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

In online advertising wordt het steeds 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 weergegeven 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 metrieken, beschadigen de effectiviteit van campagnes en verwarren over het algemeen de marketingwaters. Helaas hoeven we niet ver in het verleden te kijken voor opvallende voorbeelden.

Een enorm adfraude-netwerk werd in september ontdekt, waarbij honderden kwaadaardige apps betrokken waren die persoonlijke smartphones over de hele wereld overnamen. Gebruikers downloaden apps die er legitiem uitzagen, maar in het geheim browsers startten 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 plan genereerden gebruikers onbewust meer dan twee miljard frauduleuze 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 fraudedetectie-platforms steeds vaker algoritmen om vuur met vuur te bestrijden. Deze defensieve systemen analyseren gedragspatronen over miljoenen datapunten – muisbewegingen, scrollpatronen, sessieduur – om legitieme en niet-legitieme gebruikers in real-time te onderscheiden.

We gaan eigenlijk een adfraude-wapenwedloop tussen kwaadaardige en defensieve AI binnen, een kat-en-muisspel waarbij de effectiviteit en het vertrouwen in digitale marketing op 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 jarenlang hebben ze geprofiteerd van het omzetten van nepklikken 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 meldt dat de marketingverliezen meer dan $84 miljard bedroegen in 2023. Dit verlies wordt verwacht te stijgen tot meer dan $170 miljard in 2028, wat ongeveer een van de vijf dollar van de advertentie-uitgaven vertegenwoordigt.

Er zijn een paar manieren waarop adfraude gebeurt. Meestal gaat het om nepklikken 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 in te bedden 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 vervuilde advertentiegegevens strategische beslissingen verstoren. Erger nog, AI verhoogt het inzet 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 opereren 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. Biometrische gegevens zoals muisbewegingsnelheid, scrollpatronen en toetsaanslagsdynamiek – microgedragingen die zelfs geavanceerde bots moeilijk authentiek kunnen nabootsen – zijn duidelijke tekenen van onechtheid.

Evenzo kunnen slimme oplossingen de evolutie van apparaten in de loop van de tijd onderzoeken, frauduleuze operaties markeren die geen organische patronen vertonen. En, geavanceerde platforms gebruiken netwerkanalyse om relaties tussen IP-adressen en gebruikersagenten in kaart te brengen. Dit legt gecoördineerde botnetwerken bloot, 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, concurrerende klikken en malware-geïnfecteerde apparaten uit te roeien, waarbij Juniper Research meldt dat fraudebeperkingsplatforms zullen helpen om $47 miljard aan adfraude-verliezen 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 klikboerderijen 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 zichzelf beter beschermen. Het is de moeite waard om op te merken dat platforms zoals Google sommige ongeldige klikken terugbetalen, maar ze vangen niet alles. Onze interne gegevens en ervaring met klanten suggereren dat handmatig ingediende restitutieverzoeken een goedkeuringspercentage van ongeveer 10% hebben. Vanaf daar wordt ongeveer 30-50% van het aangevraagde restitutiebedrag goedgekeurd. Dit helpt zeker, maar marketeers zijn beter af als ze nepklikken en adfraude voorkomen voordat ze plaatsvinden.

Fraudeurs zijn voorlopers, maar verdedigingen komen snel bij. Dit leidt tot dit voortdurende spel van adfraude kat-en-muisspel. Slechte actoren hebben een licht voordeel omdat ze als eerste zijn geadopteerd zonder rekening te houden met ethiek of naleving. Marketing moet zich aanpassen aan deze beperkingen en verbeteren hoe het ecosysteemen bewaakt en legitimiteit bevestigt.

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