AI के साथ ओपन इंटरनेट में रेडिकल पारदर्शिता

दिसंबर 2025 में डिजिटल विज्ञापन की सच्चाई कड़वी है: खरीदार (ब्रांड/एजेंसियां) जिस “साफ़ और मापने योग्य” माहौल के लिए बड़े प्लेटफ़ॉर्म्स को चुनते हैं, वैसा भरोसा ओपन वेब अब भी लगातार नहीं दे पा रहा। कंटेंट की गुणवत्ता अक्सर ओपन इंटरनेट पर बेहतर होती है, फिर भी बजट “वॉल्ड गार्डन्स” की तरफ बहता है—क्योंकि वहाँ क्या खरीदा जा रहा है और उसका नतीजा क्या निकला—यह अपेक्षाकृत स्पष्ट होता है।

यही वह जगह है जहाँ “रेडिकल ट्रांसपेरेंसी” (कट्टर/गहरी पारदर्शिता) सिर्फ़ एक नारा नहीं रह जाता। मेरे अनुभव में, यह रेवेन्यू बचाने का व्यावहारिक तरीका है—खासकर मीडिया, एंटरटेनमेंट, ई-कॉमर्स और रिटेल जैसे सेक्टर्स में, जहाँ सीज़नल स्पाइक्स (न्यू ईयर सेल, विंटर ऑफ़र्स, साल-अंत क्लियरेंस) के दौरान हर इम्प्रेशन और हर रुपया जवाब मांगता है।

इस पोस्ट में मैं RSS आर्टिकल के “ओपन इंटरनेट बनाम वॉल्ड गार्डन्स” वाले तनाव को AI-आधारित पारदर्शिता और जवाबदेही के नजरिए से आगे बढ़ाऊँगा—और बताऊँगा कि खरीदार और विक्रेता मिलकर कैसे ऐसी व्यवस्था बना सकते हैं जहाँ फर्जीवाड़ा कम हो, मापन बेहतर हो, और ओपन वेब सच में प्रतिस्पर्धी बन सके।

ओपन इंटरनेट की समस्या: कंटेंट नहीं, भरोसा

मुख्य मुद्दा कंटेंट क्वालिटी नहीं—विश्वसनीयता, ऑडिटेबिलिटी और सरलता है। ब्रांड्स को एक साफ़ “लाइन ऑफ़ साइट” चाहिए: कौन-सा इन्वेंट्री सोर्स, कौन-सा ऑक्शन पाथ, कौन-सा कीमत संकेत (bid), और कौन-सी डिलीवरी—सबका हिसाब।

ओपन वेब में भरोसा टूटता है जब ये चीज़ें फैलती हैं:

• अनऑथराइज़्ड ID stuffing: पहचान/आईडी से जुड़े संकेतों में हेरफेर, जिससे टार्गेटिंग और मापन बिगड़ता है।
• रैम्पेंट reselling: एक ही इन्वेंट्री कई बार अलग-अलग रास्तों से “बेची” जाती है, जिससे कीमत और सप्लाई-पाथ धुंधला होता है।
• misaligned signals: ऑक्शन/बिड रिक्वेस्ट में संकेतों का असंगत होना—जिससे DSP, SSP, और पब्लिशर की रिपोर्टिंग में अंतर आता है।

“ओपन इंटरनेट को जीतना है तो उसे ‘डायरेक्ट, क्लीन और वेरिफ़ाएबल’ बनना होगा—वरना खरीदार सरल रास्ता चुनेंगे।”

मीडिया और एंटरटेनमेंट में यह खास तौर पर दर्दनाक है, क्योंकि वहाँ ब्रांड सेफ्टी, व्यूएबिलिटी, और फ्रीक्वेंसी कंट्रोल सीधे प्रीमियम CPM और डील्स को प्रभावित करते हैं।

“रेडिकल पारदर्शिता” का मतलब क्या है—और यह AI से कैसे संभव है

रेडिकल पारदर्शिता का सीधा अर्थ: हर इम्प्रेशन के लिए एंड-टू-एंड ट्रेसिंग—कौन खरीद रहा है, कहाँ से खरीद रहा है, किस कीमत पर, कौन-सा कोड/ऑक्शन लॉजिक चला, और क्या बदला गया।

यहाँ AI का रोल सिर्फ़ “एनालिटिक्स” नहीं है। AI को आप ट्रांसपेरेंसी इंजन की तरह इस्तेमाल कर सकते हैं:

• रीयल-टाइम वैलिडेशन: बिड रिक्वेस्ट/रिस्पॉन्स पैटर्न में गड़बड़ी पकड़ना (जैसे असामान्य TID बदलाव, संदिग्ध डोमेन/ऐप मैपिंग, अचानक स्पाइक)।
• ऑटोमेटेड ऑडिट ट्रेल: हर ऑक्शन इवेंट का संरचित लॉग बनाकर विवाद/चार्जबैक/क्लेम की स्थिति में “सबूत” देना।
• एनॉमली डिटेक्शन: malvertising और फर्जी क्रिएटिव बिहेवियर के संकेत (असामान्य रीडायरेक्ट, क्लिक-पैटर्न, असंगत JS कॉल्स) पहचानना।

ई-कॉमर्स और रिटेल में यही अप्रोच पहले से दिखती है—फ्रॉड स्कोरिंग, पेमेंट रिस्क मॉडल, रिटर्न-फ्रॉड प्रेडिक्शन। विज्ञापन सप्लाई-चेन में भी वही सोच चाहिए: “सिस्टम पर भरोसा करो” नहीं, “सिस्टम को हर पल वेरिफ़ाई करो।”

ऑक्शन इंटेग्रिटी: तीन गार्डरेल्स जो 2026 से पहले जरूरी हैं

ऑक्शन इंटेग्रिटी का लक्ष्य यह है कि ऑक्शन के दौरान इस्तेमाल हुआ कोड और बिड रिक्वेस्ट छेड़छाड़-मुक्त साबित हो सके। RSS लेख में तीन महत्वपूर्ण गार्डरेल्स का जिक्र है—यहाँ मैं इन्हें “AI-रेडी” तरीके से फ्रेम कर रहा हूँ।

1) Auction code attestation: “कोड वही था” का प्रमाण

Answer first: यह एक ऐसा तरीका है जिससे साबित हो कि ऑक्शन को चलाने वाला कोड असली और अपरिवर्तित था।

AI यहाँ मदद करता है क्योंकि attestation डेटा को इंसान मैन्युअली रिव्यू नहीं कर सकता। आप:

• attestation सिग्नल्स को policy engine से मैच करा सकते हैं
• “पास/फेल + कारण” की ऑटो रिपोर्ट बना सकते हैं
• बार-बार फेल होने वाले पार्टनर्स को रिस्क टियर में डाल सकते हैं

2) Auction integrity signature: “छेड़छाड़ हुई” का संकेत

Answer first: यह सिग्नेचर यह दिखाने के लिए है कि बिड रिक्वेस्ट (जैसे Transaction ID) में बीच रास्ते में छेड़छाड़ तो नहीं हुई।

AI का उपयोग:

• सिग्नेचर वैलिडेशन फेल होने पर रीयल-टाइम ब्लॉक/चैलेंज
• एक ही पैटर्न कई साइट्स पर दिखे तो नेटवर्क-लेवल इन्वेस्टिगेशन

3) TID compatibility: एंड-टू-एंड ट्रैकिंग की रीढ़

Answer first: TID अगर OpenRTB स्पेसिफिकेशन के अनुरूप नहीं होगा, तो एंड-टू-एंड ट्रेसेबिलिटी टूट जाएगी।

व्यावहारिक सुझाव:

• पब्लिशर/SSP को TID फ़ॉर्मैट टेस्‍ट सूट चलाना चाहिए
• एजेंसी/DSP को TID-आधारित रीकंसिलिएशन (खरीद बनाम डिलीवरी) को SOP बनाना चाहिए

पारदर्शिता “दो तरफ़ा” होनी चाहिए: बायर-ID और बिड प्राइस की पुष्टि

Answer first: सप्लाई साइड अकेले सिस्टम ठीक नहीं कर सकती; डिमांड साइड को भी अपने संकेत साफ़ करने होंगे।

RSS लेख में दो ठोस मांगें हैं—और ये बेहद सही दिशा में हैं:

1) DSP bid prices की स्टैंडर्ड पुष्टि

समस्या: कई रास्तों (paths) से बिड आते हैं, फिर भी पब्लिशर को यह भरोसा नहीं कि वही प्राइस एंड तक पहुँचा।

AI-सक्षम समाधान:

• DSP log-level डेटा और SSP/publisher लॉग के बीच ऑटो मैचिंग
• “डेल्टा रिपोर्ट” (कहाँ अंतर आया, कितना, किस पाथ पर) दैनिक स्तर पर

2) Persistent buyer ID: malvertising पर लगाम

समस्या: अगर “खरीदार कौन है” अस्पष्ट है, तो malvertising और संदिग्ध कैंपेन बार-बार वापस आते हैं।

AI-सक्षम समाधान:

• buyer ID को risk scoring से जोड़ना (क्रिएटिव बिहेवियर, लैंडिंग डोमेन, कंप्लायंस हिस्ट्री)
• हाई-रिस्क buyer IDs के लिए pre-bid filtration

मीडिया और एंटरटेनमेंट में यह खास मायने रखता है क्योंकि एक malvertising घटना सिर्फ़ रेवेन्यू नहीं गिराती—ब्रांड और दर्शक दोनों का भरोसा हिला देती है।

पहचान और टार्गेटिंग: “पार्शियली कूकीड” दुनिया में AI का सही इस्तेमाल

Answer first: 2025-26 की वास्तविकता यह है कि कुकीज़ पूरी तरह गई नहीं हैं, लेकिन भरोसेमंद भी नहीं रहीं—इसलिए पहचान और कॉन्टेक्स्ट दोनों पर साथ काम करना होगा।

ओपन वेब को इंटरऑपरेबल identity + मजबूत contextual की ज़रूरत है। AI यहाँ दो लेयर में काम करता है:

1. Contextual intelligence (कॉन्टेंट की समझ):

   • पेज/वीडियो के विषय, टोन, और सेफ्टी संकेत पहचानना
   • एंटरटेनमेंट कंटेंट में “सेंसेटिव” सीन/थीम्स का क्लासिफिकेशन (उदाहरण: हिंसा, नशा, राजनीतिक संवेदनशीलता)

2. Measurement और incrementality:

   • रिटेल में “मांग पूर्वानुमान” जैसे मॉडल के समान, ऐड एक्सपोज़र बनाम सेल्स/साइनअप का लिफ्ट मॉडलिंग
   • क्रॉस-चैनल (CTV + ओपन वेब + सोशल) में डीडुप्लिकेशन के लिए प्रॉबेबिलिस्टिक मैचिंग

यह पोस्ट “ई-कॉमर्स और रिटेल में AI” सीरीज़ का हिस्सा है, इसलिए साफ़ कहूँगा: जो कंपनियाँ रिटेल एनालिटिक्स में कड़ाई से डेटा क्वालिटी और ऑडिट ट्रेल रखती हैं, वही कड़ाई एड-टेक में लानी होगी।

एक प्रैक्टिकल प्लेबुक: खरीदार और विक्रेता 30 दिनों में क्या करें

Answer first: पारदर्शिता रोडमैप को “कमेटी मीटिंग” नहीं, ऑपरेशनल चेकलिस्ट बनाइए।

पब्लिशर्स/SSPs के लिए (सप्लाई साइड)

1. Supply-path hygiene: reselling कम करें; डायरेक्ट पाथ्स को प्राथमिकता दें।
2. TID और ऑक्शन लॉग स्टैंडर्डाइजेशन: 7-14 दिन में लॉग स्कीमा फिक्स करें।
3. AI anomaly alerts: ट्रैफिक/बिड पैटर्न के लिए बेसलाइन + अलर्ट थ्रेशहोल्ड सेट करें।

ब्रांड्स/एजेंसियां/DSPs के लिए (डिमांड साइड)

1. Buyer ID governance: buyer ID को “कानूनी/कंप्लायंस इकाई” से मैप करें।
2. Bid price reconciliation: साप्ताहिक रीकंसिलिएशन रिपोर्ट अनिवार्य करें।
3. Pre-bid risk scoring: संदिग्ध कैटेगरी/डोमेन/क्रिएटिव बिहेवियर पर AI-आधारित फिल्टर।

दोनों के लिए (कॉमन)

• एक साझा लक्ष्य तय करें: “ट्रेस्ड इम्प्रेशन रेट” (कितने % इम्प्रेशन एंड-टू-एंड सत्यापित हैं)
• KPI: 30 दिनों में 70%+, 90 दिनों में 90%+ (टीम की परिपक्वता के अनुसार)

लीड्स के नजरिए से: यह सब आपके बिज़नेस में कैसे फर्क डालेगा

Answer first: पारदर्शिता सीधे तौर पर CAC, ROAS और ब्रांड सेफ्टी रिस्क को प्रभावित करती है—यानी लीड्स और रेवेन्यू दोनों।

ई-कॉमर्स/रिटेल में जब आप AI से डिमांड फोरकास्टिंग या सिफारिश इंजन बनाते हैं, तो आप सबसे पहले डेटा की सफ़ाई और मापन की विश्वसनीयता ठीक करते हैं। एड-टेक में भी यही क्रम चाहिए:

• कम फ्रॉड = कम वेस्टेज = ज्यादा बजट “वास्तविक” इन्वेंट्री पर
• बेहतर पहचान/कॉन्टेक्स्ट = उच्च गुणवत्ता लीड्स
• साफ़ ऑडिट ट्रेल = तेज़ विवाद निपटान और बेहतर पार्टनर रिलेशनशिप

अगर आप मीडिया/एंटरटेनमेंट पब्लिशर हैं, तो यह आपको प्रीमियम डील्स में मदद करता है। अगर आप ब्रांड/रिटेलर हैं, तो यह आपको “कहाँ पैसा गया” का सीधा जवाब देता है—जो 2026 के बजट रिव्यू में सबसे बड़ा हथियार है।

आगे का सवाल: क्या ओपन इंटरनेट 2026 में भरोसे के लिए “डिफ़ॉल्ट” बनेगा?

ओपन इंटरनेट के पास विविधता, क्रिएटर इकोसिस्टम और कंटेंट क्वालिटी का मजबूत आधार है। कमी सिर्फ़ एक है—विश्वसनीय पारदर्शिता का स्टैंडर्ड।

मेरी राय में, जीत उसी की होगी जो पारदर्शिता को “पॉलिसी डॉक्यूमेंट” नहीं, AI-संचालित ऑपरेटिंग सिस्टम बना दे। खरीदार और विक्रेता अगर एक-दूसरे की तरफ उंगली करने के बजाय साझा ऑडिटेबिलिटी पर सहमत हो जाएँ, तो वॉल्ड गार्डन्स की “सरलता” का जवाब ओपन वेब के पास भी होगा—और वह जवाब ज्यादा स्वस्थ और टिकाऊ होगा।

आपके संगठन में इस समय सबसे बड़ा अंधेरा कोना कौन-सा है—ऑक्शन पाथ, बायर पहचान, या मापन/एट्रिब्यूशन? वहीं से शुरुआत कीजिए।