El fraude en Google Ads y la inteligencia artificial

El fraude publicitario digital, se ha convertido en una gran amenaza para la industria de la publicidad. Según la Asociación de Anunciantes Nacionales (ANA) en los EE.UU., el fraude publicitario costará a las empresas un estimado de USD$6.500 millones en 2017. Un informe reciente de Juniper Research presenta una imagen aún más sombría, estimando que los anunciantes perderán USD$19.000 millones en actividades fraudulentas el próximo año. Esta cifra, que también incluye a la publicidad en dispositivos móviles, seguirá aumentando, alcanzando los USD$44.000 millones para 2022.

La industria en Estados Unidos hace poco empezó a buscar formas efectivas de mitigar los efectos del fraude publicitario. Lamentablemente solo se puede mitigar el problema debido a que los malos siempre van un paso adelante.

La mayoría de las medidas contra el fraude publicitario se han centrado en métodos basados ​​en reglas y estas son formas efectivas de combatir actividades simples de fraude publicitario. Sin embargo, el fraude publicitario es cada vez más sofisticados y las medidas tradicionales para pararlo son mucha veces inadecuadas en la actualidad.

Un enfoque basado en la inteligencia artificial

A medida que los intentos de fraude publicitario se vuelven más sofisticados y difíciles de detectar, también deben evolucionar nuestros mecanismos de defensa y de detección de fraudes, y la manera correcta de enfrentarlo es con algoritmos constantemente optimizados con inteligencia artificial.

Un sistema de detección de fraudes publicitarios basado en la inteligencia artificial realmente comienza con un enfoque basado en reglas como base, pero a través del auto-aprendizaje, construye capas de defensa que aprenden con cada actividad sospechosa que detecta. Un modelo basado en inteligencia artificial también tiene la ventaja de poder ver patrones en muchas más dimensiones que un sistema tradicional.

Los modelos tradicionales basados ​​en reglas generalmente analizan la actividad en una a tres dimensiones. Un modelo basado en inteligencia artificial puede llegar a analizar más de 80 dimensiones a la vez, lo que le permite detectar patrones de fraude publicitario extremadamente sofisticados. Con el auto-aprendizaje, los modelos basados ​​en inteligencia artificial pueden evolucionar a medida que evolucionan los patrones de fraude publicitario que tratar de evadir los sistemas tradicionales.

En Nei Analytics trabajamos constantemente en nuevos algoritmos para detectar nuevos tipos de fraude o mal uso publicitario, con el fin de ayudar a nuestros clientes con el fraude publicitario.

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