Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse für digitale Werbebetrugserkennungssoftware, nach Typen (lokal, Cloud), Anwendungen (Einzelpersonen, kleine Unternehmen (10 bis 49 Mitarbeiter), mittlere Unternehmen (50 bis 249 Mitarbeiter), große Unternehmen (250 oder mehr Mitarbeiter beschäftigen)) und regionale Einblicke und Prognosen bis 2033

Marktgröße für Software zur Erkennung von digitalem Anzeigenbetrug

Der weltweite Markt für digitale Betrugserkennungssoftware wurde im Jahr 2024 auf 12.880 Millionen US-Dollar geschätzt und soll bis 2033 voraussichtlich 14.554,4 Millionen US-Dollar erreichen, was einem jährlichen Wachstum von 13 % von 2025 bis 2033 entspricht. Es wird erwartet, dass der Markt deutlich ansteigt und bis 2025 etwa 44.120,63 Millionen US-Dollar erreicht, angetrieben durch die steigende Nachfrage nach fortschrittlichen Betrugserkennungslösungen in der digitalen Werbung.

Der Katamaranmarkt in den Vereinigten Staaten verzeichnet ein stetiges Wachstum, angetrieben durch die steigende Nachfrage nach Luxus- und Freizeitbooten. Küstenstaaten wie Florida, Kalifornien und Texas leisten einen wichtigen Beitrag und profitieren von günstigem Wetter und einer robusten Meerestourismusbranche. Technologische Fortschritte im Katamarandesign, einschließlich Hybridantrieb und Leichtbaumaterialien, verbessern Leistung und Kraftstoffeffizienz. Auch die wachsende Beliebtheit von Charterdiensten und Abenteuertourismus treibt die Marktexpansion voran. Darüber hinaus wird erwartet, dass das steigende verfügbare Einkommen und das Verbraucherinteresse an erstklassigen Schiffserlebnissen in den kommenden Jahren zu weiteren Investitionen in den US-amerikanischen Katamaranmarkt führen werden

Der Markt für digitale Werbebetrugserkennungssoftware ist ein schnell wachsender Sektor, der durch die zunehmende Komplexität des Online-Werbebetrugs und den wachsenden Bedarf an robusten Erkennungs- und Präventionsmaßnahmen angetrieben wird. Dieser Markt umfasst eine Reihe von Softwarelösungen zur Erkennung und Eindämmung verschiedener Formen von Anzeigenbetrug, darunter Bot-Traffic, Klickbetrug, Ad Stacking und Domain-Spoofing. Da die Ausgaben für digitale Werbung weiter steigen, steigt auch der Anreiz für betrügerische Aktivitäten, was Software zur Erkennung von Anzeigenbetrug zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Werbetreibende und Publisher macht. Ein Hauptaugenmerk liegt auf Echtzeiterkennungsfunktionen, die eine sofortige Identifizierung und Blockierung von betrügerischem Datenverkehr ermöglichen. Der Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) verbessert die Genauigkeit und Effizienz von Systemen zur Erkennung von Anzeigenbetrug. Der zunehmende Einsatz von mobiler Werbung und programmatischer Werbung erhöht den Bedarf an speziellen Lösungen zur Erkennung von Anzeigenbetrug, die auf diese Umgebungen zugeschnitten sind. Darüber hinaus wird im digitalen Werbeökosystem immer mehr Wert auf Transparenz und Verantwortlichkeit gelegt, was zu einer erhöhten Nachfrage nach Software zur Erkennung von Anzeigenbetrug führt, die detaillierte Berichte und Analysen bietet. Der Aufstieg der Werbung im vernetzten Fernsehen (CTV) bringt auch neue Herausforderungen und Möglichkeiten für die Erkennung von Werbebetrug mit sich. Angesichts der geschätzten weltweiten Verluste durch Werbebetrug in zweistelliger Milliardenhöhe pro Jahr ist der Markt für digitale Software zur Erkennung von Werbebetrug auf weiteres Wachstum eingestellt. Investitionen in Forschung und Entwicklung sind von entscheidender Bedeutung, um den sich weiterentwickelnden Betrugstechniken immer einen Schritt voraus zu sein. Der Markt wird maßgeblich von Regulierungsinitiativen und Industriestandards zur Bekämpfung von Werbebetrug beeinflusst.

Markttrends für digitale Werbebetrugserkennungssoftware

Der Markt für Software zur Erkennung von digitalem Werbebetrug verzeichnete ein erhebliches Wachstum, das auf die zunehmende Verfeinerung der Werbebetrugstaktiken zurückzuführen ist. Die Verluste durch Werbebetrug beliefen sich im Jahr 2023 weltweit auf schätzungsweise 68 Milliarden US-Dollar. Der Einsatz von Bot-Erkennungstechnologie nahm zwischen 2020 und 2023 um 40 % zu, da Unternehmen versuchten, den nichtmenschlichen Datenverkehr zu bekämpfen. Die Einführung von KI-gestützten Lösungen zur Erkennung von Werbebetrug verzeichnete im Jahr 2023 einen Anstieg um 50 %, was ihre Wirksamkeit bei der Identifizierung komplexer Betrugsmuster unterstreicht. Echtzeit-Überwachungs- und Präventionssysteme erfreuen sich immer größerer Beliebtheit und erreichen bis Ende 2023 eine Akzeptanzrate von 35 % bei Werbetreibenden. Mobiler Werbebetrug stellt nach wie vor ein großes Problem dar und ist für etwa 25 % aller Werbebetrugsvorfälle verantwortlich. Die Ausgaben für Software zur Erkennung von Anzeigenbetrug für mobile Werbung stiegen im Jahr 2023 um 30 %. Auch der Anzeigenbetrug im Bereich Connected TV (CTV) nimmt zu, wobei die Verluste in diesem Sektor im Jahr 2023 1 Milliarde US-Dollar erreichen werden. Der Einsatz von Domain-Verifizierungs- und Markensicherheitstools nahm im Jahr 2023 um 20 % zu, da Werbetreibende versuchten, den Ruf ihrer Marke zu schützen. Geolocation-Betrug, bei dem Anzeigenimpressionen fälschlicherweise als von bestimmten Standorten stammend dargestellt werden, ist für 15 % aller Anzeigenbetrugsvorfälle verantwortlich. Die Implementierung der Blockchain-Technologie zur Verhinderung von Werbebetrug gewinnt an Bedeutung, mit einem Anstieg der Pilotprojekte um 10 % im Jahr 2023.

Marktdynamik für digitale Werbebetrugserkennungssoftware

Software zur Erkennung von digitalem Werbebetrug spielt eine entscheidende Rolle beim Schutz von Werbeinvestitionen, indem sie betrügerische Aktivitäten wie Klickbetrug, Bot-Traffic und Domain-Spoofing erkennt. Der Markt für Software zur Erkennung von digitalem Werbebetrug wird durch die zunehmende Verbreitung von Werbebetrug angetrieben, der zu erheblichen finanziellen Verlusten für Werbetreibende und Unternehmen geführt hat. Diese Software nutzt künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big-Data-Analysen, um betrügerische Aktivitäten in Echtzeit zu erkennen und einzudämmen. Unternehmen aller Branchen setzen digitale Lösungen zur Erkennung von Werbebetrug ein, um ihre Werbeeffizienz zu steigern und eine höhere Kapitalrendite zu gewährleisten.

TREIBER

"Wachsende Akzeptanz digitaler Werbung"

Die zunehmende Akzeptanz digitaler Werbung ist ein wesentlicher Treiber für den Markt für Software zur Erkennung von digitalem Werbebetrug. Da Unternehmen ihre Marketingstrategien von traditionellen auf digitale Plattformen verlagern, steigt das Risiko von Anzeigenbetrug erheblich. Laut einem Bericht von Juniper Research werden Werbetreibende durch digitalen Anzeigenbetrug voraussichtlich jährlich über 100 Milliarden US-Dollar verlieren. Diese alarmierende Zahl hat die Nachfrage nach fortschrittlichen Lösungen zur Betrugserkennung angeheizt.

Darüber hinaus ist programmatische Werbung, die einen erheblichen Teil der digitalen Werbeausgaben ausmacht, sehr anfällig für betrügerische Aktivitäten. Das Interactive Advertising Bureau (IAB) berichtete, dass die Ausgaben für programmatische Werbung im Jahr 2023 155 Milliarden US-Dollar überstiegen, wobei ein erheblicher Prozentsatz durch betrügerischen Traffic verloren ging.

Darüber hinaus hat auch mobile Werbung zum Anstieg betrügerischer Aktivitäten beigetragen, da Kriminelle mobile Werbenetzwerke mithilfe von Bots und gefälschten App-Installationen ausnutzen. Eine Studie von AppsFlyer ergab, dass mobiler Werbebetrug im Jahr 2022 weltweite Verluste von fast 2,1 Milliarden US-Dollar verursachte. Da Werbetreibende ihre Budgets für digitale Werbung schützen möchten, wächst die Nachfrage nach ausgefeilter Software zur Erkennung von Werbebetrug weiter, die genaue Anzeigenplatzierungen und einen verbesserten ROI gewährleistet.

EINSCHRÄNKUNGEN

"Zunehmende Raffinesse von Betrügern"

Eines der größten Hemmnisse auf dem Markt für Software zur Erkennung von digitalem Werbebetrug ist die zunehmende Raffinesse der Betrüger. Da die Erkennungsmethoden immer ausgereifter werden, entwickeln Betrüger ständig neue Techniken, um Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen. Betrüger verwenden beispielsweise hochentwickelte Bots, die menschliches Verhalten nachahmen, was es schwierig macht, betrügerischen Datenverkehr von legitimen Benutzern zu unterscheiden.

Ein weiteres großes Problem ist Domain-Spoofing, bei dem betrügerische Akteure gefälschte Websites erstellen, die seriösen Herausgebern ähneln, um Werbetreibende dazu zu verleiten, Anzeigen auf nicht existierenden oder qualitativ minderwertigen Websites zu schalten. Laut White Ops sind fast 20 % der digitalen Anzeigenimpressionen von Domain-Spoofing betroffen, was zu erheblichen Umsatzeinbußen führt.

Darüber hinaus nutzen Betrüger künstliche Intelligenz, um fortschrittliche Bots zu entwickeln, die realistische Benutzerinteraktionen generieren können. Diese KI-gesteuerten Bots können Interaktionen in Echtzeit simulieren, etwa Scrollen, Klicken und sogar das Ausfüllen von Formularen, wodurch herkömmliche Methoden zur Betrugserkennung überflüssig werden. Eine Studie der World Federation of Advertisers (WFA) ergab, dass Bot-generierter Werbebetrug fast 40 % des digitalen Werbebetrugs ausmacht und damit eine der größten Herausforderungen für die Branche darstellt.

Darüber hinaus nutzen Betrüger neue Werbekanäle wie Connected TV (CTV) und In-App-Werbung aus, die über weniger etablierte Mechanismen zur Betrugserkennung verfügen. Berichten zufolge hat der CTV-Werbebetrug allein im Jahr 2022 um 300 % zugenommen. Diese Herausforderungen machen es für Anbieter digitaler Werbebetrugserkennungssoftware zwingend erforderlich, ihre Lösungen ständig zu erneuern und zu verbessern, um betrügerischen Aktivitäten immer einen Schritt voraus zu sein.

GELEGENHEIT

"Aufstieg KI-gestützter Lösungen zur Betrugserkennung"

Die zunehmende Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in Betrugserkennungssoftware bietet eine erhebliche Chance für das Marktwachstum. KI-gestützte Lösungen sind in der Lage, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, Muster zu erkennen und Anomalien zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen.

Algorithmen für maschinelles Lernen verbessern die Fähigkeit, zwischen echtem und betrügerischem Datenverkehr zu unterscheiden, indem sie Verhaltensmuster, Gerätenutzung und Geolokalisierungsdaten bewerten. Laut einer Studie von eMarketer verzeichneten Unternehmen, die KI-gesteuerte Lösungen zur Erkennung von Anzeigenbetrug implementierten, einen Rückgang der betrügerischen Anzeigenimpressionen um 40 %.

Darüber hinaus entwickelt sich die Blockchain-Technologie zu einer potenziellen Lösung zur Bekämpfung von Werbebetrug. Blockchain-basierte Werbeplattformen sorgen für Transparenz bei Transaktionen und ermöglichen es Werbetreibenden, ihre Anzeigenplatzierungen zu verfolgen und sicherzustellen, dass ihre Anzeigen legitime Zielgruppen erreichen. Branchenberichte deuten darauf hin, dass durch die Einführung der Blockchain in der digitalen Werbung Werbetreibende durch die Reduzierung betrügerischer Transaktionen jährlich über 19 Milliarden US-Dollar einsparen könnten.

Darüber hinaus schaffen zunehmende staatliche Vorschriften zur Eindämmung von digitalem Werbebetrug Chancen für Anbieter von Betrugserkennungssoftware. Regulierungsbehörden wie die Federal Trade Commission (FTC) und die Europäische Kommission setzen strengere Richtlinien durch, um die Transparenz digitaler Werbung zu verbessern. Diese Regulierungsmaßnahmen ermutigen Unternehmen, in robuste Lösungen zur Betrugserkennung zu investieren, und fördern so das Marktwachstum.

HERAUSFORDERUNG

"Hohe Implementierungskosten und Komplexität"

Trotz des wachsenden Bedarfs an Software zur Erkennung von digitalem Anzeigenbetrug stellen hohe Implementierungskosten und Komplexität erhebliche Herausforderungen dar. Viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) haben aufgrund von Budgetbeschränkungen Schwierigkeiten, sich anspruchsvolle Lösungen zur Betrugserkennung zu leisten. Die Kosten für den Einsatz fortschrittlicher KI-gestützter Betrugserkennungssoftware in Verbindung mit den Integrationskosten schränken die Akzeptanz bei kleineren Werbetreibenden ein.

Darüber hinaus stellt die Komplexität der Integration von Betrugserkennungslösungen in bestehende Werbeplattformen eine weitere Herausforderung dar. Viele Unternehmen sind auf mehrere Werbenetzwerke und Demand-Side-Plattformen (DSPs) angewiesen, was eine nahtlose Integration von Tools zur Betrugserkennung in verschiedenen Systemen erfordert. Laut einer Umfrage von Forrester berichteten über 60 % der Unternehmen über Schwierigkeiten bei der Integration von Betrugserkennungssoftware in ihren bestehenden Ad-Tech-Stack, was zu Ineffizienzen und erhöhten Betriebskosten führte.

Darüber hinaus stellen Fehlalarme bei der Betrugserkennung nach wie vor eine Herausforderung dar, da eine übermäßig aggressive Filterung fälschlicherweise legitimen Datenverkehr blockieren kann, was zu Umsatzeinbußen für Publisher führt. Eine Studie der Association of National Advertisers (ANA) ergab, dass fast 15 % der gemeldeten Anzeigenimpressionen fälschlicherweise als betrügerisch identifiziert wurden, was dazu führte, dass Werbetreibenden potenzielle Conversions entgingen.

Schließlich erschwert der globale Charakter digitaler Werbung die Bemühungen zur Betrugserkennung. Betrüger agieren in mehreren Regionen und nutzen VPNs und Proxyserver, um ihre Identität zu verschleiern. Dies macht es für Werbetreibende schwierig, betrügerische Aktivitäten genau zu verfolgen und regionalspezifische Gegenmaßnahmen durchzusetzen. Da sich Betrugstaktiken ständig weiterentwickeln, müssen Unternehmen in kontinuierliche Forschung und Entwicklung investieren, um die Möglichkeiten zur Betrugserkennung zu verbessern und gleichzeitig Fehlalarme zu minimieren und die Implementierungskosten zu senken.

Segmentierungsanalyse

Der Markt für digitale Anzeigenbetrugserkennungssoftware kann nach Typ (lokal, Cloud) und Anwendung (Einzelpersonen, kleine, mittlere und große Unternehmen) segmentiert werden.

Nach Typ

• Lokal: On-Premises-Software zur Betrugserkennung bei digitaler Werbung umfasst die Installation und Ausführung der Software auf den eigenen Servern und der Infrastruktur eines Unternehmens. Dieser Ansatz bietet eine bessere Kontrolle über die Datensicherheit und Anpassungsoptionen. Ungefähr 30 % der Unternehmen entscheiden sich aufgrund strenger Datenschutzanforderungen und der Notwendigkeit der Integration in bestehende Systeme für On-Premise-Lösungen.

• Cloud: Cloudbasierte Software zur Betrugserkennung bei digitaler Werbung wird von einem Drittanbieter gehostet und verwaltet und bietet Skalierbarkeit, Flexibilität und einfache Bereitstellung. Besonders attraktiv ist dieses Modell für kleine und mittelständische Unternehmen, denen die Ressourcen zur Verwaltung einer eigenen Infrastruktur fehlen. Ungefähr 70 % der Unternehmen entscheiden sich aufgrund ihrer Kosteneffizienz und Benutzerfreundlichkeit für cloudbasierte Lösungen.

Auf Antrag

• Einzelnutzer: Einzelnutzer wie unabhängige Blogger und Freiberufler verwenden Software zur Erkennung von Werbebetrug, um ihre Werbeeinnahmen vor betrügerischen Klicks und Impressionen zu schützen. Dieses Segment macht einen kleinen, aber wachsenden Marktanteil aus.

• Kleine Unternehmen (10 bis 49 Mitarbeiter): Kleine Unternehmen nutzen Software zur Erkennung von Werbebetrug, um ihre Investitionen in digitale Werbung zu schützen und sicherzustellen, dass sie legitime Kunden erreichen. Diese Unternehmen verlassen sich häufig auf kostengünstige, cloudbasierte Lösungen.

• Mittelgroße Unternehmen (50 bis 249 Mitarbeiter): Mittelgroße Unternehmen benötigen robustere Funktionen zur Erkennung von Anzeigenbetrug, um größere Werbebudgets und komplexe Marketingkampagnen verwalten zu können. Sie suchen häufig nach Lösungen, die erweiterte Analyse- und Berichtsfunktionen bieten.

• Große Unternehmen (beschäftigen 250 oder mehr Mitarbeiter): Große Unternehmen stehen aufgrund ihrer umfangreichen digitalen Werbepräsenz vor den größten Herausforderungen bei der Bekämpfung von Anzeigenbetrug. Sie benötigen ausgereifte Lösungen der Enterprise-Klasse, die große Datenmengen verarbeiten können und umfassenden Schutz bieten.

Regionaler Ausblick auf den Markt für digitale Werbebetrugserkennungssoftware

Der Markt für Software zur Erkennung von digitalem Werbebetrug verzeichnet in verschiedenen Regionen unterschiedliche Wachstumsraten, die von Faktoren wie den Ausgaben für digitale Werbung, regulatorischen Rahmenbedingungen und der Verbreitung von Werbebetrug beeinflusst werden.

Nordamerika

Nordamerika ist ein wichtiger Markt für Software zur Betrugserkennung in digitaler Werbung, angetrieben durch hohe Ausgaben für digitale Werbung und einen starken Fokus auf Markensicherheit. Die Vereinigten Staaten haben den größten Anteil am nordamerikanischen Markt, wobei die Verluste durch Werbebetrug im Jahr 2023 schätzungsweise 30 Milliarden US-Dollar erreichen werden. Die Akzeptanz fortschrittlicher Lösungen zur Erkennung von Werbebetrug ist sowohl bei Werbetreibenden als auch bei Publishern hoch. Auch regulatorische Initiativen wie das Transparency and Consent Framework (TCF) steigern die Nachfrage nach Software zur Erkennung von Werbebetrug. Kanada ist ein weiterer wichtiger Markt mit einem wachsenden Bewusstsein für Werbebetrug und steigenden Investitionen in Erkennungs- und Präventionsmaßnahmen.

Europa

Europa verzeichnet ein stetiges Wachstum auf dem Markt für Software zur Betrugserkennung bei digitaler Werbung, angetrieben durch steigende Ausgaben für digitale Werbung und strenge Datenschutzbestimmungen. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) hat den Fokus auf Datensicherheit und Transparenz verstärkt, was zu einer erhöhten Nachfrage nach Lösungen zur Erkennung von Werbebetrug geführt hat. Deutschland, das Vereinigte Königreich und Frankreich sind die größten Märkte in Europa und verfügen über erhebliche Investitionen in Maßnahmen zur Verhinderung von Werbebetrug. Die Einführung von KI-gestützten Lösungen zur Erkennung von Anzeigenbetrug gewinnt in der gesamten Region an Bedeutung.

Asien-Pazifik

Der asiatisch-pazifische Raum verzeichnet ein rasantes Wachstum des Marktes für digitale Werbebetrugserkennungssoftware, angetrieben durch den boomenden E-Commerce-Sektor und steigende Ausgaben für digitale Werbung. China und Indien sind die größten Märkte in der Region, die aufgrund des hohen Volumens digitaler Transaktionen vor großen Herausforderungen bei der Bekämpfung von Werbebetrug stehen. Die Akzeptanz mobiler Werbung ist im asiatisch-pazifischen Raum besonders hoch, was zu einer erhöhten Nachfrage nach Lösungen zur Erkennung von mobilem Werbebetrug führt. In der Region kommt es auch zu einer Zunahme ausgefeilter Werbebetrugstechniken wie Click-Injection und App-Install-Betrug.

Naher Osten und Afrika

Die Region Naher Osten und Afrika ist ein aufstrebender Markt für Software zur Erkennung von digitalem Anzeigenbetrug, der durch steigende Ausgaben für digitale Werbung und ein wachsendes Bewusstsein für Anzeigenbetrug angetrieben wird. Die Vereinigten Arabischen Emirate und Saudi-Arabien sind die größten Märkte in der Region und verfügen über erhebliche Investitionen in digitale Werbung. Die Akzeptanz von Lösungen zur Erkennung von Werbebetrug ist im Vergleich zu anderen Regionen immer noch relativ gering, es wird jedoch zunehmend erkannt, dass Investitionen in digitale Werbung geschützt werden müssen. Die Region steht vor einzigartigen Herausforderungen wie begrenzter Datenverfügbarkeit und Sprachbarrieren.

LISTE DER WICHTIGSTEN UNTERNEHMEN AUF DEM Markt für digitale Werbebetrugserkennungssoftware profiliert

White Ops, Confiant, IAS (Integral Ad Science), DoubleVerify, Pixalate, Forensiq von Impact

Top-Unternehmen nach Marktanteil

• DoubleVerify: DoubleVerify hält aufgrund seiner umfassenden Suite an Verifizierungslösungen einen führenden Marktanteil auf dem Markt für digitale Anzeigenbetrugserkennungssoftware. Die Technologie des Unternehmens gewährleistet die Sichtbarkeit von Anzeigen, Markensicherheit und Betrugsprävention auf verschiedenen Plattformen. Ihr Engagement für die Bereitstellung genauer und zuverlässiger Daten hat ihnen das Vertrauen großer Werbetreibender und Verlage eingebracht. DoubleVerify hält etwa 22 % des Marktanteils.

• IAS (Integrierte Werbewissenschaft): IAS verfügt außerdem über einen erheblichen Marktanteil und bietet innovative Lösungen zur Anzeigenüberprüfung und -optimierung. Die Technologie des Unternehmens hilft Werbetreibenden, die Qualität ihrer digitalen Medien zu messen und zu verbessern und stellt so sicher, dass Anzeigen von echten Menschen in sicheren und markengerechten Umgebungen gesehen werden. Ihr proaktiver Ansatz zur Bekämpfung von Werbebetrug hat sie für viele Unternehmen zur bevorzugten Wahl gemacht. IAS erobert rund 20 % des Marktanteils.

Jüngste Entwicklungen von Herstellern auf dem Markt für Software zur Erkennung von digitalem Anzeigenbetrug

In den Jahren 2023 und 2024 haben sich Hersteller auf dem Markt für Software zur Erkennung digitaler Werbebetrug darauf konzentriert, ihre Fähigkeiten zur Bekämpfung immer ausgefeilterer Betrugstechniken zu verbessern. White Ops (jetzt Teil von Goldman Sachs) hat eine fortschrittliche Bot-Erkennungstechnologie auf den Markt gebracht, die maschinelles Lernen nutzt, um nichtmenschlichen Datenverkehr mit größerer Genauigkeit zu identifizieren und zu blockieren. Confiant hat eine neue Plattform eingeführt, die eine Echtzeitüberwachung von Werbemitteln ermöglicht, um Malware- und Malvertising-Angriffe zu verhindern. IAS (Integral Ad Science) hat mit großen Social-Media-Plattformen zusammengearbeitet, um verbesserte Lösungen zur Anzeigenüberprüfung und Markensicherheit bereitzustellen. DoubleVerify hat seine Betrugserkennungsfunktionen erweitert, um neue Kanäle wie Connected TV (CTV) und In-App-Werbung abzudecken. Pixalate hat ein neues Tool auf den Markt gebracht, das Werbebetrug bei programmatischer Werbung erkennt und verhindert und Werbetreibenden dabei hilft, ihre Kampagnen zu optimieren. Forensiq von Impact hat eine Lösung eingeführt, die Blockchain-Technologie nutzt, um die Authentizität von Anzeigenimpressionen zu überprüfen. Diese Entwicklungen spiegeln das Engagement der Branche wider, dem Werbebetrug immer einen Schritt voraus zu sein und die Integrität des Ökosystems der digitalen Werbung zu schützen. Im vierten Quartal 2023 investierten 65 % der Unternehmen in die Modernisierung bestehender Tools zur Betrugserkennung. Darüber hinaus konzentrierten sich Unternehmen zunehmend auf die Integration von Threat-Intelligence-Daten in ihre Plattformen, was zu einer Verbesserung der Anomalieerkennungsraten um 40 % führte.

Entwicklung neuer Produkte

Die Entwicklung neuer Produkte auf dem Markt für digitale Betrugserkennungssoftware wird durch die Notwendigkeit vorangetrieben, aufkommende Betrugsbedrohungen anzugehen und die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern. Unternehmen nutzen zunehmend maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI), um komplexe Betrugsmuster zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu erkennen sind. Pixalate hat ein neues Tool zur Erkennung von anspruchsvollem ungültigem Traffic (SIVT) in mobiler Werbung auf den Markt gebracht. DoubleVerify hat eine Lösung zur Überprüfung der Authentizität von Werbeimpressionen in Connected-TV-Umgebungen (CTV) eingeführt. IAS (Integral Ad Science) hat eine Plattform entwickelt, die eine Echtzeitüberwachung von Werbemitteln ermöglicht, um Malvertising-Angriffe zu verhindern. White Ops (jetzt Teil von Goldman Sachs) hat eine fortschrittliche Bot-Erkennungstechnologie auf den Markt gebracht, die Verhaltensanalysen nutzt, um nichtmenschlichen Datenverkehr zu identifizieren und zu blockieren. Confiant hat eine neue Funktion eingeführt, die Domain-Spoofing erkennt und verhindert, bei dem betrügerische Websites sich als legitime Herausgeber ausgeben. Forensiq von Impact hat eine Lösung entwickelt, die die Blockchain-Technologie nutzt, um die Authentizität von Anzeigenimpressionen zu überprüfen. Diese neuen Produkte spiegeln das Engagement der Branche wider, dem Anzeigenbetrug immer einen Schritt voraus zu sein und Werbetreibenden die Tools zur Verfügung zu stellen, die sie zum Schutz ihrer Investitionen in digitale Werbung benötigen. Im Jahr 2023 führte die Einbindung von KI in die Betrugserkennung zu einer 50-prozentigen Steigerung der Genauigkeit bei der Erkennung betrügerischer Aktivitäten.

Investitionsanalyse und -chancen

Der Markt für digitale Software zur Erkennung von Anzeigenbetrug bietet erhebliche Investitionsmöglichkeiten aufgrund der wachsenden Bedrohung durch Anzeigenbetrug und des zunehmenden Bedarfs an wirksamen Erkennungs- und Präventionsmaßnahmen. Risikokapitalfirmen investieren aktiv in Unternehmen, die innovative Technologien zur Erkennung von Anzeigenbetrug entwickeln. Die zunehmende Verfeinerung von Werbebetrugstaktiken steigert die Nachfrage nach fortschrittlichen Lösungen, beispielsweise solchen, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) nutzen. Investoren konzentrieren sich auch auf Unternehmen, die Echtzeit-Überwachungs- und Präventionsfunktionen anbieten. Der Markt für Software zur Erkennung von Werbebetrug in aufstrebenden Kanälen wie Connected TV (CTV) und mobiler Werbung zieht erhebliche Investitionen an. Das Wachstum der programmatischen Werbung eröffnet auch Möglichkeiten für Unternehmen, die in diesem Umfeld wirksame Lösungen zur Betrugserkennung anbieten können. Die weltweiten Ausgaben für digitale Werbung werden im Jahr 2024 voraussichtlich 600 Milliarden US-Dollar erreichen, was die Erkennung von Anzeigenbetrug zu einer entscheidenden Investition für Werbetreibende macht. Es bestehen Chancen bei der Entwicklung von Lösungen, die die Authentizität von Anzeigenimpressionen überprüfen und sicherstellen können, dass Anzeigen von echten Menschen in sicheren und markengerechten Umgebungen gesehen werden. Darüber hinaus besteht ein wachsendes Interesse an Investitionen in Unternehmen, die Blockchain-basierte Lösungen zur Verhinderung von Werbebetrug entwickeln. Investitionsdaten zeigen, dass der Einsatz von KI bei der Erkennung von Werbebetrug im Jahr 2023 zu Einsparungen von etwa 20 Milliarden US-Dollar für Werbetreibende führte.

BERICHTSBEREICHE über den Markt für Software zur Erkennung von digitalem Anzeigenbetrug

Der Bericht bietet eine eingehende Untersuchung des Marktes für digitale Anzeigenbetrugserkennungssoftware und vermittelt ein umfassendes Verständnis seiner Dynamik und seines Potenzials. Es beginnt mit einem Überblick über den Markt, einschließlich seiner Größe, der wichtigsten Treiber und aufkommenden Trends. Der Bericht befasst sich mit der Marktsegmentierung und liefert detaillierte Einblicke in verschiedene Arten von Software (lokal, Cloud) und Anwendungen (Einzelunternehmen, kleine, mittlere und große Unternehmen). Jedes Segment wird auf Basis historischer Daten und Zukunftsprognosen analysiert. Außerdem ist eine regionale Analyse enthalten, die Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum sowie den Nahen Osten und Afrika abdeckt und die Markttrends und -chancen in jeder Region hervorhebt. Die Wettbewerbslandschaft wird gründlich bewertet und die wichtigsten Akteure, ihre Strategien und jüngsten Entwicklungen profiliert. Darüber hinaus geht der Bericht auf die Herausforderungen und Chancen des Marktes ein, beispielsweise auf die zunehmende Verfeinerung von Werbebetrugstechniken und den Bedarf an effektiveren Lösungen. Es untersucht die Auswirkungen technologischer Fortschritte, einschließlich maschinellem Lernen, KI und Blockchain, auf die Landschaft der Anzeigenbetrugserkennung. Durch die Bereitstellung umfangreicher Daten und Erkenntnisse ist dieser Bericht eine wertvolle Ressource für Stakeholder, die fundierte Entscheidungen treffen und die Wachstumschancen auf dem Markt für Software zur Erkennung von digitalem Anzeigenbetrug nutzen möchten.