Google menggunakan model bahasa besar untuk mengurangi lalu lintas iklan yang tidak valid hingga 40% – Beragampengetahuan

Google menggunakan Model Bahasa Besar (LLM) di tim kualitas lalu lintas iklannya, Google Research dan DeepMind untuk mendeteksi dan memblokir lalu lintas yang tidak valid dengan lebih baik-kampanye iklan dari sumber non-manusia atau tidak menarik-di seluruh platform.

Mengapa kita peduli. Lalu lintas yang tidak efektif kehilangan anggaran pengiklan, condong ke pendapatan penerbit, dan merusak kepercayaan pada ekosistem iklan digital. Pertahanan yang ditingkatkan Google dirancang untuk mengidentifikasi lokasi iklan yang bermasalah secara lebih akurat, sehingga mengurangi perilaku kompetitif kebijakan sebelum memengaruhi kampanye. Ini berarti kesan yang kurang boros, akurasi penentuan posisi yang lebih baik, dan perlindungan anggaran yang kuat.

Dengan angka. Google mengatakan lalu lintas tidak valid yang terkait dengan praktik layanan iklan yang menipu atau mengganggu telah menurun sebesar 40%. Hal ini disebabkan oleh kecepatan deteksi yang lebih cepat dari lokasi risiko, yang dilakukan secara real time dengan menganalisis konten aplikasi/web, lokasi iklan dan interaksi pengguna.

Antara dua baris: Google telah menjalankan otomatisasi dan cek manual yang luas untuk memastikan pengiklan tidak mengenakan biaya untuk lalu lintas yang tidak valid. Namun, pendekatan yang digerakkan LLM bisa menjadi lompatan yang lebih besar dalam kecepatan dan akurasi dan dapat membuat strategi iklan yang menipu lebih sulit untuk diuntungkan.