Google araştırmacıları, büyük dil modellerinin (LLM) mobil uygulamalarda ve web genelinde yanıltıcı ve bozucu reklam tekniklerini taradığını açıkladı.
Google, geçersiz trafik (IVT) ve reklam dolandırıcılığıyla mücadele etmek için büyük dil modellerini (LLM) kullanıyor.
Google’dan Kendra Barnett’in ADWEEK’e aktardığına göre, şirket son bir buçuk yıldır makine öğrenimi ve yapay zekâ araçlarını kullanarak gerçek insan ilgisi olmayan, botlar, yanlış tıklamalar veya tıklama dolandırıcılığı kaynaklı reklam aktivitelerini tespit etmenin yollarını test ediyor. Bu çabalar, 2023 sonundan itibaren geçersiz trafik oranlarını önemli ölçüde düşürdü.
Google’ın reklam trafiği kalite birimi, Google Research ve Google DeepMind uzmanlarıyla birlikte çalışarak, web siteleri ve mobil uygulamalarda insan kullanıcı davranışlarını taklit edebilen çok modlu büyük dil modelleri geliştiriyor. Bu teknoloji, uygulama ve sitelerin işlevlerini anlayabiliyor, gezinme araçlarıyla etkileşime geçiyor, reklamları gözlemliyor, ekran görüntüleri alıyor ve reklam düğmesinin görünmesi gerektiği hâlde görünmediği durumlar dahil, deceptive ve disruptive (aldatıcı veya bozucu) reklamları tespit edebiliyor.
Gemini destekli sistem, makine öğrenimi ve klasik veri işleme yöntemleriyle birleştiğinde, yanlışlıkla yapılan tıklamaları, kullanıcıların göremediği ama yine de gösterim sayılan gizli reklamları ve kullanıcıları zorla etkileşim kurmaya zorlayan bozucu reklamları işaretleyebiliyor.
Tespit edilen reklamlar, insan incelemesine yönlendirilerek doğru politika uygulaması sağlanıyor.
Pilot program, Aralık 2023 – Ekim 2024 tarihleri arasında yürütüldü ve Google’a göre “aldatıcı veya bozucu” reklamlar kaynaklı mobil IVT’yi %40 azalttı.
Dijital reklam ekosisteminde IVT ciddi bir sorun. 2025’in ilk çeyreğinde, Pixalate araştırmasına göre web’de IVT oranı %18, mobil uygulamalarda %31 olarak ölçüldü.
Google Ürün Yönetimi Direktörü Per Bjorke, IVT’nin reklamverenler, yayıncılar ve kullanıcılar için risk oluşturduğunu belirtti:
“$100,000 harcıyorsanız ve $10,000 geçersiz trafiğe gidiyorsa, bu $10,000 gerçek kullanıcı kazanımı için kullanılabilirdi. Ayrıca iyi yayıncılar da zarar görüyor; kötü aktörlere giden her dolar, iyi bir yayıncıya gitmesi gereken paradır. Bu tüm reklam ekosistemini riske atıyor.”
IVT, kullanıcı deneyimini de olumsuz etkileyebiliyor. Örneğin bir kullanıcının 911’i arama girişimi pop-up reklamlarla engellenmiş. Bazı dolandırıcılıklar ise kullanıcı cihazlarına malware yükleyerek ekstra risk yaratıyor.
Google, bu yıl Android uygulamalarındaki iki büyük botnet operasyonunu da engelledi. Geçen ay, günlük 1,5 milyar teklif talebi üreten bir dolandırıcılık planına bağlı 352 uygulamayı Play Store’dan kaldırdı. Şubat ayında ise ayrı bir dolandırıcılık operasyonunda yer alan 200 uygulamayı sildi.
Temmuz ayında ise, 10 milyon Android cihazını etkileyen üçüncü bir dolandırıcılık operasyonu için Çin merkezli bir hacker grubuna dava açtı.
Bjorke’ye göre, AI yatırımları IVT ve reklam dolandırıcılığını azaltmada etkili olmaya devam edecek.
“Bu her zaman ‘karşılıklı hamle’ türünde bir oyun. Biz ilerleme kaydediyoruz, kötü aktörler davranışlarını değiştiriyor, biz tekrar ilerliyoruz, onlar tekrar değiştiriyor.”
AI araçları, kötü aktörleri daha hızlı tespit edebiliyor ve veri analizine kıyasla daha sağlam bir çözüm sunuyor:
“Tamamen güvenli değil ama bu tür durumlarda veri analizine kıyasla daha etkili.”
Geçen hafta Google, politikaya aykırı reklamları tespit etmek için gereken AI eğitim verisini 10,000 kat azalttığını duyurdu; bu da yöntemlerin giderek daha verimli hâle geldiğini gösteriyor.
