數位廣告為全球企業吸引消費者目光、行銷品牌形象與產品的重要管道，但實際投放效益跟投資成本真的成正比嗎？AI 人工智慧與跨營技術新創公司沛星互動科技（Appier）技術長暨共同創辦人蘇家永指出，數位廣告詐騙手法日趨複雜，惡意造假行為使全球企業損失數十億美元，但既有傳統機制已無法有效防堵惡意數位廣告詐騙行為，而人工智慧偵測機制將可做為解方有效杜絕。
所謂的數位廣告詐騙，即透過人為或非人為的不正當手段，產生不實的廣告曝光、點擊、安裝數等數據並從中獲利，也就是說企業廣告主在投放廣告後，未能獲得真正的流量來源及數字，以致廣告投放成效不彰造成損失。
Appier 今（13）日發布最新《亞洲數位廣告詐騙行為研究報告》，該報告資料來源為 Appier 在 2017 年 5 月至 8 月期間所進行的跨國行動裝置廣告活動，共約 41.5 億筆使用者真實行為資料，包括廣告點擊數、應用程式下載數、留存率、廣告投資報酬率等。報告顯示，在亞洲地區藉由人工智慧所偵測到的偽裝行動應用程式下載率（如遊戲 app），要比傳統防治機制高出兩倍，在台灣更高達三倍；就廣告成效來看，惡意數位廣告詐騙將造成企業廣告主投資報酬率損失 918％。
▲ 傳統防治機制無法有效防堵新型數位廣告詐騙模式（Source: Appier）
數位廣告詐騙手法變得愈來愈複雜也更聰明，甚至懂得閃躲現有的防堵機制，因此傳統防治機制在對應新型態詐騙手法時較受局限。蘇家永說明，傳統防治機制主要藉由人為定義的簡易規則，以一到三個維度分析過濾可疑流量，例如阻擋出現大量點擊或安裝數的單一 IP 位置或廣告識別碼（Identifier for Advertisers，IDFA），但面對持續進化的廣告詐騙手法，很難透過簡單固定的規則進行偵測與防堵，因此應以人工智慧偵測機制應對新興詐騙手法。
蘇家永指出，以人工智慧偵測機制防治廣告詐騙有兩大優勢，一是人工智慧處理資料的維度較高，以此次研究報告為例，人工智慧能在最短時間內分析超過 80 個多重維度資料；二是人工智慧具自我學習能力，可即時分析歸納複雜多變的詐騙型態，不斷修正並快速建立與應用新規則，找出先前尚未出現過的可疑詐騙形式，提早預防及因應惡意廣告詐騙行為。
▲ 以人工智慧偵測過濾詐騙流量，將提高廣告投資報酬率（Source: Appier）
採用人工智慧防治機制會經過三步驟分析。首先是基礎過濾，在得到流量後會先以現有規則過濾較明顯的詐騙型態；再來是流量過濾，藉由人工智慧演算法所計算出的過濾模型，應對較為複雜的廣告詐騙形式；最後為事後分析，人工智慧將全面分析確認詐騙型態並建立新標準，再根據人工智慧演算法調整模型，更新模型之後會持續調整改善前兩步驟的過濾基準。
▲ Appier 技術長暨共同創辦人蘇家永認為，人工智慧是快速偵測與抑制惡意詐騙行為的不二之道
（Source: Appier）
數位廣告詐騙手法不斷進化也更難以偵測，嚴重損害廣告主的行銷效益，因此 Appier 已開始採用人工智慧偵測機制，協助企業防治各種新型態廣告詐騙模式、過濾可疑流量，務求將廣告主行銷成本發揮最大價值。
（首圖來源：《科技新報》攝）
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