¿Qué técnicas se utilizan en la batalla del email marketing contra el spam?

El spam es el enemigo número uno para cualquier campaña de email marketing. Spam es sinónimo de correo basura, de mensaje no solicitado, no deseado o con remitente no conocido y que generalmente es enviado en grandes cantidades. De hecho, este correo basura supone actualmente la mayor parte de los mensajes electrónicos que surcan Internet.

Lo curioso del tema es que el spam es una plaga tan extendida debido a un error de diseño del protocolo encargado de la transferencia de correos (protocolo simple de transferencia de correo, Simple Mail Tranfer Protocol: SMTP) que no contempló la autenticación del emisor del mensaje, lo que da vía libre a la falsificación de direcciones en el envío de correo electrónico.

Pero no todo es negativo. La lucha contra el spam parte del reconocimiento de algunas características comunes a este tipo de correos electrónicos, entre las que se pueden contar que no haya dirección de respuesta o que sea una dirección no conocida para el receptor o que se utilicen algunas palabras concretas en el asunto, por ejemplo.

Técnicas en la lucha contra el spam

Para luchar contra este tipo de mensajes se utilizan diversas técnicas antispam, algunas automáticas y otras que requieren la participación de personas. Los mejores sistemas anti-spam son aquellos que están basados en más de una tecnología ya que ninguna técnica de filtrado es 100% efectiva por sí misma.

Los filtros son un método para clasificar qué correos son considerados como spam y cuáles son válidos basándose en el análisis de la identidad del remitente, que aparece en las cabeceras del mensaje y el análisis del contenido del email.

Además, a nivel general se pueden distinguir dos tipos de filtros anti-spam:

1. Los que intentan identificar los mensajes como spam a partir de ciertas características. Para ello se escanean todos los mensajes que llegan al buzón de correo y en base a una puntuación de las características los considera spam o no.
2. Los que funcionan con una aproximación estadística que son mucho más precisos pero a los que se debe entrenar.

Partiendo de estos aspectos podemos encontrarnos con las siguientes técnicas que intentan evitar el spam.

1. Uso de filtros basados en la reputación analizando las cabeceras: un factor esencial en toda campaña de email marketing es la reputación del emisor que consiste en puntuaciones asociadas a la identidad del remitente en función de la dirección IP de envío o el nombre de dominio. La buena reputación es el fruto de envíos constantes de emails desde un mismo dominio e IPs sin quejas por parte de los usuarios que reciben las comunicaciones. La mala reputación es justamente lo contrario. La falta de reputación es la carencia de un histórico de envíos de emails de parte de un dominio o IPs. Si quieres saber más sobre estos temas, te recomendamos descargar el whitepaper “¿Tengo un problema de reputación en email marketing?”.
2. Uso de filtros basados en listas negras (blacklists): Las listas negras agrupan a los servidores que se conoce que envían spam o que tienen alguna vulnerabilidad que permite realizar spam. Por el contrario, las listas blancas son listas de servidores de confianza. El problema es que, como hemos dicho antes, las direcciones de correo de remitentes pueden ser falseadas algo que hacen a menudo los spammers incluyendo direcciones de servidores que están en listas blancas.
3. Uso de filtros que analizan el contenido: En este caso lo que se intenta es determinar si el contenido es sospechoso de dos maneras:
   1. partiendo de la presencia de palabras concretas que usan los spammers, una relación adecuada entre texto e imagen o, incluso, que los enlaces se dirijan a sitios reputados. La idea básica es que la mayoría del spam intenta transmitir unos mensajes con un tono muy particular por lo que debería ser posible distinguirlos de los mensajes deseados que intercambian los usuarios.
   2. utilizando filtros bayesianos que están basados en cálculos de probabilidad y en el propio análisis del contenido de los mensajes que los usuarios hayan señalado como spam. Los filtros bayesianos se basan en la experiencia y van aprendiendo de aquellos mensajes que los usuarios marcan como spam. Lo que hacen estos filtros es contar las palabras que aparecen en una muestra de mensajes deseados y no deseados y asignarles una probabilidad en función de su frecuencia

La suma de estas técnicas ayudará a evitar los daños que provoca el spam, que pueden ser muchos y variados. Entre ellos podemos contabilizar la pérdida de productividad, el consumo de algunos recursos empresariales como son el ancho de banda o el espacio de disco o, incluso, la pérdida de mensajes de valor que podemos llegar a borrar por error. Eso sin olvidar el problema de reputación que podemos tener si se envían correos no deseados en nuestro nombre o desde nuestro dominio y que uno de los filtros nos equipare con spammers.

Para evitar gran parte de estos problemas lo ideal es que nos pongamos en manos de plataformas de envío de email marketing profesionales y confiables como MDirector. ¿Te apetece probarnos?