DoubleVerify ("DV"), fournisseur leader et indépendant de solutions de mesure et d’analyse de la qualité média digitale, annonce le lancement du premier programme de certification de plateformes programmatiques en matière de TV Connectée (CTV ), visant à protéger les annonceurs contre la fraude et le trafic invalide (IVT) sur ce type d’inventaire.

Pour être certifiée par DV, une plateforme d’achat programmatique doit démontrer sa capacité à éviter la fraude et le trafic invalide en appliquant la protection pré-bid de DV sur les inventaires de TV Connectée. A ce jour, les partenaires certifiés sont Amobee, MediaMath, SpotX, The Trade Desk et Xandr.

Caractérisé par sa rareté, son contenu premium et une forte demande, l’inventaire que l’on retrouve sur la TV Connectée commence à attirer l’attention des fraudeurs. DV a récemment constaté une augmentation sur un an de 120% de la fraude sur les inventaires disponibles via TV Connectée et applications mobiles, détectant plus de 200 applications de TV Connectée avec des pratiques fauduleuses sur la seule première moitié de l’année 2019. Actuellement, DV identifie chaque jour quelques 100 000 devices de type TV Connectée affectées par des pratiques frauduleuses.

Afin d’identifier les fraudes DV utilise des algorithmes et des méthodes de détection ne nécessitant pas l’utilisation d’un SDK ou d’intégration spécifique. DV a développé une approche dédiée pour lutter contre la fraude sur TV Connectée, qui combine expertise humaine et machine learning et repose notamment sur :

– Des analystes fraude spécialisés sur les inventaires et l’écosystèmes des applications sur TV Connectée ;

– Un lab dédié et doté de moyens sophistiqués de reverse-engineering spécifiques aux menaces propres aux inventaire de TV Connectée ;

– Des fonctions de machine learning et des algorithmes uniques, conçus spécialement pour résoudre les problèmes de fraude sur ce type d’inventaire ;

– Une surveillance spécialisée pour identifier les fraudes sur TV connectée, des fraudes qui émanent la plupart du temps de l’insertion de publicités côté serveur (SSAI), de mécaniques d’usurpation des applications (« App Spofing ») ou de robots