猫鼠游戏：AI如何助长广告欺诈和检测

在在线广告中，很难确定谁真正看到了什么。数字营销生态系统基于展示和点击，生成微交易，每当有人查看或与广告交互时。每个展示或点击几美分的广告可以根据“受众”大小迅速累积起来。

问题在于，武装了人工智能（AI）的欺诈者正在操纵这些指标，损害广告活动的有效性，并使营销环境更加混乱。遗憾的是，我们不需要回顾过去很久就能找到值得注意的例子。

9月份，一个大规模的广告欺诈网络被揭露，涉及数百个恶意应用程序，它们劫持了全球各地的个人智能手机。用户下载看似合法的应用程序，但这些应用程序秘密地启动浏览器，导航到骗子控制的域名。从那里，背后支持的机器人模拟真实的广告参与。在该计划的巅峰时期，用户不知不觉地每天生成超过20亿次欺诈性的广告展示和点击，为骗子带来了经济利益，而广告商则浪费了营销投资。

像这样的AI应用程序加速了广告欺诈，并使传统的检测模型难以跟上。因此，欺诈检测平台越来越多地使用算法来以火对火。这些防御系统分析数百万个数据点的行为模式——鼠标移动速度、滚动模式、会话时长——以实时区分合法和非法用户。

我们基本上正在进入广告欺诈的军备竞赛，恶意和防御性AI之间的猫鼠游戏，数字营销的有效性和可信度悬而未决。

广告欺诈的原因和目的

这不是在线广告世界中的新问题。数字广告的经济结构——参与度转化为付款——是一个诱人的提议，对于不法行为者来说。多年来，他们利用虚假点击转化为真实现金，并且他们在这方面变得越来越擅长。

广告欺诈现在是全球最大的欺诈——比信用卡欺诈还大——Juniper Research报告称，2023年的营销损失超过84亿美元。预计这一损失将在2028年膨胀到超过170亿美元，占广告支出的大约五分之一。

广告欺诈通常涉及虚假点击付费广告以获取不当付款。有时，激励是利用欺诈即服务来耗尽竞争对手的预算。骗子通过生成大量伪造或专门为广告制作的网站，嵌入通常对人类眼睛不可见的横幅或视频广告，然后将点击机器人引导到这些广告上来实现这一点。另一种方法，如我们在9月份看到的那样，涉及嵌入在应用程序和浏览器扩展中的恶意软件，以便在用户不知情的情况下远程点击广告。

后果不仅仅是浪费预算，因为扭曲的广告数据也会损害战略决策。更糟糕的是，AI只会增加这个问题的严重性。配备了自然鼠标移动、现实的页面停留时间和类似人类的参与序列的现代点击机器人更难被发现。这些自主系统在分布式网络上运行，允许骗子协调数百万次交互。

用AI防御来对抗AI攻击

骗子只会通过技术改进他们的进攻策略，营销人员几乎没有选择，只能做同样的事情。好消息是，新兴的策略和平台正在使这一点成为可能，并且规模庞大。

AI训练模型在分析行为方面被证明是必不可少的。生物特征，如鼠标移动速度、滚动模式和按键动态——即使是复杂的机器人也很难真实地复制——是虚假性的明显迹象。

同样，智能解决方案可以检查设备随时间的演变，标记缺乏有机模式的欺诈操作。并且，高级平台使用网络图分析来映射IP地址和用户代理之间的关系。这暴露了即使单个请求看起来合法的协调机器人网络。这些系统通过分析数百万次交互，实时阻止威胁，并且通常在广告商被收费之前，这是一种有前途的方法，可以有效地消除机器人农场、竞争对手点击和恶意软件感染的设备，Juniper Research报告称，欺诈缓解平台将帮助防止2028年470亿美元的广告欺诈损失。

数字营销的新常态

我在营销行业工作了二十多年，从未见过这样的情况。AI是广告欺诈者的一大生产力助推器，让小团队能够发起更大、更具创意和更昂贵的攻击。甚至依靠虚假评论和评论的点击农场也在使用生成工具获得效率提升，这些工具可以清理“破碎”的英语信息。

这是新的营销常态，公司需要更好地保护自己。值得注意的是，像谷歌这样的平台会退款一些无效点击，但它们并不能捕获所有内容。我们的内部数据和客户经验表明，手动提交的退款请求的批准率约为10％。从那里，大约30-50％的请求退款金额被批准。这很有帮助，但营销人员最好在广告欺诈发生之前预防虚假点击。

骗子处于领先地位，但防御正在迅速赶上，导致这种广告欺诈的猫鼠游戏。坏人占据微弱优势，因为他们首先采用了技术，而不考虑道德或合规性。另一方面，营销必须适应这些限制，同时改进其监测生态系统和确认合法性的方法。

这场游戏不会通过一次突破就能赢得，而是通过不断的警惕、创新和合作。随着骗子开发出更聪明的攻击，广告商必须跟上他们的步伐，否则就有可能损失更多的钱，损害数字营销的整体有效性。