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Scalarr recauda 7,5 millones de dólares para luchar contra el fraude publicitario móvil

Scalarr, una startup que dice que usa el aprendizaje automático para combatir el fraude publicitario, anuncia que ha recaudado $ 7.5 millones en fondos de la Serie A.

La empresa fue fundada por la directora ejecutiva Inna Ushakova y el CPO Yuriy Yashunin, quien anteriormente dirigió la agencia de marketing móvil Zenna. Ushakova me dijo que mientras estaban en Zenna, se dieron cuenta de que el fraude publicitario había crecido hasta el punto de que representaba una amenaza real para su negocio.

Al mismo tiempo, al equipo no le impresionó ninguna de las soluciones antifraude existentes, por lo que construyó su propia tecnología. Finalmente, cerraron Zenna por completo y trasladaron a todo el equipo a Scalarr.

Los productos de la startup incluyen AutoBlock, que se supone que detecta el fraude antes de que el anunciante puje por un anuncio, y DeepView, que es utilizado por las plataformas de adtech (incluidos los intercambios de anuncios, las plataformas del lado de la demanda y las plataformas del lado de la oferta).

Scalarr dice que puede detectar un 60% más de fraude que los productos existentes en el mercado y que les ahorró a sus clientes $ 22 millones en reembolsos por fraude publicitario en 2020. Ushakova atribuyó esto en gran parte al uso extensivo de la tecnología de aprendizaje automático por parte de la startup.

Agregó que si bien las grandes empresas de atribución de anuncios están agregando productos antifraude, no son el foco. E históricamente, las empresas han intentado detectar el fraude a través de un «enfoque basado en reglas», donde hay una lista de comportamientos que sugieren actividad fraudulenta, pero no importa qué tan rápido creen esas reglas, es difícil mantenerse al día con los estafadores.

“El fraude está en constante evolución”, dijo Ushakova. «Es como un juego de Tom y Jerry, por lo que están por delante de ti y estamos tratando de atraparlos».

En cuanto a por qué el aprendizaje automático funciona de manera mucho más eficaz, dijo: “Solo ML podría ayudarlo a predecir el siguiente paso, y con ML, debería poder detectar anomalías que no están clasificadas. Inmediatamente después de eso, nuestros análisis deberían poder analizar esas anomalías y decidir si algo es estadísticamente importante «.

La Serie A de Scalarr fue liderada por el Banco Europeo de Reconstrucción y Desarrollo, con la participación de TMT Investments, OTB Ventures y Speedinvest. Entre otras cosas, la empresa utilizará el dinero para expandir su presencia en Asia y continuar desarrollando el producto.


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Neto

Soy Neto, creador de LaNetaNeta.com Me apasiona leer y aprender, disfruto escribir y compartir publicaciones interesantes con el publico.

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