Использование машинного обучения для предотвращения скликивания. Да или нет?

нейросеть для защиты от скликивания

Скликивание рекламы – это термин, который описывает все взаимодействия с рекламой PPC, которые не генерируют законный трафик. Эти взаимодействия обычно осуществляются роботами, хакерами или онлайн-преступниками. По мере того как вы работаете над развитием своего бизнеса, неискренние роботы и люди истощают ваш маркетинговый бюджет, нажимая на ваши объявления и увеличивая незаконные платежи. Вы можете быть разочарованы, обнаружив, что большая часть вашего маркетингового бюджета направляется на результаты, не приносящие дохода.

Почему кликфрод тормозит рост?

В связи с резким ростом мошенничества с контекстной рекламой, задача состоит в том, чтобы открыть ваши маркетинговые каналы для перспективных клиентов, одновременно создавая препятствия для незаконного трафика. Вам может быть интересно, какую роль может сыграть машинное обучение в предотвращении мошенничества с кликами. Если вы сделаете предотвращение мошенничества с кликами одним из главных маркетинговых приоритетов, это даст вам более точные данные для работы, чтобы вы могли принимать более обоснованные маркетинговые решения.

Мошеннические клики по контекстной рекламе составляют 20%, что обходится предприятиям до 60 миллиардов долларов в год.

  • В 2018 году выручка Google от рекламы составила 116 миллиардов долларов, что составляет 23,2 миллиарда долларов от мошенничества с кликами.
  • С 2015 по 2020 год мошенничество с кликами, похоже, растет примерно на 52% в годовом исчислении, а мошенничество с кликами на ПК – на 4%.
  • Мошенничество с кликами на мобильных устройствах превысило 100% в 2017 году и может приблизиться к 200% в 2020 году.
  • AT&T выпустила первую баннерную рекламу с рейтингом кликов 44%.
    Вы можете ожидать в среднем 0,19% CTR для медийных объявлений.
  • В 2017 году примерно каждый пятый клик по рекламе был мошенническим.
  • Операция Russian Methbot Operation зарабатывала около 5 миллионов долларов в день на мошеннических ботах с кликами и просмотром рекламы.
  • В 2015 году Bloomberg сообщил, что 22% всего мошенничества с кликами приходится на финансовую отрасль.
  • В период с 2016 по 2018 год компании потеряли 7,2 миллиарда долларов из-за мошенничества с кликами.
  • Вы можете сэкономить около 21%, проведя аудит мошенничества с кликами.

Из-за значительного роста мошенничества с контекстной рекламой вы должны точно так же думать о своей стратегии цифрового маркетинга. Как сделать так, чтобы мошенники не кликали на объявления, за которые вы заплатили, если они не заинтересованы в том, чтобы становиться платежеспособными клиентами? Вышеупомянутые данные показывают, что скликивание не обуздано.

Появление инструментов предотвращения скликивания

В связи с ростом числа случаев кликфрода неудивительно, что примерно в 2013 году многие компании начали создавать инструменты для предотвращения кликов. С появлением этих новых компаний появилось множество средств защиты от скликивания. Как правило, они обращались к рынку, продвигая идею о том, что машинное обучение и искусственный интеллект могут создать волшебную формулу, которая автоматизирует процесс предотвращения мошенничества с кликами.

Большинство этих поставщиков уверенно заявляют, что используют машинное обучение и ИИ для предотвращения мошенничества с кликами.

Эти утверждения ложны?

Поставщики средств предотвращения мошенничества с кликами заявляют, что используют машинное обучение для предотвращения скликивания; но как они могут выполнить свои обещания, если они не дают прозрачного понимания своего процесса?

Машинное обучение и искусственный интеллект – это прекрасно. Алгоритмы используют числа, слова, изображения и щелчки в качестве основы для корректировки. Если вы не математик, алгоритм – это набор правил, которым вы должны следовать, чтобы выполнять вычисления или решать проблемы. Цель использования машинного обучения – превратить данные в понимание.

Проблема в том, что тем инструментам, которые утверждают, что они используют машинное обучение без предоставления данных, нельзя доверять. Как можно доверять инструменту, который не дает аналитических сведений и бумажного “следа”?

Могут ли инструменты обнаружения скликивания релкамы, которые утверждают, что используют машинное обучение, действительно защитить ваши кампании PPC от мошеннических кликов?

Искусственный интеллект и машинное обучение являются исключительными, когда поставщик мошенничества с кликами может предоставить вам данные с подтверждением и понимание каждого действия, выполненного от вашего имени.

Проблемы с инструментами предотвращения скликивания с использованием машинного обучения

Как владелец бизнеса, технический эксперт или специалист по цифровому маркетингу вы уже знаете, как ваш продукт может помочь кому-то или их бизнесу. Ваша цель – передать свой продукт как можно большему количеству целевых клиентов, как можно быстрее и с минимальными затратами и хлопотами.

Хотя вы знаете свой продукт изнутри и с ног на голову, технология, лежащая в основе оптимизации процесса маркетинга непосредственно для ваших персон и целевого рынка, может быть для вас немного чуждой, поскольку она очень сложна и технически.

Хотя важно иметь базовое представление о маркетинговых технологиях, необязательно быть техническим экспертом во всех областях. В первую очередь вы должны сосредоточиться на развитии своего бизнеса.

Какая правильная технология? Правильная технология – это та, которая обеспечивает прозрачное понимание и адаптируется к вашей бизнес-модели.

Правильная технология учитывает уникальные уровни угроз, персоналии и маркетинговые каналы вашего бизнеса. Инструменты предотвращения рекламного мошенничества действительно ценны, если вы можете настроить параметры своих данных так, чтобы вы полностью контролировали результаты.

Волшебный ящик без доказательств

Инструменты предотвращения рекламного мошенничества, использующие искусственный интеллект и машинное обучение, должны соответствовать: прозрачности и доказанности. Таким образом, могу ли я полностью доказать, что моя «Магическая система» блокирует вредоносные атаки и угрозы своим волшебным соусом? Теперь, если я не могу на самом деле визуализировать данные или бумажный след таких действий, на что я могу положиться, не зная, что на самом деле произошло «за кулисами»?

Маркетологи и руководители предприятий, ориентированные на результат, осознают важность подотчетности не только своей команды, но и своих инструментов. Инструмент должен выполнять задачу (с машинным обучением или без него) и показывать:

  • Почему выполнила задачу
  • Как он эффективно выполнил задачу
  • Как это влияет на результат

Если кто-то продает универсальный инструмент предотвращения скликивания для всех отраслей и продуктов, используя такие описания, как «самонастройка» или «машинное обучение», вы должны подвергнуть сомнению его утверждения о том, что он эффективно предотвратит мошенничество с рекламой.

Убедитесь, что ваш поставщик услуг по предотвращению мошенничества PPC может рассказать вам, почему в их решении реализованы определенные изменения, такие как:

  • IP-адрес заблокирован. Может ли ваш поставщик ответить, почему программное обеспечение предполагает, что эти IP-адреса являются мошенническими?
  • Вредоносные клики. Может ли ваш поставщик доказать, почему его инструмент считает эти клики вредоносными?

Зачем вам нужны данные?

Автоматизация – это актив, который можно использовать как в крайне положительных, так и в отрицательных целях. Хотя часть отрасли настаивает на повышении уровня автоматизации, неразумно так сильно полагаться на автоматизацию, чтобы не видеть фактических данных и бумажных следов «автоматизированного принятия решений». Эксперт по Google и консультант по интернет-маркетингу Брэд Геддес подчеркивает, что важно применять интеллектуальный подход к автоматизации, учитывающий как платформы, так и рекламодателей. Геддес заявляет: «На самом деле я не хочу все автоматизировать».

У Google есть алгоритм, который учится на вашем рынке и вашей конкурентной среде для принятия решений. Это хорошо работает, потому что у Google есть огромное количество информации, из которой можно извлечь. Одна из величайших особенностей умных кампаний Google заключается в том, что они все делают автоматически. По большей части вы просто настраиваете кампанию и позволяете Google управлять остальным, включая ваш бюджет и цели конверсии.

Несмотря на то, что умные кампании работают хорошо, вы должны спросить себя, почему первоклассные специалисты по цифровому маркетингу их не используют. Вот почему.

Цифровые маркетологи делают все возможное, когда у них есть контроль. Они лучше всех знакомы со своими собственными знаниями и обладают опытом применения своих собственных алгоритмов для получения желаемых результатов. Хорошие маркетологи знают свою конкурентную среду и свою личность лучше, чем Google, и они хотят иметь больший контроль, чем могут обеспечить только машинное обучение и искусственный интеллект. Получая более точные данные, маркетологи могут использовать свои инструменты для преобразования данных в конверсии.