AI से ओपन इंटरनेट में ‘रेडिकल ट्रांसपेरेंसी’ कैसे आए

खुले इंटरनेट की लड़ाई कंटेंट की गुणवत्ता से नहीं, भरोसे की गुणवत्ता से तय हो रही है। बड़े प्लेटफॉर्म (जिन्हें अक्सर वॉल्ड गार्डन कहा जाता है) विज्ञापनदाताओं को एक साफ-सुथरा वादा देते हैं: “आपको पता है आप किस पर बोली लगा रहे हैं, किसे टारगेट कर रहे हैं, और परिणाम कैसे नापे जाएंगे।” ओपन वेब के पास विविधता, स्वतंत्र प्रकाशक और इनोवेशन है—लेकिन बहुत बार सप्लाई-पाथ की धुंध उस ताकत को कम कर देती है।

मेरे अनुभव में, अधिकांश ब्रांड और एजेंसियां ओपन इंटरनेट से भागती नहीं हैं—वे बस कन्फ्यूजन से बचती हैं। दिसंबर का महीना (Q4) इसे और तेज कर देता है: बजट बड़ा होता है, समय कम होता है, और हर टीम “सेफ” विकल्प चुनना चाहती है। यहीं पर रेडिकल ट्रांसपेरेंसी का विचार निर्णायक हो जाता है—और 2025 में इसकी सबसे मजबूत साथी टेक्नोलॉजी है: AI।

यह पोस्ट “ई-कॉमर्स और रिटेल में AI” सीरीज़ के संदर्भ में है, क्योंकि रिटेल मीडिया, परफॉर्मेंस मार्केटिंग और प्रोग्रामैटिक खरीद—तीनों का केंद्र अब एक ही चीज़ है: ट्रस्ट + मेजरमेंट।

ओपन इंटरनेट में पारदर्शिता की समस्या असल में क्या है?

सीधा जवाब: जब खरीदार को यह स्पष्ट नहीं होता कि वह किस इन्वेंट्री पर बोली लगा रहा है और उस बोली का रास्ता क्या है, तो पैसा गलत जगह रिसता है।

ओपन वेब में कई लेयर होती हैं—SSP, रीसैलर, एक्सचेंज, DSP, डेटा पार्टनर—और हर लेयर में सिग्नल बदलने, दोहराने या गलत रिपोर्ट होने का जोखिम बढ़ता है। RSS लेख का मुख्य तर्क यही है कि अगर ओपन इंटरनेट को प्रतिस्पर्धी बने रहना है, तो खरीद और बिक्री—दोनों पक्षों को जवाबदेही और साझा मानक अपनाने होंगे।

तीन बड़े “लीकेज पॉइंट”

1. अनऑथराइज़्ड ID स्टफिंग: पहचान/आईडी को गलत तरीके से जोड़कर टारगेटिंग/एट्रिब्यूशन बिगाड़ना।
2. रैम्पेंट रीसैलिंग: एक ही इन्वेंट्री कई बार घूमती है; लागत बढ़ती है और दृश्यता घटती है।
3. मिस-अलाइन्ड सिग्नल्स: बिड रिक्वेस्ट में TID (Transaction ID) जैसे फील्ड बदल जाएं, तो एंड-टू-एंड ट्रैकिंग टूटती है।

यह समस्या “टेक्निकल” दिखती है, लेकिन इसका असर बिज़नेस पर बहुत सीधा है: ROAS घटता है, ब्रांड सेफ्टी रिस्क बढ़ता है, और ई-कॉमर्स में कन्वर्ज़न डेटा संदिग्ध हो जाता है।

रेडिकल ट्रांसपेरेंसी: “कागज़ी नियम” नहीं, ऑपरेशनल सिस्टम

सीधा जवाब: रेडिकल ट्रांसपेरेंसी का मतलब है—नीलामी (auction) से लेकर रिपोर्टिंग तक हर स्टेप पर प्रमाण (proof) और ऑडिट-रेडी डेटा।

RSS लेख ने तीन ठोस दिशा-निर्देश दिए: (1) ऑक्शन इंटेग्रिटी, (2) डिमांड-साइड ट्रांसपेरेंसी, (3) आइडेंटिटी और टारगेटिंग पर सहयोग। मैं इन तीनों को “AI-रेडी” तरीके से अनपैक कर रहा हूँ, ताकि टीम्स इसे लागू कर सकें।

1) ऑक्शन इंटेग्रिटी: AI से “टैम्पर-डिटेक्शन” रियल टाइम में

सीधा जवाब: AI ऑक्शन डेटा में असामान्य पैटर्न पहचानकर टैम्परिंग, TID मिसमैच और रीसैलिंग लूप तुरंत पकड़ सकता है।

लेख में जिन गार्डरेल्स का ज़िक्र है—auction code attestation, auction integrity signature, और TID compatibility (OpenRTB के अनुरूप)—उनका उद्देश्य एक ही है: “जो कोड/रिक्वेस्ट चल रही है, वह वही है जो होनी चाहिए।”

AI यहां कैसे मदद करता है:

• Anomaly Detection (असामान्यता पहचान): अगर किसी डोमेन/पब्लिशर के लिए सामान्यतः TID पैटर्न X है, और अचानक X से अलग पैटर्न दिखे, AI उसे फ्लैग कर सकता है।
• Graph Analysis (पाथ-मैपिंग): सप्लाई पाथ को ग्राफ की तरह मॉडल करके AI यह दिखा सकता है कि कौन-सा रीसैलर बार-बार बीच में आ रहा है और लागत बढ़ा रहा है।
• Integrity Scoring: हर इम्प्रेशन/रिक्वेस्ट को 0-100 का “इंटेग्रिटी स्कोर” देना—जिससे बायर के लिए निर्णय आसान हो जाता है।

ई-कॉमर्स/रिटेल कनेक्शन: अगर आप रिटेल सीज़न में परफॉर्मेंस कैंपेन चला रहे हैं, तो 72 घंटे की विंडो में ही बजट का बड़ा हिस्सा खर्च हो जाता है। AI-आधारित इंटेग्रिटी अलर्ट्स आपको पोस्ट-मॉर्टम नहीं, प्री-एम्प्टिव नियंत्रण देते हैं।

2) डिमांड-साइड ट्रांसपेरेंसी: “बायर ID” और बिड प्राइस वेरिफिकेशन

सीधा जवाब: जब DSP/बायर की पहचान और बिड प्राइस का प्रमाण स्टैंडर्ड हो जाता है, तो malvertising और धोखाधड़ी का स्पेस घटता है।

लेख की एक मजबूत बात: “ट्रांसपेरेंसी एकतरफा नहीं हो सकती।” अक्सर सप्लाई-साइड से ही अपेक्षा की जाती है कि वह सब साफ करे। लेकिन डिमांड-साइड भी दो चीज़ें दे:

• बिड प्राइस की पुष्टि (standardized verification): यानी DSP ने जो बोली भेजी, वह पाथ में बदल तो नहीं गई?
• पर्सिस्टेंट बायर ID का adoption: ताकि सप्लाई-साइड यह जान सके कि कौन-सा खरीदार/एडवर्टाइज़र वैध है, और संदिग्ध विज्ञापनों को रोका जा सके।

AI का रोल यहां “ऑटोमेशन + एनफोर्समेंट” है:

• Creative & Landing Page Risk Scans: कंप्यूटर विज़न और NLP से विज्ञापन क्रिएटिव/लैंडिंग पेज में स्कैम-इंडिकेटर्स पहचानना।
• Reputation Modeling: बायर ID के आधार पर “ट्रस्ट प्रोफाइल”—कम शिकायतें, कम रीडायरेक्ट, स्थिर डोमेन हिस्ट्री—तो हाई ट्रस्ट।
• Bid-Price Consistency Checks: ऐतिहासिक बिड बनाम क्लियरिंग प्राइस के विचलन पर अलर्ट।

रिटेल उदाहरण: मान लीजिए किसी बड़े सेल इवेंट में आपके ब्रांड की “फेक कूपन” वाली एड अचानक कई साइट्स पर दिखने लगे। AI-आधारित क्रिएटिव स्कैन + बायर ID-आधारित ब्लॉकलिस्टिंग से आप घंटों में नुकसान रोक सकते हैं, दिनों में नहीं।

3) आइडेंटिटी और टारगेटिंग: “आधा-कुकी” दौर में AI का सबसे व्यावहारिक उपयोग

सीधा जवाब: AI के लिए सबसे टिकाऊ रास्ता है—इंटरऑपरेबल आइडेंटिटी + कॉन्टेक्स्चुअल मॉडलिंग, ताकि ओपन इंटरनेट पर टारगेटिंग भरोसेमंद रहे।

कुकीज़ पूरी तरह गई नहीं हैं, लेकिन “जैसी पहले थीं” वैसी भी नहीं रहीं। इसका मतलब ई-कॉमर्स और रिटेल ब्रांड्स के लिए:

• रीटारगेटिंग सीमित
• फ्रिक्वेंसी कंट्रोल चुनौतीपूर्ण
• मल्टी-डिवाइस मेजरमेंट कमजोर

AI यहां कॉन्टेक्स्चुअल इंटेलिजेंस से काम करता है:

• पेज/वीडियो/ऑडियो के संदर्भ को समझकर इंटेंट-आधारित टारगेटिंग
• ब्रांड सेफ्टी को “कीवर्ड ब्लॉकलिस्ट” से आगे ले जाकर सेमांटिक सेफ्टी
• मापनीयता (measurement) में मॉडलिंग: MMM, incrementality टेस्टिंग, और cohort-based attribution

मेरी राय: रिटेल में जो टीमें 2026 की तैयारी कर रही हैं, उन्हें कुकी-निर्भरता घटाकर फर्स्ट-पार्टी डेटा + कॉन्टेक्स्चुअल + क्लीन रूम/प्राइवेसी-सेफ मैचिंग की तरफ जाना चाहिए। और इन सबको चलाने के लिए AI अब “अच्छा हो तो” नहीं, “ज़रूरी” है।

AI-आधारित ट्रांसपेरेंसी: क्या KPI सेट करें ताकि यह सिर्फ स्लाइड न रहे?

सीधा जवाब: अगर आप ट्रांसपेरेंसी को मापते नहीं, तो वह लागू नहीं होती।

यहां 7 KPI हैं जिन्हें बायर/सेलर दोनों 30 दिनों में ट्रैक करना शुरू कर सकते हैं:

1. Direct Supply Rate (%): कुल खर्च में से कितने प्रतिशत इम्प्रेशन डायरेक्ट/वेरिफाइड पाथ से आए
2. Reseller Hop Count (avg.): औसतन कितने मध्यस्थ
3. TID Match Rate (%): एंड-टू-एंड TID संगति
4. Bid-Price Verification Coverage (%): कितने प्रतिशत ट्रैफिक पर बिड/क्लियरिंग प्राइस सत्यापन संभव
5. Malvertising Incident Rate (per million impressions)
6. IVT/SIVT Rate (%): इनवैलिड ट्रैफिक दर (आपका वेंडर जो भी मापता हो)
7. Time-to-Block (minutes): संदिग्ध क्रिएटिव/डोमेन को ब्लॉक करने में औसत समय

ये KPI खासकर रिटेल मीडिया नेटवर्क, मार्केटप्लेस सेलर्स और D2C ब्रांड्स के लिए उपयोगी हैं, क्योंकि इनका असर सीधे CAC और ROAS पर पड़ता है।

60 दिनों का प्रैक्टिकल प्लान: खरीदार और विक्रेता साथ कैसे चलें?

सीधा जवाब: दोनों पक्ष एक साझा “ट्रांसपेरेंसी रनबुक” बनाएं—और AI को ऑडिटिंग का डिफ़ॉल्ट इंजन बनाएं।

दिन 1-15: बेसलाइन और गार्डरेल

• टॉप 20 डोमेन/ऐप्स और टॉप 10 सप्लाई पाथ की इन्वेंट्री मैपिंग
• TID/OpenRTB फील्ड्स का बेसलाइन ऑडिट
• AI anomaly मॉनिटरिंग (कम से कम daily alerts)

दिन 16-30: डिमांड-साइड विज़िबिलिटी

• पर्सिस्टेंट बायर ID का पायलट (जहां संभव)
• क्रिएटिव/लैंडिंग पेज AI स्कैन: हाई-रिस्क कैटेगरी पर पहले
• Bid/price consistency रिपोर्टिंग की शुरुआत

दिन 31-60: परफॉर्मेंस + ट्रस्ट का एक साथ ऑप्टिमाइज़ेशन

• Direct supply को प्राथमिकता देकर A/B टेस्ट: ROAS बनाम path purity
• Time-to-block को 24 घंटे से घटाकर 60 मिनट का लक्ष्य
• कॉन्टेक्स्चुअल मॉडलिंग का विस्तार (रिटेल कैटेगरी-लेवल इंटेंट)

अगर आपकी टीम “ई-कॉमर्स और रिटेल में AI” रोडमैप पर है, तो यह प्लान मांग पूर्वानुमान या सिफारिश इंजन जितना ही अहम है—क्योंकि गंदे इनपुट पर सबसे अच्छा AI भी गलत आउटपुट देता है।

ओपन इंटरनेट जीत सकता है—लेकिन शर्त साफ है

रेडिकल ट्रांसपेरेंसी कोई नैतिक भाषण नहीं है; यह प्रतिस्पर्धी रणनीति है। बड़े प्लेटफॉर्म इसलिए नहीं जीतते कि वहां कंटेंट बेहतर है, बल्कि इसलिए कि बायर को “कम घर्षण” और “ज्यादा स्पष्टता” मिलती है। ओपन वेब को उसी स्पष्टता का, लेकिन अधिक विविध और टिकाऊ विकल्प बनना होगा।

AI इस बदलाव का सबसे व्यावहारिक इंजन है: ऑडिट ऑटोमेशन, इंटेग्रिटी वेरिफिकेशन, malvertising रोकथाम, और आइडेंटिटी/कॉन्टेक्स्ट की बेहतर समझ—सब कुछ स्केल पर।

अगर आप ब्रांड, एजेंसी, पब्लिशर या रिटेल मीडिया टीम में हैं, तो मेरा सुझाव सीधा है: 2026 की परफॉर्मेंस रणनीति “ट्रांसपेरेंसी KPI” के बिना मत बनाइए। वरना आप ROAS पर बहस करते रहेंगे, और असल समस्या—ट्रस्ट—चुपचाप बजट खाती रहेगी।

आगे का सवाल यह नहीं है कि “AI अपनाना है या नहीं”; सवाल यह है कि क्या आप AI को ट्रस्ट इन्फ्रास्ट्रक्चर की तरह इस्तेमाल करेंगे, या सिर्फ क्रिएटिव/ऑप्टिमाइज़ेशन की सुविधा की तरह?