Tantangan dan Peluang Mendeteksi Penipuan Iklan dengan AI

Cara ekosistem digital berkembang, kemungkinan penipuan iklan tetap menjadi perhatian karena merupakan ancaman real-time yang menghabiskan anggaran iklan. Selain itu, dengan media digital dinamis yang berkembang, penipu menemukan cara untuk menghindari deteksi penipuan. Faktanya, pada tahun 2023 perkiraan kerugian global dari penipuan iklan digital adalah 100 miliar dolar AS di mana sebagian besar media digital menanggung akibatnya (sumber: Statista).

Terlebih lagi, berbagai macam penipuan di internet semakin meningkat yang membutuhkan perlindungan ekstra dan dapat ditanggulangi melalui Kecerdasan Buatan ditambah dengan Pembelajaran Mesin yang bertindak sebagai keamanan siber untuk melindungi merek.

Tidak salah untuk mengatakan bahwa AI tidak hanya mempermudah upaya pemasaran, tetapi juga menjadi perisai untuk perlindungan merek terhadap penipuan digital. Namun, ada beberapa tantangan yang terkait dengan mekanisme deteksi penipuan di Adtech yang harus dilawan oleh pemasar.

Salah satu tantangan utama dalam penerapan AI adalah Regulasi karena pengembangan dan penerapannya tidak diatur oleh etika yang dapat merugikan masyarakat. Hal ini selanjutnya dapat dijadikan sebagai bahan informasi hoax yang bertujuan untuk menghasut masyarakat.

Tantangan terkait lainnya adalah Privasi Data yang memerlukan dukungan peraturan untuk menggunakan data sambil menjaga privasi. Dan, Kurangnya talenta dalam pengembangan dan penerapan teknologi AI dimana nantinya Indonesia hanya akan menjadi pasar bagi teknologi AI yang dikembangkan oleh negara lain.

Seperti yang kita ketahui, maraknya penipuan iklan melalui smartphone kini semakin canggih dan sulit dideteksi. Instalasi dan iklan palsu, klik bot, dan lalu lintas tidak valid saat ini menjadi perhatian utama para pelaku pasar digital. Akibatnya, miliaran dolar dipertaruhkan dan inilah mengapa pemilik merek harus lebih waspada.

Penipuan iklan melibatkan banyak pihak, mulai dari peretas, perangkat lunak penjualan pasar gelap, perantara lalu lintas, dan penerbit yang mengetahui sampai tingkat tertentu praktik penipuan yang sedang terjadi. Industri yang sering menjadi sasaran penipuan antara lain e-commerce, Financial Technology (fintech), FMCG, dan sektor game online. Untuk hal yang sama, inilah pandangan saya tentang Mendeteksi Penipuan Iklan dengan AI: Tantangan dan Peluang yang dapat membantu Anda untuk lebih memahami tantangan yang ada dan bagaimana cara mengatasinya.

Solusi masalah;

Kurangnya Transparansi: Penipuan iklan kurang transparan karena peningkatan pesat dalam penetrasi internet dan jika saya berbicara tentang wilayah Asia Tenggara, tingkat penetrasi internet adalah 75,6% per Januari 2023 (sumber: Statista). Karena itu, pengguna mengkonsumsi lebih banyak konten online yang meningkatkan permintaan lalu lintas dan juga kebutuhan pasokan untuk penerbit, yang mengakibatkan kemungkinan penipuan iklan. Di sini, AI mengurangi penipuan yang membantu pengiklan memilih jaringan yang terintegrasi dengan alat anti-penipuan yang mengekang praktik manusia pada tahap awal siklus hidup kampanye dan mendorong lalu lintas asli yang berkualitas.

Membahayakan Reputasi Merek: Kadang-kadang manajer pertumbuhan saat menganalisis dan mendeteksi penipuan mendapatkan positif palsu yang merupakan tantangan paling menakutkan bagi mereka. Mungkin, ini menjadi mungkin dengan memanfaatkan teknologi yang lebih rendah yang sering menandai sejumlah besar pengguna asli atau lalu lintas nyata sebagai penipuan. Ini memiliki banyak potensi dalam merusak reputasi merek karena menghasilkan peluang penjualan yang menyesatkan.

Dalam skenario seperti itu, Laporan Granular melalui AI dapat membantu pemasar menghemat anggaran periklanan mereka dengan efektivitas dalam kinerja kampanye juga. Karena membantu memantau kinerja kampanye untuk melindunginya dari aktivitas yang mencurigakan. Adtech kami terintegrasi dengan alat deteksi penipuan terakreditasi MRC terkemuka, teknik pra-penawaran dan pasca-penawaran yang mendeteksi dan menghilangkan penipuan sebelum mencapai pengiklan.

Kurangnya Identifikasi: Ini adalah salah satu tantangan yang paling memprihatinkan bagi pengiklan karena kurangnya identitas penipu saat mendeteksi sumber lalu lintas bot yang menjadi lebih sulit karena evolusi dalam protokol privasi online. Namun, hal ini dapat diatasi melalui algoritme pencegahan penipuan AI, yaitu Post Click karena bermanfaat dalam mengidentifikasi IVT (lalu lintas tidak valid). Ini ditampilkan dalam laporan terperinci, berdasarkan mana pengiklan dapat memasukkan daftar hitam sumber yang mendorong lalu lintas penipuan.

Namun, pemasar disarankan untuk memantau dengan cermat perbedaan antara kinerja kampanye dan metrik karena ini adalah proses berkelanjutan di mana sumber yang mencurigakan perlu dimasukkan ke daftar hitam sambil berkonsentrasi pada lonjakan kekacauan lalu lintas.

Ada berbagai jenis penipuan iklan seperti Pencurian Identitas, Phishing, Lalu Lintas Bot, Spoofing SDK, Penumpukan Iklan, Spoofing Domain, Pemasukan Piksel, Pemasukan Cookie, dan Banjir Klik, dll. Padahal, mereka dilakukan dengan berbagai praktik tidak etis tetapi dengan tujuan yang sama menghasilkan lalu lintas yang buruk sambil menghabiskan pengeluaran iklan.

Maka dengan permasalahan tersebut, teknologi AI dan ML dapat menjadi solusi untuk mengurangi risiko dengan lebih baik karena perilaku manusianya yang proaktif memungkinkan merek untuk berkembang dan mempertahankan sistem digital dan adtech memblokir penipuan iklan. Ini juga membantu mengurangi risiko positif palsu dan melindungi pengiklan dan penerbit yang sah.

Industri periklanan layak dimintai pertanggungjawaban untuk memastikan bahwa praktik penipuan ini benar-benar diberantas. Kami di Xapads menangani Penipuan Iklan dengan sangat serius dan memahami ancaman yang ditimbulkannya terhadap kampanye sehingga untuk menutup celah penipuan melalui mesin AI/ML terprogram kami Xerxes, kami dapat melihat aktivitas terkait kampanye secara real-time yang membantu melindungi dari aktivitas mencurigakan.