Dijital reklam dolandırıcılığına karşı yapay zeka hamlesi

Dijital reklam dolandırıcılığı, yeni taktikler ve artan otomasyon nedeniyle sektör için sürekli güncellenen bir sorun olmaya devam ediyor. 2023 yılında dünya genelinde 88 milyar dolar olarak kaydedilen dijital reklam dolandırıcılığı maliyetlerinin, 2028 yılında 172 milyar dolara çıkabileceği tahmin ediliyor. Bu durum, sorunun kendiliğinden çözülmeyeceğini gösteriyor.

Yapay zekanın (AI) yaygınlaşmasıyla birlikte, dolandırıcıların da ileri teknolojileri kullanarak operasyonlarını genişletmesi, pazarlamacılar ve reklam teknolojileri ekosistemi için yeni riskler oluşturdu. Ancak AI, aynı zamanda bu tehditlere karşı mücadele etmek için gerekli araçların geliştirilmesine öncülük ediyor ve dolandırıcılık önleme stratejilerini yeniden şekillendiriyor.

AppsFlyer Avrupa, Türkiye ve Orta Doğu Satış Direktörü Ece İnanç Stepien'in analizi, dolandırıcılıkla mücadelede en etkili caydırıcı unsurun ekonomik önlemler olduğunu öne sürüyor. Amaç, dolandırıcılığı büyük ölçekte sürdürmeyi zor ve kar getirmeyen bir hale getirmek. Bu da yeni dolandırıcılık yöntemlerine uyum sağlayan, daha akıllı ve daha hızlı tespit yapabilen sistemler gerektiriyor.

Ekonomik Kontrol Noktası Olarak Ölçüm Katmanı

Etkili bir dolandırıcılık koruması, yüksek hassasiyet gerektiriyor. Reklam performansının ve dönüşümlerin kaydedildiği ölçüm katmanına odaklanarak, dolandırıcılık faaliyetlerini metrikleri veya bütçeleri etkilemeden önce tespit etmek mümkün oluyor. Bu yaklaşım, yalnızca geçerli ve yüksek kaliteli etkileşimlerin sürece dahil edilmesini sağlıyor. Dolandırıcılık, hem reklam teslimi hem de ölçüm aşamalarına sızabiliyor; ancak ölçüm katmanı, sahte etkileşimleri bütçeler etkilenmeden önce belirlemek ve izole etmek için kilit bir kontrol noktası işlevi görebiliyor.

Engelleme mi? Düzeltme mi?

Uzmanlar, en etkili dolandırıcılık önleme yönteminin, dolandırıcılık trafiğe girmeden engellemeye odaklanması gerektiğini belirtiyor. Önceden yüklenmiş dolandırıcılık tespiti, dolandırıcıları işin en başında durdurarak geçersiz gösterimlerin veya tıklamaların kampanya performansını etkilemesini engelliyor.

Olay sonrası analiz ise zaman içindeki kalıpları ve tekrarlanan davranışları tespit etmek için önem taşıyor. Ancak ön yükleme korumalarına öncelik vermek, geriye dönük düzeltmelere olan bağımlılığı azaltarak pazarlamacılar için daha temiz veri ve daha az kayıp sağlıyor.

Ayrıntılı Temel Oluşturma ve AI Kullanımı

Geleneksel ilişkilendirme yöntemleri genellikle gösterim veya tıklama gibi nicel işaretlere dayanıyor, ancak bunlar dolandırıcılar için kolay hedefler olabiliyor. Bu sorunu çözmek için dolandırıcılık önleme sistemlerinin, gerçek etkileşimi daha ayrıntılı ele alması ve gerçek ile sahte olanı ayırmak için nitel faktörleri ve davranışsal ipuçlarını dikkate alması gerektiği vurgulanıyor.

Yapay zeka destekli gerçek zamanlı dolandırıcılık tespiti sistemleri, büyük miktarda veriyi olasılık modelleri kullanarak analiz edebiliyor ve kalıpları insan analistlerden çok daha hızlı tespit edebiliyor. Dolandırıcılık tespit edildiğinde karşı önlemler hemen devreye sokularak mali kayıplar en aza indiriliyor.

Ayrıca modern dolandırıcılık önleme sistemleri, AI'yi sadece tespit için değil, aynı zamanda yeni dolandırıcılık trendleri ortaya çıktıkça algoritmalarını geliştirmek için de kullanıyor. Bu süreç, koruma sistemlerinin bir adım önde olmasına ve zaman içinde ayırt etme yeteneklerinin gelişmesine yardımcı oluyor.

Bu çerçeve öncelikle mobil reklamcılık için geliştirilmiş olsa da, bağlantılı TV (CTV) ve perakende medya ağları (RMN) gibi diğer kanallara da uygulanabilir nitelikte olduğu belirtiliyor.