EKOSISTEM digital berkembang, termasuk kemungkinan penipuan iklan tetap menjadi perhatian karena merupakan ancaman real-time yang menghabiskan anggaran. Selain itu, dengan media digital dinamis yang berkembang, penipu menemukan cara untuk menghindari deteksi penipuan. Pada 2023, menurut Statista, perkiraan kerugian global dari penipuan iklan digital mencapai US$100 miliar yang ditanggung sebagian besar media digital.
Terlebih lagi, berbagai macam penipuan di internet semakin meningkat yang membutuhkan perlindungan ekstra dan dapat ditanggulangi melalui kecerdasan buatan (AI) ditambah dengan pembelajaran mesin (machine learning) yang bertindak sebagai keamanan siber untuk melindungi merek. Tidak salah mengatakan bahwa AI (artificial intelligence) tidak hanya mempermudah upaya pemasaran, tetapi juga menjadi perisai untuk perlindungan merek terhadap penipuan digital. Namun, ada beberapa tantangan yang terkait dengan mekanisme deteksi penipuan di adtech yang harus dilawan oleh pemasar.
Salah satu tantangan utama dalam penerapan AI yaitu regulasi karena pengembangan dan penerapannya tidak diatur oleh etika yang dapat merugikan masyarakat. Hal ini selanjutnya dapat dijadikan sebagai bahan informasi hoaks yang bertujuan menghasut masyarakat. Tantangan terkait lain ialah privasi data yang memerlukan dukungan peraturan untuk menggunakan data sambil menjaga kerahasiaan. Kurangnya talenta dalam pengembangan dan penerapan teknologi AI juga menantang karena nanti Indonesia hanya menjadi pasar bagi teknologi AI yang dikembangkan oleh negara lain.
Baca juga: Cara Mematikan Laptop di Windows
Seperti yang kita ketahui, maraknya penipuan iklan melalui smartphone kini semakin canggih dan sulit dideteksi. Instalasi dan iklan palsu, klik bot, dan lalu lintas tidak valid saat ini menjadi perhatian utama para pelaku pasar digital. Akibatnya, miliaran dolar dipertaruhkan dan inilah alasan pemilik merek harus lebih waspada. Penipuan iklan melibatkan banyak pihak, mulai dari peretas, perangkat lunak penjualan pasar gelap, perantara lalu lintas, dan penerbit yang mengetahui sampai tingkat tertentu praktik penipuan yang sedang terjadi.
Industri yang sering menjadi sasaran penipuan antara lain e-commerce, financial technology (fintech), FMCG, dan sektor game online. "Untuk itu, inilah pandangan saya tentang mendeteksi penipuan iklan yang dapat membantu Anda untuk lebih memahami tantangan yang ada dan cara mengatasinya," ujar Edo Fernando, Country Head Xapads, dalam keterangan tertulis, Kamis (9/3).
Menurut Edo, penipuan iklan kurang transparan karena peningkatan pesat dalam penetrasi internet. Berbicara tentang wilayah Asia Tenggara, tingkat penetrasi internet sebesar 75,6% per Januari 2023, menurut Statista. Karena itu, pengguna mengkonsumsi lebih banyak konten online yang meningkatkan permintaan lalu lintas dan kebutuhan pasokan untuk penerbit yang mengakibatkan kemungkinan penipuan iklan. Di sini, AI mengurangi penipuan yang membantu pengiklan memilih jaringan yang terintegrasi dengan alat antipenipuan yang mengekang praktik manusia pada tahap awal siklus hidup kampanye dan mendorong lalu lintas asli yang berkualitas.
Kadang-kadang manajer pertumbuhan saat menganalisis dan mendeteksi penipuan mendapatkan positif palsu yang merupakan tantangan paling menakutkan bagi mereka. Mungkin, ini menjadi mungkin dengan memanfaatkan teknologi yang lebih rendah yang sering menandai sejumlah besar pengguna asli atau lalu lintas nyata sebagai penipuan. Ini memiliki banyak potensi dalam merusak reputasi merek karena menghasilkan peluang penjualan yang menyesatkan. Dalam skenario seperti itu, Laporan Granular melalui AI dapat membantu pemasar menghemat anggaran periklanan mereka dengan efektivitas dalam kinerja kampanye juga. Ini karena membantu memantau kinerja kampanye untuk melindunginya dari aktivitas yang mencurigakan. "Adtech kami terintegrasi dengan alat deteksi penipuan terakreditasi MRC terkemuka yang memiliki teknik prapenawaran dan pascapenawaran untuk mendeteksi dan menghilangkan penipuan sebelum mencapai pengiklan," papar Edo.
Salah satu tantangan paling memprihatinkan bagi pengiklan, lanjut Edo, karena kurangnya identitas penipu saat mendeteksi sumber lalu lintas bot. Ini menjadi lebih sulit karena evolusi dalam protokol privasi online. Namun, hal ini dapat diatasi melalui algoritma pencegahan penipuan AI, yaitu Post Click karena bermanfaat dalam mengidentifikasi IVT (lalu lintas tidak valid). Ini ditampilkan dalam laporan terperinci berdasarkan pengiklan yang dapat memasukkan daftar hitam sumber untuk mendorong lalu lintas penipuan. Namun, pemasar disarankan untuk memantau dengan cermat perbedaan antara kinerja kampanye dan metrik karena ini proses berkelanjutan saat sumber yang mencurigakan perlu dimasukkan ke daftar hitam sambil berkonsentrasi pada lonjakan kekacauan lalu lintas.
Ada berbagai jenis penipuan iklan seperti pencurian identitas, phishing, lalu lintas bot, spoofing SDK, penumpukan iklan, spoofing domain, pemasukan piksel, pemasukan cookie, dan banjir klik. Padahal, mereka dilakukan dengan berbagai praktik tidak etis tetapi dengan tujuan sama menghasilkan lalu lintas yang buruk sambil menghabiskan pengeluaran iklan. Dengan permasalahan tersebut, teknologi AI dan ML (machine learning) dapat menjadi solusi untuk mengurangi risiko dengan lebih baik karena perilaku manusia yang proaktif memungkinkan merek berkembang dan mempertahankan sistem digital dan adtech memblokir penipuan iklan. Ini juga membantu mengurangi risiko positif palsu dan melindungi pengiklan dan penerbit yang sah.
Industri periklanan layak dimintai pertanggungjawaban untuk memastikan bahwa praktik penipuan ini benar-benar diberantas. "Kami di Xapads menangani penipuan iklan dengan sangat serius dan memahami ancaman yang ditimbulkannya terhadap kampanye sehingga untuk menutup celah penipuan melalui mesin AI/ML terprogram kami, Xerxes. Dengan mesin tersebut, kami dapat melihat aktivitas terkait kampanye secara real-time yang membantu melindungi dari aktivitas mencurigakan. (Z-2)
