Ad Fraud: lý do các chiến dịch quảng cáo không hiệu quả

Quảng cáo trực tuyến phát triển nhanh nhưng kéo theo nguy cơ gian lận. Với mô hình đấu thầu thời gian thực (RTB), tin tặc dễ thực hiện và che giấu hành vi gian lận. Năm 2019, thiệt hại ước tính 5,8 tỷ USD do thiếu công nghệ bảo vệ và khó phát hiện Ad fraud.

VẬY AD FRAUD LÀ GÌ?

hành động lừa đảo xuất hiện trên internet, nhắm vào các loại hình quảng cáo trực tuyến , từ đó nhà quảng cáo (advertiser) phải trả nhiều tiền quảng cáo hơn. Cụ thể, họ phải gia tăng chi phí quảng cáo theo số lượng lượt hiển thị (CPM), số lượng click chuột (CPC),… vào những quảng cáo đến người dùng ảo. Gian lận quảng cáo bao gồm các thủ thuật giả mạo số lượt hiển thị, lượt click, lượt chuyển đổi hoặc dữ liệu,… giúp nhà xuất bản (publisher) gia tăng doanh thu, tuy nhiên, trên thực tế quảng cáo của advertiser không được nhìn thấy bởi đối tượng khách hàng thực sự mà họ muốn nhắm đến.

Khái niệm Ad Fraud

PHÂN LOẠI AD FRAUD

1. Gian lận vị trí quảng cáo

Quảng cáo ẩn: Các nhà xuất bản không trung thực sử dụng kỹ thuật như quảng cáo vô hình (1×1 pixel) để tạo ra lượt hiển thị giả, giúp tăng doanh thu mà không mang lại giá trị thực.

Giả mạo impression: Quảng cáo bị giả mạo qua các website không chính thống để che giấu địa điểm thực sự, khiến nhà quảng cáo nghĩ rằng quảng cáo của họ hiển thị trên các trang hợp pháp.

2. Phần mềm độc hại và phần mềm quảng cáo

  • Hijacking Ads: Một kỹ thuật gian lận quảng cáo trong đó phần mềm độc hại chiếm quyền kiểm soát vị trí quảng cáo trên trang web và thay thế nó bằng quảng cáo của kẻ tấn công, tạo ra doanh thu cho chúng thay vì chủ sở hữu trang web.

  • Hijacking Clicks: Kẻ xấu có thể thay đổi lưu lượng nhấp chuột của người dùng, điều hướng họ đến trang khác mà không mang lại bất kỳ giá trị chuyển đổi nào cho nhà quảng cáo.

  • Click Fraud: tạo lượt nhấp giả trên các quảng cáo hiển thị trên trang web của họ hoặc của bên thứ ba để kiếm lợi từ ngân sách quảng cáo.

  • Popunders: Quảng cáo xuất hiện dưới cửa sổ chính của trình duyệt, tạo ra lượt hiển thị giả mà nhà quảng cáo phải trả tiền.

  • Bot Traffic: Sử dụng botnet để tạo ra lượt truy cập giả mạo và tăng doanh thu quảng cáo.

3. Ứng dụng di động

Fake Users (Ứng Dụng Di Động): Tạo lượt nhấp giả mạo và cài đặt giả để lừa nhà quảng cáo.

Fake Installs: Sử dụng hệ thống cài đặt hoặc giả lập thiết bị di động để tạo ra lượt cài đặt giả và làm giả lượt tương tác của người dùng.

Phân loại các loại Ad Fraud

Làm sao để phát hiện Ad Fraud?

Quá trình này đòi hỏi thu thập các dữ liệu quan trọng từ người dùng như địa chỉ IP, nguồn truy cập, thời gian nhấp, thời gian thực hiện hành động, loại trình duyệt, thiết bị sử dụng... Việc phân tích dữ liệu này giúp nhận diện các dấu hiệu bất thường, từ đó phát hiện và ngăn chặn hành vi gian lận trong quảng cáo trực tuyến.

Cách phát hiện Ad Fraud

VÍ DỤ CÁC DẤU HIỆU GIAN LẬN:

  • Nhiều lượt truy cập bất thường từ cùng một địa chỉ IP.

  • 500 lần nhấp chuột nhưng không có chuyển đổi.

  • Lượt nhấp từ các vùng không phải mục tiêu.

Hiện tại, SmartAds đang sử dụng thuật toán tiên tiếncông nghệ theo dõi theo thời gian thực , nhận diện IP, thiết bị và phân tích hành vi để loại bỏ lượt nhấp giả, bot và các tương tác độc hại. Đặc biệt, nhờ hợp tác với các Premium Publisher, hệ thống hạn chế tối đa rủi ro gian lận quảng cáo, bảo vệ ngân sách của doanh nghiệp một cách hiệu quả nhất.​

Ready to transform your advertising?

Achieve 3X more conversions with our easy-to-use platform.
  • 200 Advertisers
    are launching campaigns right now
Register to launch campaign

Latest posts

AD BLINDNESS: RÀO CẢN CỦA QUẢNG CÁO HIỂN THỊ

Người dùng ngày càng bỏ qua hoặc không nhận ra quảng cáo khi trải nghiệm nội dung số – hiện tượng này gọi là ad blindness. Đây là thách thức lớn với nhà quảng cáo. Bài viết sẽ giải thích ad blindness là gì, nguyên nhân và cách khắc phục để tăng hiệu quả quảng cáo.

Machine learning: nâng tầm quảng cáo cá nhân hóa với dữ liệu tự động

Machine Learning là công nghệ giúp máy “học” từ dữ liệu và đưa ra quyết định thông minh. Giống như một đứa trẻ, càng tiếp xúc nhiều dữ liệu, nó càng giỏi. Công nghệ này đang được ứng dụng mạnh mẽ trong quảng cáo, từ gợi ý sản phẩm đến cá nhân hóa trải nghiệm.

PHÂN TÍCH CỤM (CLUSTERING): GIẢI MÃ HÀNH VI KHÁCH HÀNG TRONG QUẢNG CÁO DIGITAL

Phân tích cụm (Clustering) là kỹ thuật thống kê giúp nhóm các đối tượng có đặc điểm chung. Trong digital marketing, nó hỗ trợ phân khúc khách hàng dựa trên hành vi, tối ưu chiến dịch quảng cáo. Bài viết tập trung vào K-Means – phương pháp phổ biến để xác định nhóm khách hàng tiềm năng.

12 CHỈ SỐ QUAN TRỌNG TRONG VIDEO ADS

Phân tích đúng các chỉ số giúp tối ưu ngân sách và nâng cao hiệu suất quảng cáo. Bài viết tổng hợp các chỉ số quan trọng trong Video Ads, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược hiệu quả dựa trên dữ liệu.

RIGHT AUDIENCE - TÂM LÝ KHÁCH HÀNG TRONG CHIẾN LƯỢC MARKETING

Khi nhà quảng cáo nhắm đúng đối tượng và đặt quảng cáo trong ngữ cảnh phù hợp, xuất hiện tại thời điểm chính xác, hiệu quả của quảng cáo không chỉ được đo bằng các chỉ số như CTR (tỷ lệ nhấp chuột) hay ROI (lợi tức đầu tư), mà còn tác động sâu sắc đến tâm lý và hành vi của khách hàng.

VIEWABILITY: LÀN SÓNG MỚI ĐỊNH NGHĨA LẠI HIỆU QUẢ QUẢNG CÁO

Đã bao giờ bạn nhìn thấy một quảng cáo xuất hiện ở cuối trang web, nhưng ngay lập tức cuộn lên mà không đọc nó? Hoặc một video quảng cáo tự động phát?

AD PLACEMENT - NGHỆ THUẬT ĐẶT QUẢNG CÁO ĐÚNG VỊ TRÍ THU HÚT ĐÚNG KHÁCH HÀNG

Quảng cáo gây khó chịu là vì xuất hiện sai thời điểm. Đặt quảng cáo đúng lúc, đúng chỗ sẽ tăng giá trị trải nghiệm và hiệu quả tiếp cận. Cùng SmartAds khám phá chiến lược Ad placement để biến quảng cáo thành một phần liền mạch trong hành trình người dùng.

Ad Fraud: lý do các chiến dịch quảng cáo không hiệu quả

Quảng cáo trực tuyến phát triển nhanh nhưng kéo theo nguy cơ gian lận. Với mô hình đấu thầu thời gian thực (RTB), tin tặc dễ thực hiện và che giấu hành vi gian lận. Năm 2019, thiệt hại ước tính 5,8 tỷ USD do thiếu công nghệ bảo vệ và khó phát hiện Ad fraud.

Các loại sai số phổ biến trong A/B testing: các thiên lệch khiến kết quả thiếu chính xác

A/B testing là phương pháp so sánh hai phiên bản khác nhau để tìm ra lựa chọn hiệu quả hơn. Bài viết giới thiệu các loại sai số phổ biến có thể ảnh hưởng đến kết quả A/B testing, kèm ví dụ minh họa giúp hiểu rõ và tránh sai lệch
Sponsored content