Sebagian besar iklan di situs web dan aplikasi—sekitar 30 -40%—tidak pernah dilihat oleh mata manusia, tidak pernah diproses oleh otak manusia, dan tidak pernah ditampilkan kepada pengguna sebenarnya.
Menurut mFilterIt, sebuah perusahaan kepercayaan dan intelijen digital yang menganalisis 342 kampanye iklan pada tahun 2024, industri ini masih menganggap “keterlihatan” sebagai bukti keberhasilan.
Berdasarkan standar saat ini, sebuah iklan dihitung sebagai “terlihat” jika setidaknya 50% pikselnya terlihat di layar selama satu detik (dua detik untuk video). Ambang batas ini menentukan penagihan. Pengiklan membayar bila kondisi teknis ini terpenuhi.
Namun keterlihatan hanya mengukur apakah sebuah iklan terlihat—bukan apakah seseorang benar-benar melihatnya, mengambil tindakan, atau bahkan berada di sisi lain.
Mereka disajikan ke bot. Ditampilkan selama milidetik di layar yang tidak dilihat siapa pun. Bagian bawah konten dimuat saat pengguna menggulir melewatinya. Iklan secara teknis “menayangkan”. Bill of Platforms untuk mereka. Tapi tidak ada manusia yang melihatnya.
Perbedaan antara terlihat dan terlihat
Pertimbangkan skenario ini: Seseorang sedang menonton pertandingan kriket di ponselnya. Sebuah iklan dimuat di bagian bawah layar dan berada di sana selama beberapa detik. Ini memenuhi ambang batas observasi. Pengiklan ditagih. Kemudian pemirsa beralih ke WhatsApp.
Tidak ada yang melihat iklan itu. Perusahaan tetap membayarnya.
“Anda dapat melihat dari pergerakan dan perilaku tikus ketika seseorang terbang, namun sistem tetap menghitungnya sebagai pemandangan,” Amit Relan, CEO dan salah satu pendiri AmFilterIt, mengatakan kepada YourStory dalam wawancara dengan YourStory.
Antarmuka ini—antara tampilan teknis dan perhatian manusia sebenarnya—adalah tempat terjadinya penipuan. Menurut analisis mFilterIt, antara 30% dan 45% lalu lintas terprogram yang “valid” gagal dalam apa yang disebut industri sebagai “otentikasi mendalam”. Ini adalah efek yang menampilkan pola perilaku yang tidak sesuai dengan konten penjelajahan manusia sebenarnya.
Bot sekarang dirancang untuk lulus tes satu detik. Mereka menggulir. Mereka mengarahkan kursor ke konten. Mereka menonton video tersebut tepat dua detik, lalu melanjutkan. Mereka meniru kebosanan dan gangguan manusia. Mereka melewati ambang batas penagihan tanpa menjadi manusia.
“Sebelumnya, metrik pengukurannya adalah viewable artinya terlihat, tapi mesin bisa melakukannya. Bot bisa melakukannya, jadi pertanyaannya adalah bagaimana Anda mengukur perhatian manusia yang sebenarnya?” kata Relan.
Ini juga memengaruhi penargetan ulang, yang berarti menampilkan iklan kepada orang-orang yang pernah mengunjungi situs Anda. Hal ini efisien karena merek menjangkau prospek ‘hangat’ yang telah menyatakan minatnya.
Namun, jika 30% pengunjung situs ‘sebenarnya’ Anda adalah bot, maka penargetan ulang berarti bahwa uang suatu merek akan digunakan untuk menampilkan iklan ke bot ini lagi.
Efek-efek tersebut mulai terasa.
Meskipun efeknya mungkin memerlukan biaya lebih sedikit. Jumlahnya bertambah dengan cepat. “Di mana pun antara 12 hingga 14% pemasaran digital terbuang sia-sia dan di India saja, kita berbicara tentang sepuluh hingga dua belas ribu crore rupee setiap tahunnya, dan secara global, jumlahnya sekitar seratus miliar dolar,” kata Raylan.
@media (lebar maksimal: 769 piksel) { .thumbnailWrapper{ lebar:6.62rem !penting; } .Baca juga titleImage{ min-width: 81px ! penting; tinggi minimum: 81px !penting; } .alsoReadMainTitleText{ukuran font: 14 piksel !penting; tinggi garis: 20px !penting; } .alsoReadHeadText{ukuran font: 24 piksel !penting; tinggi garis: 20px !penting; } }
Pengunduhan aplikasi yang tidak pernah terjadi
Kampanye pemasangan aplikasi lebih buruk. Perusahaan membayar Rs 150 hingga Rs 500 per pemasangan tergantung pada kategorinya.
Meskipun segala sesuatunya tampak berjalan lancar di dasbor, data retensi menunjukkan sebaliknya.
Misalnya, jika sebuah perusahaan melihat 10.000 penginstalan dalam sebulan, tingkat retensinya bisa mencapai 40%, yang berarti sebagian besar pengguna tidak pernah membuka aplikasi untuk kedua kalinya.
Beberapa dari mereka tidak pernah menjadi pengguna. Itu adalah emulator—bentuk perangkat lunak yang menghasilkan instalasi palsu dalam skala besar. Masing-masing mendapat identitas sintetis: ID perangkat palsu, lokasi palsu, perilaku palsu.
Instalasi terdaftar sebagai nyata. Platform atribusi memberi kredit kepada penerbit. Perusahaan membayar untuk “pengguna” yang tidak pernah ada.
“Siapa pun dapat membuat identitas sintetis dan membuat instalasi palsu, dan semua uang itu berakhir tanpa pengguna sebenarnya,” kata Raylan.
Hal ini tidak jarang. Menurut analisis mFilterIt, 43% lalu lintas tidak valid berasal dari jaringan afiliasi, tempat penipuan instalasi paling terkonsentrasi.
Jaringan afiliasi adalah platform yang menghubungkan pedagang (merek atau pengiklan) dengan penerbit (afiliasi seperti blogger, influencer, atau pemilik situs web) untuk memfasilitasi pemasaran berbasis kinerja.
@media (lebar maksimal: 769 piksel) { .thumbnailWrapper{ lebar:6.62rem !penting; } .Baca juga titleImage{ min-width: 81px ! penting; tinggi minimum: 81px !penting; } .alsoReadMainTitleText{ukuran font: 14 piksel !penting; tinggi garis: 20px !penting; } .alsoReadHeadText{ukuran font: 24 piksel !penting; tinggi garis: 20px !penting; } }
Situs yang dirancang untuk membuang-buang uang Anda
Lalu ada situs yang dibuat untuk iklan. Ini bukan publikasi asli. Mereka ada hanya untuk menjual ruang iklan.
Kontennya sampah—biasanya artikel buatan AI diambil dari situs lain, ditulis ulang secukupnya untuk menghindari filter hak cipta.
Tata letaknya dirancang untuk memuat iklan sebanyak mungkin, bukan keterbacaan. Seorang pengunjung membuka halaman tersebut, memicu sepuluh panggilan iklan, dan keluar. Perusahaan memesan slot iklan ini tetapi tidak ada yang membaca iklan ini karena tidak ada yang mengunjungi situs tersebut.
“Ini dibuat untuk situs periklanan dan situs air kotor AI yang ada hanya untuk menghasilkan pengaruh dan tidak ada yang lain,” kata Raylan.
Beberapa situs ini melangkah lebih jauh. Mereka menggunakan skrip penyegaran otomatis yang memuat ulang halaman setiap beberapa detik tanpa pengguna melakukan apa pun, sehingga menghasilkan tayangan baru setiap saat. Atau mereka menumpuk iklan di luar layar dalam bingkai yang tidak terlihat namun melaporkannya sebagai sudah dilihat.
Tujuan yang buruk
Ini bukan hanya tentang bot; Ini tentang penempatan yang buruk. Algoritma sering kali mengoptimalkan skenario yang paling murah dibandingkan skenario yang paling tepat.
Berdasarkan temuan yang mengejutkan dari analisis mFilterIt, 7% hingga 9% tayangan YouTube dalam kampanye yang dianalisis menggunakan konten yang “Dibuat untuk Anak-Anak”. Untuk merek yang menjual asuransi, mobil, atau perangkat lunak perusahaan, hal ini sia-sia bagi audiens yang tidak mau berkonversi, namun sistem menandainya sebagai pengiriman yang berhasil.
Perusahaan membatasi frekuensi kampanye—menampilkan iklan kepada pengguna beberapa kali—untuk mencegah kelelahan iklan.
Namun platform melaporkan frekuensi rata-rata. Artinya, meskipun batas frekuensi suatu perusahaan mungkin ditetapkan ke lima, satu pengguna mungkin melihat iklan satu kali sementara pengguna lain mungkin melihatnya 20 kali. Rata-ratanya masih tetap lima, membuat batas tersebut tidak ada artinya.
“Di mana pun ada uang, selalu ada distorsi, dan itu yang perlu diukur dan dikendalikan,” kata Raylan.
