「數位廣告詐騙」用機器人騙點擊防不勝防,Appier 透過 AI 來防治仿真的詐騙流量手法

「數位廣告詐騙」用機器人騙點擊防不勝防,Appier 透過 AI 來防治仿真的詐騙流量手法

一般我們認為的「詐騙廣告」多半是廣告「內容」的不實,譬如吃了某某產品可以瘦,但經過調查非但不會真的變瘦還含有危害人體的成分,甚至多了在廣告中所沒有的添加物。這樣涉嫌欺騙的行為並且讓購買者有了錯誤的消費判斷,這樣就是詐騙廣告。但今天,Appier技術長暨共同創辦人 蘇家永,為大家講解的是另一個角度的「數位廣告詐騙」。

「數位廣告詐騙」用機器人騙點擊防不勝防,Appier 透過 AI 來防治仿真的詐騙流量手法

「這東西是什麼?我怎麼不記得我有安裝?」相信許多人都有過這樣的經驗,但大家所不知道的是這就是一種新興的「數位廣告詐騙」,這樣帶有惡意的操作,所帶來的「安裝數」、「流量」正在鯨吞蠶食世界各國的整體行銷效益,並為全球品牌與廣告主帶來巨大威脅。

 Appier 今日公布《亞洲數位廣告詐騙行為研究報告》,從 Appier 內部 2017 年 7 至 8 月所進行的跨國行動裝置廣告活動,共計約 25 億筆使用行為資料量裡,透過「人工智慧」及「傳統機制運算」上進行比較,來剖析傳統與新型態廣告詐騙行為。

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Appier 報告顯示亞洲藉由人工智慧,所偵測到的偽裝行動應用程式下載率,較傳統防治機制還要高出兩倍,在台灣更是高達三倍;而從廣告成效來看,惡意的數位廣告詐騙,將造成企業廣告投資報酬率 918% 的損失。

究竟數位廣告詐騙是什麼?

廣告主(Advertiser)透過 DSP(Demand-Side Platform)投放廣告後,想得到的效益,包含廣告顯示、廣告點擊、觸擊、甚至是到最後的終端行為(安裝 APP、應用程式)…等等。這些數字可能是有問題的,讓廣告主產生有「觸擊到」目標受眾的錯覺;實際上有可能是劣質業者使出的「不實手段」,以「程式機器人」或「點擊農場」所「刻意創造」出的假流量,等於是讓廣告主所付出的行銷預算打水漂。這樣破壞整個廣告生態的行為以及牟利方式,就是 Appier 所定義的「詐騙」。

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 Appier 技術長暨共同創辦人蘇家永指出:「近年來,惡意廣告詐騙行為已經在全球數位廣告產業中造成重大威脅,為企業帶來數十億美金的成本損失。隨著詐騙手法日益複雜與仿真,相較於傳統廣告詐騙偵測機制的侷限性,以人工智慧為基礎所開發的廣告詐騙偵測機制更能夠協助企業有效地偵測新興詐騙手法並過濾可疑流量,讓廣告主每一筆行銷成本都能發揮最大的價值。」

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人工智慧偵測數位廣告詐騙的優勢:多維度分析 × 自我學習

傳統廣告詐騙偵測機制侷限在 1~3 個維度上的分析,並仰賴人為所定義的簡易規則來過濾可疑流量。然而,人工智慧可以分析超過 80 個維度的資料,其自我學習的能力更可以即時分析與歸納新詐騙型態,並且快速建立與應用新規則,找出先前尚未出現過的可疑詐騙模式,幫助廣告主提早預防新興的廣告詐騙行為。

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簡單來說,傳統的防堵機制僅能仰賴人為所定義的簡易規則來過濾可疑流量,譬如設定 IP 限制、替除點擊到安裝時間過短的可疑流量、從國家和區域上限制…等等。

但這樣的速度與方式遠遠跟不上更加複雜、仿真的詐騙手法,譬如真人點擊農場、惡意程式、或者是傀儡網路(在已被駭入的傀儡網路中以模擬器製造假的下載、安裝訊號)。

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人工智慧詐騙偵測模型的優勢在於,能夠發掘更多傳統模型難以偵測的廣告詐騙行為模式 ,從海量的資料到詐騙偵測模型到事後分析,都可以即時的收到反饋,AI 都可以知道並且學習,目前最新型態的數位廣告詐騙手法,比人為應對快上百倍。

「數位廣告詐騙」用機器人騙點擊防不勝防,Appier 透過 AI 來防治仿真的詐騙流量手法

人工智慧的演算法藉由多重維度分析及自我學習交織出一張綿密的神經網,以最高的準確率在巨量資料中捕捉可以訊號,即時防堵最新的詐騙,然後自我學習、修正。相比較一般企業使用的傳統機制,受限的二分法規則來過濾詐騙,兩者差距明顯。

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