Google está implementando grandes modelos de idiomas (LLM) de su equipo de calidad de tráfico publicitario, Google Research y DeepMind para detectar y asediar mejor el tráfico inválido, la actividad publicitaria de fuentes no humanas o no interesadas, en sus plataformas.
Por qué nos importa. El tráfico inválido drena los presupuestos de anunciantes, sesga los ingresos del editor y socava la confianza en el ecosistema de anuncios digitales. Las defensas mejoradas de Google tienen como objetivo identificar las ubicaciones de anuncios problemáticas con decano precisión, reduciendo los comportamientos que violan las políticas antaño de que afecten las campañas. Esto significaría menos impresiones desperdiciadas, una mejor precisión de orientación y una protección más musculoso para sus presupuestos.
Por los números. Google dijo que hubo una reducción del 40% en el tráfico no válido vinculado a prácticas de servicio engañosas o disruptivas. Esto se debe a la detección más rápida de ubicaciones riesgosas, que se logra en tiempo auténtico al analizar el contenido de la aplicación/web, las ubicaciones de anuncios y las interacciones del usufructuario.
Entre líneas: Google ya ejecuta extensas controles automatizados y manuales para respaldar que los anunciantes no se facturen por el tráfico no válido. Sin requisa, el Enfoque de víveres de LLM Podría ser un brinco decano en velocidad y precisión y podría hacer que las estrategias publicitarias engañosas sean mucho más difíciles de beneficiarse.
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