Eski Sorunlara Yeni Çözümler

Reklam sahtekarlığı yeni bir sorun olmamasına karşın yeni taktikler ve giderek artan otomasyonlar nedeniyle sürekli olarak kendini yenileyen bir sorun konumunda bulunuyor. 2023 yılında dünya çapında 88 milyar dolar olan dijital reklam dolandırıcılığı ile ilgili maliyetlerin 2028 yılında 172 milyar dolara çıkacağı tahmin ediliyor. Bunun, zamanla kendi kendine ortadan kalkacak bir sorun olmadığı açıkça görünüyor. Yapay zekanın yükselişiyle birlikte, dolandırıcılar operasyonlarını genişletmek için ileri teknolojileri kullanmaya başladı ve bu da pazarlamacılar ve reklam teknolojileri ekosistemi için yeni riskler meydana getirdi. Bütün bu sorunlara rağmen      tünelin sonunda ışık da görünüyor. Yapay zeka aslında bu tehditlere karşı mücadele etmek için gerekli araçların geliştirilmesine öncülük ediyor. Dolandırıcılık önleme stratejilerini, bu tehditlere ayak uydurabilmeleri için yeniden şekillendiriyor.

Dolandırıcılıkla mücadele çabaları kanunların uygulanmasına veya kuralların yerine getirilmesine odaklanırken aslında en etkili caydırıcı unsur ekonomik önlemler olarak öne çıkıyor. Bir diğer deyişle, en etkili unsur dolandırıcılığı büyük ölçekte sürdürmeyi çok zor ve kar getirmeyen bir hale getirmek. Bunun yolu da yeni dolandırıcılık yöntemlerine uyum sağlayan, daha akıllı ve daha hızlı dolandırıcılık tespiti yapabilen ve dolandırıcıların finansal kazanımlarını ortadan kaldıran sistemlerden geçiyor. Peki bu sistemler nasıl çalışıyor?

Ekonomik kontrol noktası oluşturma

Etkili bir dolandırıcılık koruması yüksek hassasiyet gerektirir. Reklam performansının ve dönüşümlerin kaydedildiği ölçüm katmanına odaklanarak, dolandırıcılık faaliyetlerini metrikleri veya bütçeleri etkilemeden önce tespit etmek mümkündür. Bu yaklaşım, yalnızca geçerli ve yüksek kaliteli etkileşimlerin sürece dahil edilmesini sağlar ki bu da pazarlamacıların verilerine olan güvenlerini korumalarına olanak tanır.

Reklam teslimi ve ölçüm aşamalarında dolandırıcılığı önleme, değer zinciri içerisinde farklı amaçlara hizmet eder. Dolandırıcılık her iki seviyede de kampanyalara sızabilir ancak ölçüm katmanı, sahte etkileşimleri metrikleri bozup bütçeleri etkilemeden önce belirlemek ve izole etmek için kilit bir kontrol noktası olarak işlev görebilir.

Engelleme mi? Düzeltme mi?

Tüm dolandırıcılık faaliyetleri aynı değildir. Bazı dolandırıcılık faaliyetleri yalnızca olay gerçekleştikten sonra tespit edilebilirken, en etkili dolandırıcılık önleme yöntemi      dolandırıcılık trafiğe girmeden engellemeye odaklanır. Önceden yüklenmiş dolandırıcılık tespiti, dolandırıcıları işin daha en başında durdurur. Geçersiz gösterimlerin veya tıklamaların kampanya performansına etki etmesini engeller.

Olay sonrası analiz, özellikle yaşam boyu değerindeki anormallikler veya birden fazla kampanyada tekrarlanan davranışlar gibi zaman içindeki kalıpları tespit etmek için önemlidir. Ancak, ön yükleme korumalarına öncelik vermek, geriye dönük düzeltmelere olan bağımlılığı azaltır, böylece pazarlamacılar için daha temiz veriler ve daha az israf sağlanır. Ayrıca, kampanya sonrası düzeltmelerin neden olduğu sürtüşmeleri de ortadan kaldırır.

Daha ayrıntılı bir temel oluşturmak

Geleneksel ilişkilendirme yöntemleri, gösterim veya tıklama gibi büyük ölçüde daha nicel işaretlere dayanır. Ancak bunlar dolandırıcılar için kolay hedefler arasında yer alır. Bu sorunu çözmek için, dolandırıcılık önleme sistemleri gerçek etkileşimi daha ayrıntılı bir şekilde ele almalıdır. Bunu gerçekleştirmek de gerçek ile sahte olanı ayırmak için nitel faktörleri ve davranışsal ipuçlarını dikkate almaktan geçer.

Örnek olarak, gerçek etkileşimler genellikle bir reklamla etkileşim kurmak, anlamlı eylemler gerçekleştirmek veya bir uygulama veya sitede daha fazla gezinmek gibi aktif katılımları içerir. Dolandırıcılık önleme sistemleri, bu işaretleri yakalayarak gerçek davranışlar için bir temel oluşturabilir ve dolandırıcılık faaliyetlerini ortaya çıkarmayı kolaylaştırabilir.

Gerçek zamanlı tespit ve yanıt için yapay zeka kullanmak

Dolandırıcılıkla mücadele etmek için tasarlanan sistemler de aynı dolandırıcılık gibi hızla gelişmelidir. Yapay zeka destekli gerçek zamanlı dolandırıcılık tespiti sistemleri, pazarlamacıların dolandırıcılık faaliyetlerini günler yerine saatler içinde tespit etmelerini ve bunlara müdahale etmelerini sağlar.

Bayes algoritmaları gibi olasılık modelleri kullanarak büyük miktarda veriyi analiz edebilen yapay zeka, insan analistlerden çok daha hızlı bir şekilde kalıpları ve anomalileri tespit edebilir. Dolandırıcılık tespit edildiğinde, karşı önlemler hemen devreye sokularak kampanyanın kesintiye uğraması engellenir ve mali kayıplar en aza indirilir.

Sürekli öğrenme ve adaptasyon

Dolandırıcılık, aynı bir kedi-fare oyununa benzer. Dolandırıcılar yeni yöntemler geliştirdikçe, tespit sistemleri de bu yeni yöntemlere sürekli olarak uyum sağlama durumundadır. Modern dolandırıcılık önleme sistemleri, yapay zekayı sadece dolandırıcılığı tespit etmek için değil, aynı zamanda trendler ortaya çıktıkça algoritmalarını geliştirmek için de kullanır.

Bu süreç, koruma sistemlerinin bir adım önde olmasını sağlar ve zaman içinde meşru ve dolandırıcılık amaçlı etkileşimleri ayırt etme yeteneklerini geliştirir. Yapay zeka bu süreci yönlendirirken, bu gelişen modelleri doğrulamak ve yönlendirmek için insan gözetimi de önemini korumaktadır.

Dolandırıcılığı caydıran bir ekosistem oluşturmak

Dolandırıcılıkla mücadeleyi tek bir sistem üzerinden yürütmek oldukça zordur. Bu stratejileri daha geniş bir reklam teknolojisi ekosistemine entegre etmek işleri kolaylaştıracaktır. Ölçüm katmanını korumak ve yukarı akış çözümlerini sürece dahil etmek dolandırıcılık faaliyetlerini pazarlama harcamaları boşa harcanmadan önce engeller. Böyle bir koruma, kötü niyetli kişilere karşı birleşik bir cephe oluşturur ve düzeltme yapmak için gereken kaynakları azaltır.

Bu çerçeve öncelikle mobil reklamcılık için geliştirilmiş olsa da ilkeleri diğer kanallara da uygulanabilir. Bağlantılı TV (CTV), perakende medya ağları (RMN) ve benzer ekosistemler de benzer zorluklarla karşı karşıyadır. Bu yöntemlerin benimsenmesi, dolandırıcılığı caydırmaya ve daha şeffaf, güvenilir ve dayanıklı bir tedarik zinciri oluşturmaya yardımcı olur.

Yapay zeka kullanarak da dolandırıcılık önleme stratejilerini modernize etmek mümkündür. Burada amaç dolandırıcılığı kârsız ve sürdürülemez bir hale getirerek yaygınlığını azaltmaktır. Bu da pazarlamacıların güvenle yeni envanter kaynaklarını keşfetmelerini, yeni kitle segmentlerini test etmelerini ve sonuçların tehlikeye atılmasından korkmadan daha düşük müşteri edinme maliyeti ve daha iyi reklam harcama getirisi elde etmelerini sağlar.