Pasar iklan digital kuat, dengan Statista memperkirakan bahwa pembelanjaan di seluruh dunia akan mencapai hampir $900 miliar pada tahun 2026. Namun lalu lintas iklan palsu dan penipuan tetap menjadi masalah besar di bidang ini. Kerugian global dari penipuan iklan mencapai $35 miliar pada tahun 2020 saja. Dan di luar pembelanjaan yang sia-sia, lalu lintas tidak valid dapat meningkatkan metrik, menyebabkan merek salah mengidentifikasi — dan salah memahami — segmen pelanggan.
Untuk memerangi penipuan iklan, Neil Andrew, Segev Hochberg, dan Alex Winston mendirikan Lunio, yang mencoba mengecualikan lalu lintas web palsu yang datang dari saluran yang berbeda dengan menganalisis pola perilaku. Startup hari ini mengumumkan bahwa mereka menutup putaran Seri A senilai $15 juta yang dipimpin oleh Smedvig Capital, sehingga total pendapatan Lunio menjadi sekitar $17 juta.
“Kembali pada tahun 2016, kami menjalankan agen pemasaran digital di Inggris dan bekerja sama dengan salah satu klien teratas mereka, Segev Hochberg,” kata Andrew kepada gerakanpintar.com dalam sebuah wawancara email. “Selama waktu itu, mereka terus memperhatikan masalah yang sama. Klik tidak berguna dari pengguna palsu menggerogoti anggaran pemasaran Segev setiap bulan. Dan jaringan iklan tidak benar-benar terburu-buru untuk mengatasi masalah tersebut, karena tidak ada insentif nyata bagi mereka untuk melakukannya. Jadi Neil, Segev, dan saya mendirikan Lunio untuk membantu pemasar lain menangkap dan memblokir klik dari sumber yang buruk, sementara secara otomatis menginvestasikan kembali uang yang disimpan kembali ke kampanye iklan berkinerja terbaik.”
Lunio mengklaim menggunakan kombinasi analisis data dan teknik keamanan siber untuk menangkap dan memblokir klik palsu, dengan algoritme yang menjalankan sisi klien — dalam browser pengguna — untuk memastikan informasi pengenal pribadi tidak dikirim melalui web. (Meskipun alamat IP interaksi iklan disimpan dan diberikan kepada pengguna, alamat tersebut tidak digabungkan dengan informasi lain apa pun yang dapat membuat mereka dapat diidentifikasi secara pribadi, klaim Andrew.) Algoritme berupaya memprediksi kemungkinan aktivitas klik tidak valid pada berbagai jaringan iklan, termasuk Google, YouTube, Facebook, Reddit, Instagram, dan bahkan TikTok.
Kredit Gambar: Lunio
Sementara Lunio jauh dari vendor teknologi pencegahan penipuan klik pertama — yang lain termasuk CHEQ dan Keamanan Manusia — Andrew menegaskan bahwa platformnya memiliki keunggulan teknis utama. Misalnya, algoritme Lunio memanfaatkan WebAssembly, standar web yang dirancang untuk memungkinkan kecepatan eksekusi kode hampir asli di browser, yang menurut Andrew tujuh kali lebih cepat daripada JavaScript tradisional — bahasa pemrograman yang digunakan banyak vendor untuk menganalisis lalu lintas iklan.
“Ada biaya peluang yang sangat besar karena mengganggu proses penjualan di hilir karena pengiriman formulir prospek palsu yang mengikuti dari klik palsu. Tenaga penjualan dapat menghabiskan banyak waktu untuk mengejar prospek yang sebenarnya tidak ada,” kata Andrew. “Ini bukan hanya tentang mendapatkan pengembalian dana untuk klik berisi spam — jika Anda berhasil melakukannya. Ini tentang menghentikan semua efek langsung dari lalu lintas palsu yang masuk ke situs web Anda. ”
Andrew mengatakan pandemi adalah anugerah bagi Lunio karena menyebabkan peningkatan aktivitas pengguna palsu karena merek dan pelanggan mereka pindah online. Sementara itu, penurunan ekonomi telah meningkatkan tekanan pada perusahaan untuk meregangkan dolar iklan mereka, kata Andrew – yang mengarah ke rejeki nomplok lain untuk startup.
Lunio memiliki lebih dari 1.000 pelanggan yang mencakup lebih dari 10.000 akun iklan individu, klaim Andrew. Dia memilih untuk tidak membagikan angka pendapatan, hanya mengatakan bahwa Lunio berencana untuk memperluas jumlah karyawan dari 43 karyawan menjadi sekitar 55 pada akhir Q1 2023 untuk “mempercepat” upaya go-to-market di Eropa dan Amerika Utara.
“Kami merasa sangat terisolasi dari tantangan berwawasan ke depan yang akan dihadapi banyak perusahaan. Kami telah menerapkan disiplin operasional dan investasi yang kuat berdasarkan kasus bisnis yang tervalidasi untuk mendorong arah masa depan kami,” lanjut Andrew. “Kami beroperasi pada burn multiple terbaik di kelasnya dan berharap ini berlanjut secara relatif saat kami meningkatkan skala bisnis.”