Антифрод технологии: эффективная защита рекламных кампаний

Комитет по борьбе с фродом в онлайн-рекламе АРИР представил новый кейс, в котором описание работы агентства Rosst, платформы Weborama и рекламодателя «Биннофарм групп» подтверждает важность комплексной системы защиты от невалидного трафика.
В 2023 году, на фоне роста фрода, стал необходим аудит и анализ качества трафика, что привело к внедрению новых KPI на основе поведенческих факторов. Использование Яндекс.Метрики и Weborama Campaign Manager позволило выявить источник недобросовестного трафика, осуществляя управление digital-сплитом предиктивно.
На втором этапе был подключен партнер Adloox для детализированной аналитики, что существенно повысило уровень Brand Safety до 97,78%. Преимущества подхода отметили эксперты, подчеркивающие необходимость многоуровневой стратегии и постоянного мониторинга. Успех кейса стал возможным через сочетание глубокого анализа и привлечения внешних аккредитованных экспертов, что позволит эффективно реагировать на угрозы фрода в будущем.
Важно отметить, что многослойная защита с проактивным подходом к анализу данных становится стандартом качества для рекламодателей, особенно в регулируемых секторах. В текущих условиях наличие независимой экспертизы критично для минимизации рисков и повышения эффективности рекламных кампаний.
"В условиях усложнения фрода важно ориентироваться на сложные системы анализа, подтверждающие выводы о трафике" — замечают эксперты.
Таким образом, кейс подчеркивает необходимость инвестирования в многоуровневую защиту и актуализацию методик борьбы с фродом.
Поделиться:
Ещё из архива
Все публикации
Интервью с Владимиром Аюевым: графический язык бигтеха, студия SASHA и дизайн-образование
1 месяц назад
Jockey от TwelveLabs: ИИ-агент для семантического поиска по видеоархивам и извлечения метаданных
1 месяц назад
Архитектура винной этикетки: баланс наборного шрифта и каллиграфии в кейсе Winecraft
1 месяц назад
Оптимизация контекста в Claude Code: как работает кэширование промптов и за что мы платим
1 месяц назад
Архитектура памяти для LLM-агентов: от базового SQLite до Graph RAG
1 месяц назад