Die „Force“ der KI bei Werbebetrug: Innovation mit Innovation bekämpfen
Die berühmte „Force“, die so brillant in Star Wars dargestellt wird, ist wie die KI.
Der Fortschritt der Künstlichen Intelligenz bringt in so vielen Bereichen erstaunliche Vorteile. Aber genau wie die Kraft wird auch die KI von einer dunklen Seite zum Schaden von Personen und Unternehmen ausgenutzt, insbesondere beim Werbebetrug.
Einerseits kann KI helfen, Betrug mit bemerkenswerter Präzision zu erkennen. Gleichzeitig gibt sie Fraudsters die Möglichkeit, ausgeklügelte Betrugsversuche zu inszenieren und damit Milliarden von Werbebudgets zu gefährden.
Die drängende Frage lautet: Kann KI den Werbebetrug ausrotten, oder verstärkt sie das Problem?
KI ist wie ein zweischneidiges Schwert. Werbetreibende können sie zu ihrer besten Verteidigung gegen sich entwickelnde Bedrohungen einsetzen. Mit den richtigen Strategien können Unternehmen KI nicht nur als Tool zur Optimierung, sondern als robusten Schild gegen Betrug nutzen.
Die wachsende Bedrohung durch KI-gesteuerten Werbebetrug
Werbebetrug ist natürlich nichts neues, aber KI hat ihn auf neue Ebenen der Raffinesse gehoben. Fraudsters nutzen heute fortschrittliche Methoden, um gefälschten Daten-Traffic zu erzeugen, Geräte zu kapern und menschliches Verhalten präzise zu imitieren, so dass sie viel schwerer identifizierbar sind. Diese Methoden kosten es Werbetreibenden jedes Jahr Milliarden, belasten die Budgets und untergraben das Vertrauen.
Im weitesten Sinne bezieht sich Werbebetrug auf betrügerische Praktiken, mit denen Werbesysteme manipuliert werden, um Ausgaben umzuleiten. Häufige Formen sind:
- Gefälschter Traffic: Bots, die Menschen imitieren, um Impressionen oder Klicks zu erhöhen.
- Bot-Netze: Netzwerke von gekaperten Geräten, die betrügerische Aktivitäten in großem Maßstab orchestrieren.
- Klick-Betrug: Künstliches Steigern der Click-through-Rate, oft um das Werbebudget eines Konkurrenten zu erschöpfen oder illegitimen Umsatz zu generieren.
- Gefälschte Nutzer:innen: Fraudsters erstellen realistische Profile, die echtes Nutzerengagement nachahmen.
Warum KI den Werbebetrug verschärft
KI hat sich zu einem Katalysator für den Werbebetrug entwickelt und gibt Fraudsters anspruchsvolle, skalierbare und effektive Tools an die Hand. Open-Source-KI-Plattformen haben die Einstiegshürde gesenkt und ermöglichen es Fraudsters, mit minimalem Aufwand fortschrittliche Betrugsmethoden zu entwickeln
Fraudsters nutzen Generative Adversarial Networks (GANs), um künstliche Inhalte zu erstellen, darunter gefälschte Ads und gefälschte Nutzer:innen, die mit echten Kampagnen interagieren. Diese KI-generierten Interaktionen können menschliches Verhalten überzeugend imitieren, so dass sie schwer zu erkennen und zu kennzeichnen sind. Beispielsweise nutzen Fraudsters GANs, um gefälschte Nutzerprofile zu erstellen, die nahtlos auf Ads reagieren und Analysetools dazu bringen, das betrügerische Engagement als authentisch aufzuzeichnen.
Die KI trägt auch zur Erhöhung der Effizienz von Clickfarmen bei, so dass sie schwerer zu erkennen sind. KI-gesteuerte Algorithmen können verschiedene Verhaltensweisen von Nutzer:innen simulieren, wie z. B. Scrollen, Verweildauer und unterschiedliche Klickmuster, so dass betrügerisches Engagement immer realistischer erscheint. Darüber hinaus erschwert die KI die Erkennung von Click-To-Install-Time (CTIT), indem sie das Timing, die Zufälligkeit und die Präzision bei der Imitation echter Nutzer:innen mit fehlenden Datenflüssen erhöht.
Die finanziellen Auswirkungen sind erschreckend. Statista prognostiziert, dass die Verluste durch Werbebetrug von 84 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf bis zu 172 Milliarden US-Dollar bis 2028 steigen werden. Mit der Verfügbarkeit von KI-Tools werden Fraudsters immer raffinierter und zahlreicher.
Das App-Marketing ist ebenfalls von Werbebetrug betroffen. Nach AppsFlyer-Schätzungen beläuft sich das finanzielle Risiko durch Betrug bei der App-Installation im Jahr 2024 auf über 17 Milliarden US-Dollar – dies bezieht sich auf den Betrag, der durch Betrug verloren gegangen wäre, wenn es keine Betrugserkennung geben würde. In Wirklichkeit wird ein Großteil davon blockiert und daher nicht bezahlt –.
Ein Beispiel ist CycloneBot, ein Programm, das sich auf Connected-TV-Plattformen (CTV) konzentriert. Mithilfe von KI treibt sie die Anzahl der Zuschauer:innen und den Traffic in die Höhe, was die Werbetreibenden monatlich Millionen kostet. Weitere Beispiele sind BeatSting, ein Audio-Werbebetrug, der gefälschten Audio-Traffic generiert und den Werbetreibenden über 1 Million US-Dollar pro Monat entzieht. Neben dem FM-Scam gibt es noch eine weitere Audio-Masche, bei der Fraudsters gefälschten Audio-Traffic, der als legitime Nutzeraktivität erscheint, über verschiedene Geräte und Audio-Player mischen.
Diese betrügerischen Interaktionen verzerren die Engagement-Metriken und täuschen den Werbetreibenden vor, dass sie echte Zielgruppen erreichen. Diese Fälle zeigen, wie Fraudsters KI nutzen, um ihre Operationen auszuweiten und der Identifizierung zu entgehen.
Scalper-Bots haben auch digitale Kampagnen infiltriert. KI-Tools werden eingesetzt, um das Bidding für digitale Ad-Placements zu automatisieren, was die Kosten künstlich in die Höhe treibt und zu verschwendeten Werbeausgaben führt. Diese KI-gesteuerten Betrugsmethoden führen komplexe Multi-Click-Muster aus, die auf hochwertige programmatische Kampagnen abzielen und die Identifizierung zunehmend erschweren
…und es gibt noch weitere Praktiken, die noch niemand von uns aufgedeckt hat, da Fraudsters weiterhin innovativ sind und KI auf vielfältige Weise nutzen, um Schwachstellen im gesamten Ökosystem der digitalen Werbung auszunutzen.
Feuer mit Feuer bekämpfen: Wie KI den Werbebetrug bekämpfen kann
KI ermöglicht nicht nur raffinierteren Betrug, sondern ist auch das wirksamste Tool zur Betrugsbekämpfung. Fortschrittliche Modelle für maschinelles Lernen und prädiktive Analysen helfen Werbetreibenden, betrügerische Aktivitäten in Echtzeit zu erkennen und zu blockieren, oft bevor ein Schaden entsteht.
KI-Lösungen zeichnen sich in mehreren Bereichen aus, wenn es darum geht, Werbetrug zu bekämpfen:
- Anomalieerkennung: Algorithmen überwachen den Traffic und kennzeichnen ungewöhnliche Muster, wie plötzliche Spitzen oder inkonsistente Verhaltensweisen.
- Kontinuierliches Lernen: Durch die Analyse neuer Daten entwickelt sich KI weiter, um aufkommende Betrugstaktiken zu erkennen und den Fraudsters einen Schritt voraus zu sein.
- Verbesserte Präzision: KI-gestützte Systeme unterscheiden legitime Nutzeraktivitäten mit hoher Präzision von betrügerischem Verhalten und reduzieren Fehlalarme.
Success stories
Die KI-gestützten Tools von AppsFlyer verhindern betrügerische Transaktionen in Milliardenhöhe, indem sie sich an neue Risiken anpassen und Betrug in Echtzeit verhindern. Andere Lösungen nutzen prädiktive Analysen, um Betrugstendenzen zu prognostizieren, und verwenden grafikbasierte Methoden, um betrügerische Netzwerke und Beziehungen zu erkennen.
Unsere KI verbessert die Erkennung, die Geschwindigkeit und die tatsächliche Prävention von Werbebetrug mit den folgenden Vorteilen:
- Schnellere Betrugserkennung: Identifiziert betrügerische Aktivitäten bis zu 8-mal schneller und hilft Unternehmen, erhebliche finanzielle Verluste und Datenfehler zu vermeiden.
- Verbesserte Prävention: Betrugsversuche werden 14-mal schneller erkannt und entschärft, wodurch sich das Zeitfenster für Fraudsters, neue Umgehungs- und Schlupflöcher auszunutzen, deutlich verringert.
- Größere Wirksamkeit: Die Effizienz der Betrugserkennung liegt auch nach einer Umgehung bei über 90 %, wobei die Detektionsgenauigkeit im Durchschnitt nur um 9 % abnimmt.
- Verbesserte Präzision: Sorgt für eine 7-fache Verbesserung der Detektionsgenauigkeit.
- Echtzeit-Erkennung: Identifiziert bis zu 60 % mehr Post-Attribution-Betrug in Echtzeit und verringert die Anzahl der gefälschten Nutzer/Installationen erheblich.
Herausforderungen bei der KI-Nutzung zur Bekämpfung von Werbebetrug
Trotz ihrer Wirksamkeit ist KI kein Allheilmittel. Betrugserkennungssysteme sind oft stark auf historische Daten angewiesen, was es schwierig machen kann, völlig neue Betrugstaktiken zu identifizieren. Dies schafft eine ständige Katz-und-Maus-Dynamik – Fraudsters passen sich so schnell an, wie sich die Erkennung verbessert.
Eine weitere Herausforderung ist die Erklärbarkeit. KI-gesteuerte Betrugserkennungssysteme können manchmal Ergebnisse liefern, die schwer zu interpretieren sind, was es für Werbetreibende schwieriger macht zu verstehen, warum bestimmte Aktivitäten als betrügerisch gekennzeichnet werden. Die Gewährleistung von Transparenz und Interpretierbarkeit bleibt ein entscheidender Faktor für die Einführung von KI in der Betrugsprävention.
Datenschutz- und ethische Bedenken komplizieren die Angelegenheit weiter. KI-Betrugspräventionstools müssen die globalen Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO einhalten und gleichzeitig die erforderliche Wirksamkeit zur Bekämpfung ausgeklügelter Betrugstaktiken aufrechterhalten. Das richtige Gleichgewicht zwischen dem Datenschutz der Nutzer:innen und der Betrugserkennung zu finden, bleibt eine fortlaufende Herausforderung.
Setzen Sie AI als Ihren Alliierten bei Werbebetrug ein
Um dem Betrug einen Schritt voraus zu sein, brauchen Unternehmen einen umfassenden und proaktiven Ansatz. KI allein reicht nicht aus – sie muss mit menschlicher Expertise und strategischer Zusammenarbeit kombiniert werden, um wirklich effektiv zu sein. Hier sind einige Schritte, die Unternehmen einsetzen können:
- In fortschrittliche KI-Lösungen investieren: Führende Tools bieten fortschrittliche Fähigkeiten zur Betrugsbekämpfung und -prävention.
- KI und menschliche Expertise kombinieren: Analysten spielen eine entscheidende Rolle bei der Verfeinerung der KI-Ausgaben, der Interpretation nuancierter Muster und der Behandlung von Randfällen, die automatisierte Systeme möglicherweise übersehen.
- Plattformübergreifend zusammenarbeiten: Der Austausch von Erkenntnissen mit anderen Unternehmen und Branchenvertretern stärkt die kollektive Verteidigung gegen ausgeklügelte Betrugsmethoden.
- Anpassungsfähig bleiben: Aktualisieren Sie regelmäßig die Erkennungsmodelle mit neuen Daten, um sich gegen sich entwickelnde Betrugstaktiken zu wappnen.
Zukunftssichere Strategien
Bei der Bekämpfung von Werbebetrug müssen Unternehmen vorausdenken. Föderiertes Lernen ermöglicht es Unternehmen beispielsweise, bei der Betrugserkennung zusammenzuarbeiten – ohne Rohdaten auszutauschen –, wodurch der Datenschutz gewährleistet und gleichzeitig die Ergebnisse verbessert werden.
Die Förderung einer Innovations- und Experimentierkultur durch funktionsübergreifende Teams und Partnerschaften mit Technologieführern hilft es Unternehmen, agil und proaktiv zu bleiben. Der Aufbau von Branchenallianzen kann die Sicherheit weiter erhöhen, indem Erkenntnisse und Ressourcen gebündelt werden.
Die KI-Innovation hat sich vor allem in den letzten Jahren als großer Fortschritt für Unternehmen erwiesen und vielen geholfen, ihre Fähigkeiten, ihr Angebot, ihre Services und vieles mehr zu verbessern.
Sie ist jedoch ein zweischneidiges Schwert, das sowohl zum Schaden als auch zum Nutzen eingesetzt werden kann. Daher müssen sich Unternehmen der Vor- und Nachteile dieser leistungsstarken Technologie bewusst sein und sie weiterhin zur Bekämpfung des Werbebetrugs einsetzen, um der Raffinesse des Betrugs einen Schritt voraus zu sein.
Zusammenfassung
KI ist sowohl ein Risiko als auch eine Lösung. Fraudsters nutzen sie für raffinierte Scams, aber sie ist auch die Grundlage für die effektivsten Betrugsaufdeckungstools.
- Werbebetrug nimmt zu. Prognosen zufolge werden sich die Verluste bis 2028 auf 172 Milliarden US-Dollar belaufen, so dass eine proaktive Betrugsprävention wichtiger ist denn je.
- KI-gestützte Betrugserkennung funktioniert. Lösungen wie Anomalieerkennung und prädiktive Modellierung sind entscheidend im Kampf gegen sich entwickelnde Betrugstaktiken.
- Menschliche Expertise ist nach wie vor unerlässlich. KI allein reicht nicht aus – Expertenaufsicht sorgt für genauere und anpassungsfähigere Betrugsprävention.
- Zusammenarbeit und Innovation sind der Schlüssel. Die branchenweite Zusammenarbeit und der ständige technologische Fortschritt sind die besten Mittel, um den Fraudsters einen Schritt voraus zu sein.
