小心廣告流量數據惡意造假!Appier 以人工智慧破解數位廣告詐騙行為

作者 | 發布日期 2017 年 12 月 13 日 18:17 | 分類 AI 人工智慧 , Big Data , 數位廣告 follow us in feedly

數位廣告為全球企業吸引消費者目光、行銷品牌形象與產品的重要管道,但實際投放效益跟投資成本真的成正比嗎?AI 人工智慧與跨營技術新創公司沛星互動科技(Appier)技術長暨共同創辦人蘇家永指出,數位廣告詐騙手法日趨複雜,惡意造假行為使全球企業損失數十億美元,但既有傳統機制已無法有效防堵惡意數位廣告詐騙行為,而人工智慧偵測機制將可做為解方有效杜絕。




所謂的數位廣告詐騙,即透過人為或非人為的不正當手段,產生不實的廣告曝光、點擊、安裝數等數據並從中獲利,也就是說企業廣告主在投放廣告後,未能獲得真正的流量來源及數字,以致廣告投放成效不彰造成損失。

Appier 今(13)日發布最新《亞洲數位廣告詐騙行為研究報告》,該報告資料來源為 Appier 在 2017 年 5 月至 8 月期間所進行的跨國行動裝置廣告活動,共約 41.5 億筆使用者真實行為資料,包括廣告點擊數、應用程式下載數、留存率、廣告投資報酬率等。報告顯示,在亞洲地區藉由人工智慧所偵測到的偽裝行動應用程式下載率(如遊戲 app),要比傳統防治機制高出兩倍,在台灣更高達三倍;就廣告成效來看,惡意數位廣告詐騙將造成企業廣告主投資報酬率損失 918%。

▲ 傳統防治機制無法有效防堵新型數位廣告詐騙模式(Source: Appier)

數位廣告詐騙手法變得愈來愈複雜也更聰明,甚至懂得閃躲現有的防堵機制,因此傳統防治機制在對應新型態詐騙手法時較受局限。蘇家永說明,傳統防治機制主要藉由人為定義的簡易規則,以一到三個維度分析過濾可疑流量,例如阻擋出現大量點擊或安裝數的單一 IP 位置或廣告識別碼(Identifier for Advertisers,IDFA),但面對持續進化的廣告詐騙手法,很難透過簡單固定的規則進行偵測與防堵,因此應以人工智慧偵測機制應對新興詐騙手法。

蘇家永指出,以人工智慧偵測機制防治廣告詐騙有兩大優勢,一是人工智慧處理資料的維度較高,以此次研究報告為例,人工智慧能在最短時間內分析超過 80 個多重維度資料;二是人工智慧具自我學習能力,可即時分析歸納複雜多變的詐騙型態,不斷修正並快速建立與應用新規則,找出先前尚未出現過的可疑詐騙形式,提早預防及因應惡意廣告詐騙行為。

▲ 以人工智慧偵測過濾詐騙流量,將提高廣告投資報酬率(Source: Appier)

採用人工智慧防治機制會經過三步驟分析。首先是基礎過濾,在得到流量後會先以現有規則過濾較明顯的詐騙型態;再來是流量過濾,藉由人工智慧演算法所計算出的過濾模型,應對較為複雜的廣告詐騙形式;最後為事後分析,人工智慧將全面分析確認詐騙型態並建立新標準,再根據人工智慧演算法調整模型,更新模型之後會持續調整改善前兩步驟的過濾基準。

▲ Appier 技術長暨共同創辦人蘇家永認為,人工智慧是快速偵測與抑制惡意詐騙行為的不二之道
(Source: Appier)

數位廣告詐騙手法不斷進化也更難以偵測,嚴重損害廣告主的行銷效益,因此 Appier 已開始採用人工智慧偵測機制,協助企業防治各種新型態廣告詐騙模式、過濾可疑流量,務求將廣告主行銷成本發揮最大價值。

(首圖來源:《科技新報》攝)

延伸閱讀: