機械学習がアドフラウドの防止にどのように役立つか

機械学習 (ML) の利点はよく知られているため、人気が高まっています。 しかし、アドフラウドの防止においてもビジネスに役立つのでしょうか?

現在、多くの企業が機械学習を利用してコストを削減しています。 たとえば、Netflix は、コンテンツの推奨事項をユーザーに合わせてパーソナライズするのに役立つ機械学習アルゴリズムにより、 10 億ドル近くを節約しました。 興味深いことに、 AI はセキュリティの脅威とサイバー攻撃の86% を防ぐこともできます。

このように、ML と人工知能 (AI )が世界の複雑な問題の多くを解決できることは明らかです。これにはアドフラウド防止も含まれます。

アドフラウドの種類

犯罪者は、企業のマーケティング予算を奪うためのさまざまな方法や手法を発見しています。 一般的なアドフラウドのタイプの一部を次に示します。

• クリックスパム
• SDK スプーフィング
• ジオマスキング
• 広告スタッキング
• クリックインジェクション
• ドメインのなりすまし
• ボットとエミュレーター
• デバイス ファーム
• ピクセルスタッフィング

さまざまな形で現れるため、不正を検出することは非常に困難です。 したがって、機械学習または人工知能を使用するアプリケーションのみがアドフラウド防止機能を備えています。

人工知能とは

「人工知能は、Google の究極のバージョンです。 ウェブ上のすべてを理解する究極の検索エンジン。 それはあなたが何を望んでいるのかを正確に理解し、あなたに正しいものを与えるでしょう. 私たちは今それを行うにはほど遠い. しかし、徐々にそれに近づくことができ、それが基本的に私たちが取り組んでいることです。」 – ラリー・ペイジ

人工知能は、デジタル コンピューター システムやコンピューター制御のロボットなどの機械が人間の知能プロセスをシミュレートする方法です。 「AI」とは、人間の知的プロセス属性を備えたシステムの開発に焦点を当てたプロジェクトを指します。 これらのシステムは、過去のデータから学習し、推論し、意味を発見し、さまざまな概念を一般化することができるため、人類に知られている最も複雑な問題のいくつかを解決する力を持っています.

機械学習とは

「機械知能は、人類が作る必要のある最後の発明です。」

– ニック・ボストロム

Nick Bostrom の言葉通り、機械学習は世界で最も複雑な問題のいくつかを解決しています。 同時に、アメリカでは機械学習(ML)が多くの仕事を消滅させている原因でもあります。 一言で言えば、私たちが慣れ親しんでいるタスクをより効率的に行うことで、人類を助けているのです。

ML は、コンピューター サイエンスまたは人工知能 (AI )の下位分野です。 今日、多くの業界が機械学習に安全かつ成功裏に依存して、人間の介入を減らし、効率を高めています。

ML は、アルゴリズムとデータを使用して、人間が学習し、世界に関する知識と理解を向上させる方法を模倣します。 ML は、データ サイエンスの重要な要素です。

この形式の AI を使用することで、ソフトウェア アプリケーションは結果を非常に正確に予測できるようになります。 必要なのは正しい情報だけです。 機械学習は入力として履歴データを必要とし、この情報を処理して正確な結果または出力値を生成します。

ML は、企業が市場の現在の傾向を知るのに役立つだけでなく、データ パターンの認識にも成功しています。 これを考えると、当然のことながら、アドフラウドの防止にも役立ちます。

ML とは何かを確立したので、機械学習がアドフラウドの検出と防止にどのように役立つかを次に示します。

UnsplashのDesolaLanre-Ologunによる写真

1.積極的かつ正確

2022 年のアドフラウドの総コストはなんと810 億ドルで、この数字は今年末までに1,000 億ドルに増加すると予想されています。 アドフラウドは増加しており、それを検出して防止する唯一の方法は機械学習です。

ML は複雑なアルゴリズムを使用して過去のデータを調査するため、膨大な量の情報を分析および評価するのに非常に優れています。 ML は過去のデータを研究するだけでなく、それを使用してパターンを認識し、広告主や広告ネットワークをだますために詐欺師が追っている傾向を特定します。 迅速な処理が必要なため、人間が短期間で行うのは非常に難しく、このタイプの AI はこの仕事に最適です。

機械学習に投資すると、企業は人的資源への支出も削減できます。 ML の最も優れた点は、新しいトレンドを学習できることです。 また、適応性が非常に高いため、アドフラウドの防止に大きく役立ちます。 さらに、機械学習はアドフラウドを効率的かつ正確に特定して防止するのに優れているだけでなく、高速でスケーラブルでもあります。

今日、企業は ML を使用して、デジタル広告業界での不正行為を検出しています。 データの評価と分析に機械学習が採用された期間を経て、そのアルゴリズムはアドフラウドを検出する際に非常に正確になり、企業は多くのお金を節約できます.

2. 不正行為を迅速に特定

人間が行うタスクは多くの時間と労力を必要としますが、機械学習は異なります。 機械学習で自律的に実行されるアプリケーションは、あらゆる種類の不正行為をより迅速に検出して特定できます。

人間が ML を分析するには数日かかることが、数秒で完了できます。 機械学習システムの中には、リアルタイムで結果を提供できるものもあり、時間と労力を節約できます。 人間の介入が必要なマシンは、独立して動作することはできません。 代わりに、目的の結果を取得する前に、人間が指示を出す必要があります。 対照的に、ML アプリケーションは、新しい詐欺の手口が広まる前に特定できます。

これらのアプリケーションは膨大な量のデータをより高速に処理できますが、人間とは異なり偏りもありません。 さらに、既存のデータを使用して新しい不正パターンを検出できるように自己訓練することもできます。

3. 費用対効果が高い

不正を検出して防止するために人を雇うことは、時間がかかるだけでなく、費用もかかります。 その上、彼らの分析は正確ではないかもしれません。 それに比べて、機械学習は効率的であるだけでなく、詐欺の検出と防止においても正確です。

ML は大量のデータをミリ秒単位で処理できるため、リアルタイムでデータを確認することもできます。

これにより、マーケティング担当者はキャンペーンを完全に制御し、重要な決定を下す準​​備が整います。 ML への投資は、企業がアドフラウドを検出して防止するために必要な力を提供するため、常に正しいことです。

4. データのコンテキスト分析を実施する

機械学習は、主にトランザクションの特性と状況に基づいて決定するため、コンテキストに依存します。 逆に、ルールベースの不正対策ソリューションは通常静的であり、通常の動作を一般化して結論を​​導き出します。

一方、機械学習は、結果を出す前にすべてのトランザクションの条件またはパラメーターをチェックするため、共感的です。 これにより、機械学習アプリケーションは不正パターンを簡単に検出できるため、より多くの不正事例を簡単に検出できます。 それに比べて、ルールベースのプログラムは、トラフィックの動作に発生する変化を特定する際に柔軟ではないため、効率的ではありません。

5. 進化し続ける

機械学習アプリケーションは時間の経過とともに進化し、より多くのデータを処理するにつれて、不正のパターンと行動を正確に特定できるようになります。 同様に、人間はそれほど一貫していません。

その結果、ML を採用することは、今日アドフラウドを効果的に検出して防止する唯一の現実的な方法です。 人間とは異なり、機械学習は変化に適応し、新しい広告モデルとパターンを識別することができます。

結論は

アドフラウドは企業に数十億ドルの損害を与えます。 機械学習 (ML) は、コンピューター システムが人間のように情報を考えて処理できるようにする人工知能 (AI)の一分野です。 そして現在、業界が考えられる最も複雑な問題のいくつかを解決するのに役立っています。

しかし、機械学習はアドフラウドの防止に役立つのでしょうか? この記事では、この質問に答え、ML がアドフラウドの検出と防止にどのように役立つかを説明し、企業の時間とお金を節約します。