«большие данные» противостоят мошенничеству в рекламе — reklamonstr.com
Компания Pixalate использует анализ огромных объёмов данных для выявления соответствующих признаков мошенничества в сфере онлайновой рекламы. Благодаря технологиям машинного обучения предлагаемый сервис приспосабливается к новым способам атак и определяет даже изощрённые схемы.
По данным Бюро интерактивной рекламы (IAB), более трети систем для демонстрации баннеров и ссылок партнёров подвержено атакам с внедрением жульнических схем. Их толика выше в секторе мобильной рекламы, а структура всё время усложняется. В сумме они приводят к каждогодним убыткам на уровне $11 миллиардов.
Мошенничество в системах показа рекламы посильнее всераспространено посреди мобильных платформ (изображение: pixalate.com).
Накрутку счётчиков, имитацию переходов, оставляемые ботами отзывы и другие способы в особенности тяжело распознать при использовании автоматического аукциона маркетинговых объявлений (RTB). Выбор площадки для размещения показов проходит за толики секунды без конкретного взаимодействия участников.
Ранее о фактах мошенничества в рекламе становилось понятно уже после того, как надуманные показы и переходы по ссылкам оплачивались. Решения Pixalate действуют в реальном времени. Они помогают повысить достоверность текущей инфы о показах маркетинговых блоков и делают расходы на них более эффективными.
Щит компании Pixalate на выставке Ad Tech в Лондоне (фото: pixalate.com).
По словам исполнительного директора Pixalate Джалала Насира (Jalal Nasir), миллионы баксов тратятся на оплату липовых показов, но сейчас выявлять их стало существенно проще. «Мошенничество в маркетинговых системах — давнишняя неувязка, — отметил Насир в интервью изданию Pando Daily. — Мы стоим на фронтальном рубеже их обороны, вооружённые современными технологиями обработки данных».
Сервис распространяется по модели SaaS (программное обеспечение как услуга). Базисный уровень защиты от мошенничества предлагается безвозмездно. Ему соответствует предел на отслеживание 10 миллионов маркетинговых показов за месяц. Стоимость для варианта уровня предприятия договорная. Она находится в зависимости от объёма мониторинга и контраста задействованных типов рекламных платформ.
Не считая выявления накруток и определения роботов, Pixalate позволяет получать детальные сведения о текущих просмотрах, помогая облагораживать рекламные кампании и улучшить их с учётом аудитории определённых СМИ.
Уверения об эффективности решений Pixalate пока тяжело проверить. Косвенно об их высочайшей оценке гласит тот факт, что после 2-ух месяцев в режиме закрытого бета-тестирования такие компании, как Amazon, Orange Telecom, LendingTree и TripAdvisor, оформили подписку на сервис.
Внушает доверие и тот факт, что основоположник компании ранее работал в Amazon, где занимался исследованием животрепещущих схем мошенничества. Методы, лежащие в базе сервиса Pixalatе, вначале писались для собственных нужд.
Общий объём инвестированных в Pixalate средств на сей день составляет $5,6 млн. Компания была базирована всего два года вспять, но уже успела привлечь внимание больших компаний. Вначале она располагалась в Сан-Франциско. После еще одного шага венчурного финансирования управление решило поменять штаб-квартиру и переехать в Лос-Анджелес. Это был стратегически верный шаг.
Как объясняет Джалал Насир, переезд посодействовал привлечь к работе больше профессиональных программистов и аналитиков, увеличив штат до 20 5 служащих. До конца текущего года он планирует нанять ещё десять человек.
По его словам, в Лос-Анджелесе на данный момент сформировался жаркий рынок аналитических платформ и решений из области Big Data. Отыскать соответственных профессионалов тут еще проще.
Неувязка мошенничества остаётся животрепещущей, но не единственной в интернет-рекламе. 2-ой по значимости считают персонализацию маркетинговых показов, которая предполагает идентификацию юзеров на базе косвенных признаков и шаблонов поведения. По мере роста в Pixalate постараются создать сервисы и для решения этих задач.
Источник: computerra.ru
Tweet
