AI से ओपन इंटरनेट विज्ञापन में पारदर्शिता कैसे बढ़ेगी

12/2025 में डिजिटल विज्ञापन का सबसे बड़ा विरोधाभास साफ दिखता है: ओपन इंटरनेट पर कंटेंट की विविधता और गुणवत्ता भरपूर है, फिर भी बड़े बजट अक्सर “वॉल्ड गार्डन” (बंद प्लेटफ़ॉर्म) की ओर बह जाते हैं। वजह कंटेंट नहीं—विश्वास है। खरीदारों को वहाँ एक चीज़ आसानी से मिलती है: किस चीज़ पर बोली लग रही है, किसने लगाई, और नतीजा कैसे मापा जाएगा—सब कुछ अपेक्षाकृत सीधा।

ओपन वेब में समस्या “कमज़ोर टेक” नहीं, बल्कि असमान पारदर्शिता है। सप्लाई चेन में रिसेलिंग, गलत/अधूरी पहचान-संकेत (signals), अनधिकृत ID stuffing और मालवेयर/मालवर्टाइजिंग जैसी घटनाएँ भरोसा तोड़ती हैं। मेरी राय में यह लड़ाई “खरीदार बनाम विक्रेता” नहीं है; यह साफ़-सुथरे, सत्यापित और जवाबदेह लेन-देन बनाम धुंधले सिस्टम की लड़ाई है।

और यही जगह है जहाँ इस सीरीज़ “ई-कॉमर्स और रिटेल में AI” का संदर्भ भी जुड़ता है। रिटेल मीडिया और परफॉर्मेंस मार्केटिंग के बजट बढ़ रहे हैं, खासकर साल के अंत (Holiday + New Year) जैसे पीक सीज़न में। अगर प्रोग्रामेटिक ऑक्शन ही संदिग्ध होंगे, तो रिटेल/ई-कॉमर्स ब्रांड ROAS और ब्रांड सेफ्टी दोनों पर चोट खाएँगे। AI यहाँ ‘स्पीड’ नहीं, ‘सच्चाई’ बढ़ाने का काम कर सकता है।

ओपन इंटरनेट में भरोसा क्यों टूटता है (और रिटेल को क्यों फ़र्क पड़ता है)

सीधा जवाब: जब खरीदार को यह न पता हो कि उसका पैसा किस पब्लिशर/ऐप तक पहुँचा, किस रास्ते से पहुँचा, और बीच में डेटा/आईडी से छेड़छाड़ तो नहीं हुई—तो वह बजट “सरल” विकल्पों में डाल देता है।

ओपन वेब की सप्लाई चेन अक्सर कई परतों वाली होती है: पब्लिशर → SSP/एक्सचेंज → रिसेलर → DSP → एजेंसी/एडवर्टाइज़र। हर अतिरिक्त परत के साथ:

• इन्वेंट्री का “सोर्स ऑफ ट्रुथ” धुंधला हो सकता है
• बोली अनुरोध (bid request) में Transaction ID (TID) जैसी चीज़ों से छेड़छाड़ का जोखिम बढ़ता है
• “कौन खरीदार है” और “कौन विज्ञापन चला रहा है” अस्पष्ट रहने पर मालवर्टाइजिंग का खतरा बढ़ता है

ई-कॉमर्स ब्रांड के लिए यह केवल थ्योरी नहीं है। एक खराब प्लेसमेंट का मतलब:

• गलत इन्वेंट्री पर खर्च और ROAS में गिरावट
• साइट/ऐप पर यूज़र अनुभव खराब होने से ब्रांड ट्रस्ट का नुकसान
• फ़्रॉड/बॉट ट्रैफ़िक के कारण कन्वर्ज़न डेटा बिगड़ना, जिससे AI-बेस्ड बिडिंग भी गलत सीखती है

“वॉल्ड गार्डन अक्सर बेहतर कंटेंट के कारण नहीं, बेहतर स्पष्टता के कारण जीतते हैं।”

“रैडिकल ट्रांसपेरेंसी” का अर्थ: ऑक्शन को प्रमाणित बनाना

सीधा जवाब: रैडिकल ट्रांसपेरेंसी का मतलब है कि ऑक्शन में जो कोड चला, जो रिक्वेस्ट गई, और जो बोली लगी—उनका प्रमाण उपलब्ध हो, ताकि सिस्टम सिर्फ़ भरोसे पर नहीं, सत्यापन पर चले।

RSS लेख में जिन तीन गार्डरेल्स की बात है, वे ओपन वेब के लिए आधारभूत हैं—और AI इन्हें लागू करने में तेज़ी ला सकता है।

1) Auction Code Attestation: “कोड वही चला जो कहा गया था”

यह विचार सरल है: ऑक्शन चलाने वाला कोड असली/अपरिवर्तित हो।

AI की भूमिका यहाँ “डिटेक्शन” में मजबूत है:

• कोड/कॉल पैटर्न का अनॉमली डिटेक्शन: अचानक नए एंडपॉइंट, अजीब टाइमिंग, या संदिग्ध रिडायरेक्ट
• ऑक्शन-फ्लो “फिंगरप्रिंट” बनाकर टेम्परिंग संकेत पकड़ना

रिटेल उदाहरण: फ़ेस्टिव सेल के दौरान ट्रैफ़िक उछलता है। उसी समय अगर ऑक्शन कॉल्स में अनियमितता बढ़े, AI अलर्ट दे सकता है ताकि टीम रियल टाइम में इन्वेंट्री सोर्स ब्लॉक करे।

2) Auction Integrity Signature: “Bid Request से छेड़छाड़ हुई तो सबूत रहे”

यदि bid request में किसी ने TID या अन्य पैरामीटर बदल दिए, तो सिग्नेचर मिसमैच के जरिए वह पकड़ में आना चाहिए।

AI इसे दो तरीकों से और उपयोगी बना सकता है:

• सिग्नेचर मिसमैच के साथ-साथ कारण वर्गीकरण (misconfig vs fraud)
• “जोखिम स्कोर” (risk score) देकर DSP/SSP दोनों को ऑटो-एक्शन (जैसे reject, throttle, or review) में मदद

3) TID Compatibility (OpenRTB के अनुरूप): “एंड-टू-एंड ट्रैकेबिलिटी”

जब TID एक मानक के अनुरूप होगा, तब आप यह देख पाएँगे कि बोली किस रास्ते से आई और डिलीवरी कहाँ हुई।

AI यहाँ सप्लाई-पाथ को “मैप” करके बताएगा:

• कौन से रास्ते consistently अच्छे नतीजे देते हैं
• किन रास्तों में discrepancy/फ्रॉड की संभावना ज्यादा है

मेरे अनुभव में, ट्रैकेबिलिटी के बिना ऑप्टिमाइज़ेशन अक्सर अंधेरे में तीर बन जाता है।

पारदर्शिता एकतरफ़ा नहीं: खरीदार-पक्ष (Demand) को भी खुलना होगा

सीधा जवाब: अगर केवल पब्लिशर/SSP पारदर्शिता दें और DSP/खरीदार छिपे रहें, तो मालवर्टाइजिंग और फ़्रॉड खत्म नहीं होंगे।

RSS लेख का सबसे महत्वपूर्ण पॉइंट यही है: Transparency is a two-way street। दो प्रैक्टिकल मांगें खास हैं:

(A) DSP bid price की पुष्टि का मानकीकरण

खरीदार-साइड की बोली कीमतें अलग-अलग रास्तों से आ सकती हैं। पब्लिशर को यह भरोसा चाहिए कि वह वही कीमत देख रहा है जो वास्तव में सबमिट हुई थी।

AI उपयोग:

• प्राइसिंग लॉग्स में आउटलायर डिटेक्शन (उदाहरण: एक ही सेगमेंट में अचानक 5x spike)
• “शैडो ऑडिट” मॉडल जो अनुमान लगाए कि बोली पैटर्न सामान्य है या नहीं

(B) Universal Buyer ID: मालवर्टाइजिंग पर लगाम

जब bid request में एक स्थायी/पर्सिस्टेंट buyer identifier मौजूद हो (privacy-सुरक्षित तरीके से), तब:

• संदिग्ध खरीदारों की ब्लॉकलिस्टिंग/रीपुटेशन स्कोरिंग संभव होती है
• पब्लिशर मालवर्टाइजिंग के खिलाफ तेज़ और निर्णायक कार्रवाई कर सकते हैं

रिटेल संदर्भ: अगर किसी ad creative से स्कैम/मालवेयर फैलता है, तो केवल उस creative को हटाना पर्याप्त नहीं। उसी buyer/अकाउंट/नेटवर्क के पैटर्न पहचानकर जल्दी रोकना जरूरी है—AI यहाँ सबसे तेज़ हथियार है।

पहचान (Identity) और टार्गेटिंग: AI का सही इस्तेमाल “कम डेटा, बेहतर संकेत”

सीधा जवाब: कुकी-आंशिक दुनिया में जीत उसी की होगी जो इंटरऑपरेबल identity + मजबूत contextual signals बनाएगा, और AI से उन्हें अर्थपूर्ण बनाएगा।

ओपन इंटरनेट को वॉल्ड गार्डन के “डेटा एडवांटेज” के मुकाबले एक साफ विकल्प चाहिए। इसका रास्ता है:

Contextual + Commerce Signals = रिटेल के लिए सबसे व्यावहारिक कॉम्बो

ई-कॉमर्स में “इंटेंट” अक्सर कंटेंट और संदर्भ में छिपा होता है—प्रोडक्ट रिव्यू, हाउ-टू वीडियो, तुलना लेख, डील पेज।

AI क्या कर सकता है:

• पेज/वीडियो ट्रांसक्रिप्ट से इंटेंट क्लासिफिकेशन (उदाहरण: “खरीदने का इरादा”, “रिसर्च मोड”, “समस्या-समाधान”)
• ब्रांड सेफ्टी के लिए सेमांटिक सेंसिटिविटी फ़िल्टर (हेट/हिंसा/मिसइन्फो के संदर्भ)
• फर्स्ट-पार्टी डेटा (रिटेलर/पब्लिशर) और कॉन्टेक्स्ट के बीच मैचिंग—बिना अनावश्यक ट्रैकिंग

“सिग्नल मिसअलाइनमेंट” का इलाज: AI-आधारित सिग्नल ऑडिट

ओपन वेब में अक्सर समस्या यह नहीं कि संकेत नहीं हैं; समस्या यह है कि वे एक-दूसरे से मेल नहीं खाते।

• यूज़र/डिवाइस संकेत कुछ कहते हैं, कंटेंट संकेत कुछ और
• माप (measurement) की विंडो अलग, attribution मॉडल अलग

AI का काम है कंसिस्टेंसी चेक: कौन सा सिग्नल कब भरोसेमंद है, और कब उसे डाउन-वेट करना चाहिए।

90 दिनों की एक्शन योजना: पब्लिशर, रिटेलर और ब्रांड क्या करें

सीधा जवाब: आप “परफेक्ट स्टैंडर्ड” का इंतज़ार नहीं कर सकते। अगले 90 दिन में छोटी-छोटी, मापने योग्य चीज़ों से शुरुआत करें।

पब्लिशर/रिटेल मीडिया नेटवर्क के लिए

1. Supply Path Hygiene: अनावश्यक रिसेलर लेयर्स घटाएँ; “डायरेक्ट/वेरिफ़ाएबल” पाथ प्राथमिक रखें।
2. TID अनुशासन: OpenRTB-aligned TID लागू करें और end-to-end लॉगिंग सक्षम करें।
3. AI-बेस्ड मालवर्टाइजिंग फ़िल्टर: creatives + landing pages का स्कैन (रियल-टाइम/क्वारंटीन मोड)।

ब्रांड/एजेंसी के लिए

1. Transparency clauses: IO/डील में buyer identity, bid validation, और logs के न्यूनतम मानक तय करें।
2. Inventory allowlist + risk score: AI से सप्लाई-पाथ जोखिम स्कोर बनवाएँ; high-risk paths पर caps/blocks।
3. Measurement sanity checks: CTR/CVR spikes को “खुशी” नहीं, पहले “जांच” समझें।

टेक पार्टनर्स (SSP/DSP/Ad verification) के लिए

1. Reciprocal transparency roadmap: buyer ID और bid price validation के लिए मानकीकरण में योगदान दें।
2. Explainable AI: केवल “blocked” न बताएँ—क्यों blocked और क्या evidence दें।

मेरा स्टैंड साफ है: अगर AI सिर्फ़ बिडिंग तेज़ करने के लिए लगेगा और ऑडिटिंग/सुरक्षा के लिए नहीं, तो वही AI फ़्रॉड को भी तेज़ कर देगा।

“लोग ये भी पूछते हैं”: छोटे जवाब, बड़े काम के

क्या AI वॉल्ड गार्डन की तरह ओपन इंटरनेट को “सरल” बना सकता है?

हाँ—अगर AI को ऑक्शन ऑडिट, सप्लाई-पाथ क्लैरिटी, और ब्रांड सेफ्टी के लिए प्राथमिकता दी जाए, न कि केवल टार्गेटिंग के लिए।

क्या इससे CPM बढ़ेगा?

अल्पकाल में साफ इन्वेंट्री का CPM कुछ जगह बढ़ सकता है, पर लंबी अवधि में कम वेस्ट + बेहतर परफॉर्मेंस के कारण कुल ROI सुधरता है।

रिटेल/ई-कॉमर्स में इसका सबसे बड़ा लाभ क्या होगा?

ROAS की स्थिरता। जब फ़्रॉड कम होगा और measurement साफ होगा, तब AI-ड्रिवन bidding और बजट अलोकेशन बेहतर सीखेंगे।

ओपन इंटरनेट जीत सकता है—पर शर्तें बदलनी होंगी

ओपन वेब का भविष्य “ज़्यादा इन्वेंट्री” में नहीं, ज़्यादा सत्यापन में है। ऑक्शन इंटीग्रिटी, buyer-side पारदर्शिता, और identity/टार्गेटिंग में सहयोग—ये तीनों साथ होंगे तभी भरोसा लौटेगा।

“ई-कॉमर्स और रिटेल में AI” के संदर्भ में मैं इसे ऐसे देखता हूँ: अगले साल जो ब्रांड रिटेल मीडिया, CTV और ओपन वेब के बीच बजट शिफ्ट करेंगे, वे सिर्फ़ reach नहीं खरीद रहे—वे विश्वसनीय मापन खरीद रहे हैं। अगर ओपन इंटरनेट यह भरोसा AI की मदद से दे देता है, तो बजट वापस आने में देर नहीं लगेगी।

अब असली सवाल यह है: क्या आप AI को केवल परफॉर्मेंस बढ़ाने की मशीन की तरह चलाएंगे, या भरोसा बनाने की प्रणाली की तरह?