Het kat-en-muisspel: hoe AI zowel adfraude als de detectie ervan aandrijft

In online advertising is het alleen maar moeilijker om te weten wie er eigenlijk naar wat kijkt. Het digitale marketingecosysteem werkt op basis van impressies en klikken, waardoor microtransacties worden gegenereerd elke keer dat iemand een advertentie bekijkt of ermee interacteert. Een paar centen per banneradvertentie of een paar dollar per interactie kunnen snel oplopen, afhankelijk van de grootte van het “publiek”.

Het probleem? Fraudeurs die zijn gewapend met artificiële intelligentie (AI) verstoren deze metingen, beschadigen de effectiviteit van campagnes en verstoren over het algemeen de marketingwaters. Helaas hoeven we niet ver in het verleden te kijken voor opvallende voorbeelden.

Een enorm adfraude-netwerk werd ontdekt in september met honderden kwaadaardige apps die persoonlijke smartphones over de hele wereld overnamen. Gebruikers downloaden apps die er legitiem uitzien, maar in het geheim browsers starten om naar door fraudeurs gecontroleerde domeinen te navigeren. Vanaf hier, gesteund door bots die menselijk gedrag nauwkeurig nabootsen, simuleerden de fraudeurs authentieke advertentie-interactie. Op het hoogtepunt van het schema genereerden gebruikers onbewust meer dan twee miljard valse advertentie-impressies en -klikken per dag, waardoor de fraudeurs een uitkering kregen en de adverteerders een verspilde marketinginvestering.

AI-toepassingen zoals deze versnellen adfraude en laten traditionele detectiemodellen worstelen om bij te blijven. Om deze reden gebruiken fraudedetectieplatforms steeds vaker algoritmen om vuur met vuur te bestrijden. Deze defensieve systemen analyseren gedragspatronen over miljoenen datapunten – muisbewegingen, scrollpatronen, sessieduur – om in real-time te onderscheiden tussen legitieme en niet-legitieme gebruikers.

We gaan eigenlijk een adfraude-wapenwedloop tussen kwaadaardige en defensieve AI binnen, een kat-en-muisspel waarin de effectiviteit en het vertrouwen in digitale marketing in het spel staan.

Het wat en het waarom van adfraude

Dit is geen nieuw probleem in de wereld van online advertising. De economische structuur van digitale advertenties – met interactie die vertaalt naar betaling – is een verleidelijk voorstel voor slechte actoren. Al jaren hebben ze geprofiteerd van het omzetten van valse klikken in echt geld, en ze worden er alleen maar beter in.

Adfraude is nu de grootste fraude wereldwijd – groter dan creditcardfraude – met Juniper Research die marketingverliezen van meer dan $84 miljard in 2023 rapporteert. Dit verlies wordt verwacht te stijgen tot meer dan $170 miljard in 2028, wat ongeveer een van de vijf dollar van advertentie-uitgaven vertegenwoordigt.

Er zijn een paar manieren waarop adfraude gebeurt. Meestal gaat het om valse klikken op betaalde advertenties om opgeblazen uitkeringen te verzamelen. Soms is de stimulans om fraude-as-a-service te gebruiken en de budgetten van concurrenten te drainen. Fraudeurs doen dit door enorme volumes van vervalste of voor advertenties gemaakte websites te genereren, banner- of videoadvertenties te embedden die vaak onzichtbaar zijn voor het menselijk oog, en vervolgens klikbots te sturen om ermee te interacteren. Een andere methode, zoals we in september zagen, omvat malware die is ingebed in apps en browserextensies om op afstand advertenties te klikken zonder dat de gebruiker het weet.

De gevolgen gaan verder dan verspilde budgetten, aangezien vertekende advertentiegegevens strategische beslissingen verontreinigen. Erger nog, AI verhoogt alleen maar het inzetten van dit probleem. Moderne klikbots die zijn uitgerust met natuurlijke muisbewegingen, realistische tijd-op-pagina-patronen en menselijke interactievolgorden zijn veel moeilijker te vangen. Deze autonome systemen werken over gedistribueerde netwerken en stellen fraudeurs in staat om miljoenen gecoördineerde interacties te orkestreren.

Bestrijding van AI-aanvallen met AI-verdediging

Fraudeurs verfijnen hun offensieve strategieën alleen maar met technologie, en marketeers hebben weinig keuze dan hetzelfde te doen. Het goede nieuws is dat opkomende strategieën en platforms dit mogelijk maken op grote schaal.

AI-getrainde modellen blijken essentieel te zijn voor het analyseren van gedrag. Biometrie zoals muisbewegingssnelheid, scrollpatronen en toetsaanslagsdynamiek – microgedragingen die zelfs geavanceerde bots moeilijk authentiek kunnen nabootsen – zijn onmiskenbare tekenen van onechtheid.

Bovendien kunnen slimme oplossingen de evolutie van apparaten in de loop van de tijd onderzoeken, waardoor frauduleuze operaties die ontbreken aan organische patronen, worden gemarkeerd. En, geavanceerde platforms gebruiken netwerkanalyse om de relaties tussen IP-adressen en user agents in kaart te brengen. Dit onthult gecoördineerde botnetwerken, zelfs wanneer individuele verzoeken op zichzelf legitiem lijken.

Deze systemen passen zich voortdurend aan aan nieuwe fraude tactieken door het analyseren van miljoenen interacties, waardoor bedreigingen in real-time worden geblokkeerd en vaak voordat adverteerders worden aangerekend. Deze proactieve aanpak is een veelbelovende manier om effectief botnetwerken, concurrentieklikken en malware-geïnfecteerde apparaten uit te roeien, met Juniper Research die rapporteert dat fraudebeperkingsplatforms zullen helpen om $47 miljard aan adfraudeverliezen te voorkomen in 2028.

De nieuwe norm van digitale marketing

Ik heb meer dan twee decennia in marketing gewerkt en nog nooit zoiets gezien. AI is een productiviteitsboost voor adfraudeurs over de hele linie, waardoor kleinere teams grotere, creatievere en duurdere aanvallen kunnen lanceren. Zelfs klikfarms die gedijen op valse opmerkingen en beoordelingen krijgen een efficiëntieboost met generatieve tools die berichten in “gebroken” Engels schoonmaken.

Dit is de nieuwe marketingnorm en bedrijven moeten zich beter beschermen. Het is de moeite waard om op te merken dat platforms zoals Google enkele ongeldige klikken terugbetalen, maar ze vangen niet alles. Onze interne gegevens en ervaring met klanten suggereren dat handmatig ingediende terugbetalingsverzoeken een goedkeuringspercentage van ongeveer 10% hebben. Van daaruit wordt ongeveer 30-50% van het aangevraagde terugbetalingsbedrag goedgekeurd. Dit helpt zeker, maar marketeers zijn beter af om valse klikken en adfraude te voorkomen voordat ze gebeuren.

Fraudeurs zijn voorlopers, maar verdedigingen komen snel bij. Dit leidt tot dit voortdurende spel van adfraude kat-en-muis. Slechte actoren hebben een licht voordeel omdat ze als eerste zijn geadopteerd zonder ethiek of compliance te overwegen. Marketing moet zich aanpassen aan deze beperkingen en verbeteren hoe het ecosystemen en legitimiteit controleert.

Dit spel zal niet in één doorbraak worden gewonnen, maar door constante waakzaamheid, innovatie en samenwerking. Naarmate fraudeurs slimmere aanvallen ontwikkelen, moeten adverteerders hun tempo bijhouden of risico lopen om nog meer miljarden te verliezen aan schema’s die de effectiviteit van digitale marketing als geheel ondermijnen.