【SmartM解讀】廣告詐騙利用假流量、假點擊獲利，形式隨數位廣告發展漸趨複雜，過往傳統人工訂定規則防範，已經無法處理快速演變的新型詐騙，需要AI從多維度去檢測、自我學習，建構防範模型。
隨著數位廣告越來越多，新型詐騙手法湧現，廣告詐騙一直是廣告主頭痛的問題。美國國家廣告協會統計，2017年全球數位廣告詐騙造成至少65億美元損失；詐騙偵測平台Forensiq指出，行動應用程式中更有13%藏有廣告詐騙風險；數據偵測公司DataVisor調查，行動應用程式安裝樹中有5.3%為詐騙而來，每年不法獲利達3億美金。
廣告詐騙百百款，共同特點：留存率低、安裝時間短
數位廣告詐騙，指的是透過假流量、假點擊詐取不法資金。這類廣告詐騙可以分作「人為」與「非人為」，人為的廣告詐騙包含地區詐騙、網域詐騙、隱形廣告、Cookie詐騙、傾入式廣告、點擊竊取，利用假的地區、網域等資訊誤導廣告來源；非人為的廣告詐騙則包括機器人、幽靈網站的流量，藉由機器人大量點擊、製造流量來賺錢。
[IMG::15981,624,857::IMG]
廣告詐騙的特點：留存率低、點擊至安裝應用程式的時間短。台灣人工智慧與跨螢技術新創公司Appier在《行動裝置應用程式廣告活動數據》報告中指出，可疑流量在應用程式內的留存率比正常流量低157%，且從點擊廣告到安裝通常花不到10秒，對廣告主來說，正常流量的投資報酬率，則高出詐騙流量918%。
[IMG::15982,624,895::IMG]
人工防範已不足應付新型詐騙，需要更多維度的綜合分析
數位廣告市場增加，使得廣告詐騙也跟著進化，變得越趨複雜。
[IMG::15983,624,889::IMG]
傳統解決方案要人一條條訂定規則防範，將無法應付逐漸複雜的廣告詐騙型態，利用人工智慧多重維度分析，則能從自我學習的過程中即時訂定新規則，建構模型。
[IMG::15984,624,1143::IMG]
2017年5月至8月Appier在自家AI廣告投放平台偵測時，找到「變色龍」的偽裝型詐騙。變色龍會在初期提供正常流量，躲過傳統偵測，並於一段時間後暴衝下載量詐取廣告金，但留存率仍低。
[IMG::15985,624,892::IMG]
延伸閱讀
一張圖，看懂Amazon帝國如何吞併全世界
↧