"Ini memiliki banyak potensi dalam merusak reputasi merek karena menghasilkan peluang penjualan yang menyesatkan," ungkap Edo Fernando.
Dalam skenario seperti itu, Laporan Granular melalui AI dapat membantu pemasar menghemat anggaran periklanan mereka dengan efektivitas dalam kinerja kampanye juga.
3. Kurangnya Identifikasi
Ini adalah salah satu tantangan yang paling memprihatinkan bagi pengiklan karena kurangnya identitas penipu saat mendeteksi sumber lalu lintas bot yang menjadi lebih sulit karena evolusi dalam protokol privasi online.
Namun, hal ini dapat diatasi melalui algoritme pencegahan penipuan AI, yaitu Post Click karena bermanfaat dalam mengidentifikasi IVT (lalu lintas tidak valid).
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, dll.
Teknologi AI dan ML dapat menjadi solusi untuk mengurangi risiko dengan lebih baik karena perilaku manusianya yang proaktif memungkinkan merek untuk berkembang dan mempertahankan sistem digital dan adtech memblokir penipuan iklan.
![Ilustrasi scam atau penipuan. [Shutterstock]](https://media.suara.com/pictures/653x366/2018/05/31/75676-ilustrasi-scam-atau-penipuan.jpg)
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, kami dapat melihat aktivitas terkait kampanye secara real-time yang membantu melindungi dari aktivitas mencurigakan," pungkasnya.