recarga la cuenta enseguida o en pocos minutos, así que una espera uniforme de varias horas en toda una fuente llamaba la atención.

Señales de pago

• Métodos de depósito. Desglosa los depósitos de la fuente por método de pago. El desglose tenía una sola fila: tarjetas de crédito, 100%. Una audiencia real llena varias filas, así que una fuente con un solo método fue una alerta para los programas.

• Franja de importes. Grafica el tamaño de los depósitos. Se concentraron entre €21 y €23. Los jugadores reales, según la experiencia de los programas, eligen importes irregulares; una franja tan estrecha parecía un valor preestablecido más que una elección.

• Vida después del primer depósito. Sigue a cada depositante en las sesiones siguientes. El rastro se detenía en el pago: un depósito cercano al mínimo, casi ningún giro y ninguna visita de vuelta. En una prueba solo de slots que exigía jugar, las cuentas que depositan y luego se quedan en silencio parecen existir para generar un FTD más que para jugar.

Señales de comportamiento

• Cumplimentación del formulario. Compara hasta dónde llegan las cuentas en el formulario de registro, incluidos los campos opcionales. Aquí cada cuenta rellenó todos y cada uno de los cuatro a seis pasos, sin ninguna vacilación entre ellos. Los registros reales suelen dejar en blanco los campos opcionales, así que una tasa de cumplimentación del 100% parece más un script que una multitud (observación de los programas).

• Bonos. Comprueba si los nuevos depositantes abren o reclaman la oferta de bono. Ninguno lo hizo. Para una audiencia de casino, eso se parece más a una señal ausente que a una señal discreta.

• Click-to-reg. Compara el click-to-reg con el tráfico real anterior. Fue muy superior a cualquier cosa que los equipos hubieran visto; la cifra no se reveló.

El mismo patrón en dos programas

El Programa Y también hizo una prueba rápida en España y vio el mismo comportamiento. Su cohorte coincidía con la del Programa X en flujo de registro, momento del depósito, importes y silencio posterior al depósito. Dos fuentes sin relación no suelen producir la misma cohorte; esa coincidencia fue lo que llevó a los programas de una queja por calidad a una investigación por fraude.

Los datos del dispositivo lo zanjaron. Los sistemas de pago registran desde qué dispositivo y entorno se hizo cada depósito, así que el equipo lo comprobó allí. Los depósitos procedían de entornos emulados, no de teléfonos físicos ni de navegadores normales. Ese hallazgo dio a las señales anteriores de fraude publicitario una única causa técnica.

Resultados

Cómo reaccionaron los programas, según su relato:

• Tráfico detenido. En el Programa X, el product manager detuvo el flujo y avisó al afiliado de que no cobraría. En un chat de trabajo, la instrucción fue detener todo el tráfico y no lanzar nuevos flujos; el manager del Programa Y confirmó después la decisión.

• Emuladores bloqueados. El equipo técnico del producto limitó entonces el acceso desde emuladores y, según el relato, a partir de ese momento los depósitos de este tráfico dejaron de pasar.

• Socios expulsados. Ambos afiliados fueron expulsados de sus programas. Según lo reportado, los programas concluyeron que un mismo esquema se había canalizado a través de ambos, no que un único publisher hubiera cometido un error.

Cómo se detectó el fraude

El orden de las pruebas es la parte útil. El tracker mostró el volumen y un click-to-reg inverosímil. Los datos de comportamiento mostraron los clústeres: ráfagas, un retraso fijo, un solo método de pago, una franja de importes plana. La capa de pagos aportó la prueba técnica. La detección funcionó porque cada capa se contrastó con la siguiente, no porque una métrica cruzara un umbral.

Los programas no publicaron paneles, recuentos ni importes, así que toma estos umbrales como ilustraciones, no como referencias.

El mayor coste de no detectarlo habría sido tener datos erróneos, no un solo pago. Un producto que hubiera conservado este tráfico habría contado FTD de cuentas que nunca iban a jugar, y sus cifras de activación, bonos y segundo depósito habrían parecido rotas por motivos ajenos al producto.

Qué no funcionó

• La primera hipótesis era errónea. El Programa X sospechó primero que el afiliado enviaba tráfico de crash games en contra de las condiciones de solo slots. Eso habría sido un incumplimiento de las condiciones y no jugadores simulados, así que la hipótesis subestimaba lo que estaba pasando.

• Limpio fila a fila. Los depósitos pequeños y similares superan una revisión fila por fila. La uniformidad solo se ve cuando se observa toda la fuente a la vez.

• Las señales aisladas engañan. Los depósitos solo con tarjeta o un primer depósito tardío pueden tener, cada uno, una causa inocente. El caso se sostuvo porque las señales se agrupaban y se repetían en dos programas.

• El tracker no podía zanjarlo. La prueba vino de datos de pago y de dispositivo que un tracker de afiliados no ve.

Lecciones para afiliados: cómo detectar el fraude de afiliados

Si gestionas un programa o un producto:

• Incluye un criterio mínimo en cada prueba. Incluso una prueba sin KPI puede definir disparadores de pausa: un mix de métodos de pago, una relación entre depósito y juego y un rango de tiempo hasta el primer depósito.

• Mira distribuciones, no promedios. Representa por fuente los importes de depósito, las marcas de tiempo de registro y el tiempo hasta el depósito. Los clústeres estrechos y los picos sincronizados merecen una pausa y una revisión, no una celebración.

• Usa la capa de pagos y de dispositivo. Pregunta a tu proveedor de pagos qué datos de dispositivo puede devolver. Si publicas una app nativa de Android, la Play Integrity API de Google puede indicar si una solicitud procede de un dispositivo Android genuino y certificado, y un emulador que no supera sus comprobaciones no devuelve ningún veredicto de dispositivo.

Si compras o revendes tráfico:

• Audita las subfuentes antes de que lleguen a un programa. La prevención del fraude de afiliados empieza aguas arriba: una sola subfuente que envíe jugadores emulados puede costarte toda la relación, no solo un pago.

• Descarta otros tipos de fraude. Una calidad de conversión extraña también puede deberse al robo de atribución, como el cookie stuffing, así que revisa las rutas de clic además de los jugadores.

• Vincula los depósitos con los clics. Un seguimiento por postback limpio permite a ambas partes rastrear rápidamente un FTD marcado hasta su fuente.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el fraude de afiliados en iGaming?

El fraude de afiliados es cualquier intento de cobrar por jugadores, depósitos o clics que no son genuinos. En los programas de casino y de apuestas deportivas, sus formas incluyen FTD falsos, abuso de bonos, cuentas duplicadas y tráfico simulado como el del caso anterior. Nuestra guía sobre el fraude de afiliados en iGaming cubre cada tipo.

¿Cómo se detectan los jugadores falsos o los depósitos simulados?

Para detectar depósitos simulados, busca clústeres: una franja de importes estrecha, un retraso fijo entre registro y depósito, un único método de pago en toda una fuente, registros en ráfagas sincronizadas y formularios sin abandonos. Después, confírmalo con datos de dispositivo y de pago, que en este caso mostraron emuladores. Aquí la detección del fraude de afiliados dependió de que varias señales coincidieran.

¿Por qué los depósitos eran pequeños y uniformes?

Los programas interpretaron los importes estrechos y cercanos al mínimo como un límite preestablecido pensado para parecer natural y, a la vez, abaratar cada depósito. Les salió mal: los jugadores reales depositan importes irregulares, así que una franja constante de €21-23 se convirtió en la señal más clara del caso.

¿Qué le pasa a un afiliado cuyo tráfico se marca como falso?

En este caso, el tráfico se detuvo y ambos afiliados fueron expulsados de sus programas; al primero se le dijo que no cobraría. Que un operador pueda retener el pago o poner fin a un acuerdo depende de la cláusula de fraude de las condiciones que firmaste, así que léela antes de que empiece una prueba.

Fuentes

• Media Rating Council, update to the Invalid Traffic Detection and Filtration Standards, June 25, 2020

• Android Developers, Play Integrity API: integrity verdicts

• Case figures: anonymous account by two affiliate programs and the product's CEO, published in a February 2026 trade report. Single anonymous source, not independently verified; this article regroups and summarises it and adds no independent data.