Google'ın Gemini teknolojisi milyarlarca kötü reklamı engelledi. Bu iyi bir haber, ancak yeterli değil.

Google, kötü reklamların ardındaki rakamları açıkladığı ve Gemini destekli araçların bu reklamları tespit etme ve durdurmadaki kilit rolüne odaklandığı 2025 yılına ait yıllık Reklam Güvenliği Raporunu yayınladı . Bu rakamlara baktığınızda, en azından ilk bakışta, etkilenmemek mümkün değil: 8,3 milyardan fazla kötü reklam engellendi veya kaldırıldı, 4,8 milyar reklam kısıtlandı ve 25 milyona yakın reklamveren hesabı askıya alındı. Google, politika ihlali yapan tüm reklamların %99'unun kullanıcılara gösterilmeden önce engellendiğini vurguluyor ve Gemini'nin bunda çok önemli bir rol oynadığını iddia ediyor. Hak ettiği övgüyü inkar etmeyeceğiz: Kötü reklamlarla mücadele önemli. Ancak bu, platform sahibi olarak Google'dan beklenen bir şey. Sonuçlar takdire şayan, ancak reklam ekosisteminin ne kadar yırtıcı ve düşmanca olabileceğini de vurguluyor.

Yapay zekâ, Google'ın 'kötü reklamları' tespit etmesine nasıl yardımcı oluyor?

Google'ın bir reklamın meşruiyetini değerlendirirken yapay zekâ tabanlı bir yaklaşımı desteklemesinin temel gerekçesi, yaptırım kararını yalnızca anahtar kelimelere dayandırmaması, bunun yerine hesap yaşı, davranışsal ipuçları ve kampanya modelleri gibi daha karmaşık sinyalleri anlayıp analiz edebilmesidir. Kötü niyetli kişiler genellikle sahte reklamlarını meşru reklamları taklit edecek şekilde tasarlarlar ve farklı varyantları hızla seri üretmek için üretken yapay zekâdan yararlanırlar, böylece bazıları sonunda eski kalıp eşleştirme tabanlı yaptırım sistemlerini kandırabilir.

Yapay zekâ öncesinde, bu eski sistemler daha çok bir kontrol listesine benziyordu; bir reklamın belirli kelimeler, semboller, URL uyuşmazlıkları, biçimlendirme hileleri veya politikayı tetikleyen ürün kategorileri içerip içermediğini kontrol ediyordu. Reklamda yasaklanmış kelimeler kullanılıyor mu? Açılış sayfası, gösterilen URL ile eşleşiyor mu? Şüpheli biçimlendirme içeriyor mu F₹€€!? Bu kontroller faydalı olsa da, aynı zamanda kırılgandır ve yaratıcı kelime seçimleri ve diğer zekice taktiklerle çok daha kolay atlatılabilir. Örneğin, "Bir haftada 20 kilo verin!" gibi bir şey, eski sistemde bile tespit edilmesi ve işaretlenmesi oldukça kolay olurdu. Ancak sahte iddialar, sahte referanslar ve gizli abonelik şartlarıyla dolu bir açılış sayfası hayal edin; işte o zaman işler çok daha zorlaşır. Tek bir unsur dolandırıcılığı göstermez, bu nedenle kontrol listesi yaklaşımının reklamı onaylama olasılığı yüksektir. Ancak bağlamı anlayan bir yapay zekâ sistemi, reklamı daha yüksek bir kesinlikle "kötü" olarak işaretleme şansına sahiptir. İyi bir benzetme, havaalanı güvenliğinin bir kişiyi sadece bagajında ​​yasa dışı eşyalar bulundurması (eski sistem) nedeniyle değil, aynı zamanda farklı isimler kullanması, sadece tek yön bilet alması veya sık sık güzergah değiştirmesi gibi tuhaf davranışları nedeniyle de şüpheli olarak işaretlemesidir.

Gemini, reklamın ardındaki niyeti belirlemek için tüm bu bağlamı dikkate alıyor ve (en azından Google'ın kendi ifadesine göre) dolandırıcılıkları tespit etmede çok başarılı; 2025 yılında dolandırıcılıkla ilişkili 600 milyondan fazla reklam kaldırıldı ve dolandırıcılıkla ilgili faaliyetler nedeniyle 4 milyon hesap askıya alındı. Gemini'nin bir diğer avantajı ise kullanıcı geri bildirimlerini otomatik olarak işleme yeteneği. Google'a göre, yapay zeka entegrasyonu sayesinde ekipleri 2024 yılına kıyasla dört kat daha fazla kullanıcı raporuna müdahale edebildi.

Reklam engelleme alanında yapay zeka dönüşümü yaşanıyor.

Google'ın reklam ekosisteminde kötü amaçlı reklamları tespit etmeye yönelik eski ve yeni yaklaşımlar arasındaki çatışma, genel olarak reklam engelleme ile benzerlikler taşıyor. Yıllar önce, bir reklamı engellemek, reklamı ileten sunucuyu bir dizi 'kötü' alan adıyla eşleştirmek kadar basitti. Bu alan adlarından gelen her şey adserver.example.comengellenirdi ve olay bu kadar. DNS filtrelemesi hala aşağı yukarı aynı şekilde çalışıyor: daha az esnek, ancak çok verimli, hafif ve sistem genelinde. Bugün, reklam engelleyiciler tamamen farklı, çok daha zorlu zorluklarla karşı karşıya. Reklamlar ve diğer istenmeyen istekler genellikle yararlı içerikle karışıyor. Modern filtreleme kuralları, reklam engellemenin ilk günlerindeki kısa, basit kurallara hiç benzemiyor. Son derece karmaşıklar ve filtreleme sözdizimi, kelimenin tam anlamıyla bir programlama diline benziyor.

Reklam engelleme sözdizimi, giderek daha zorlu hale gelen sorunlara ayak uydurmak için sürekli olarak gelişiyor ve şimdiye kadar oldukça başarılı oldu. Ancak geleneksel, filtreleme kurallarına dayalı yaklaşımın henüz yapay zeka ile değiştirilmemiş olması, reklam engelleyici geliştiricilerinin yapay zekayı reklam engellemede kullanma fikrini reddettiği anlamına gelmiyor. Aksine, yapay zekanın reklam engelleme bağlamındaki potansiyelini, çoğu zaman oldukça beklenmedik şekillerde araştırıyorlar. Çeşitli makine öğrenimi (ML) biçimlerini reklam engelleme için kullanma girişimleri, Brave'in reklamları ve izleyicileri gerçek zamanlı olarak engelleyen bir araç olan AdGraph'ı geliştirdiği en az 2019 yılına kadar uzanıyor. Şaşırtıcı derecede yüksek doğruluk gösterdi, ancak derin tarayıcı entegrasyonu ve sürekli bakım gerektirdiği için popülerlik kazanmadı. ML'den yararlanmaya çalışan birkaç başka deney ve araştırma projesi de vardı, ancak hiçbiri yaygın bir benimseme elde edemedi.

Son yıllarda, yapay zeka teknolojilerindeki hızlı ilerlemeyle birlikte, reklam filtreleme için yapay zekanın kullanımı fikri giderek daha sık gündeme geliyor. Örneğin, geçen yılki Reklam Filtreleme Geliştirici Zirvesi'nde (Ad Filtering Dev Summit) tartışılan ana konulardan biriydi . AFDS 2025'te, birçok konuşmacı sunumlarında reklam engelleme alanında yapay zekanın rolüne değindi; NYU'dan Ritik Roongta, yapay zekanın özellikle izin verilen reklamlar için reklam içeriğini değerlendirmeye nasıl yardımcı olabileceğini, müdahaleci olmayan ancak yine de zararlı olabilecek reklamları nasıl tespit edebileceğini anlattı ve Brave'den Anton Lazarev, yapay zeka ajanları ve ajan tabanlı tarayıcılar çağında bile reklam engelleyicilerin neden son derece önemli kalacağını açıkladı.

AdGuard'ın deneyi: Bir LLM (Lisanslı Öğrenme Yöneticisi) bir reklamı tespit edebilir mi?

AdGuard da aynı yönde araştırmalar yapıyor. AdGuard'ın Web Uzantıları bölümü Ekip Lideri Maxim Topciu, şu soruyu yanıtlamak için kendi araştırmasını yürüttü : Bir reklam engelleyici sayfada ne göründüğünü anlayabilir ve gizlenmesi gerekip gerekmediğine karar verebilir mi? Daha önce de belirttiğimiz gibi, filtre listeleri güçlü olmaya devam ediyor ancak sınırlamaları var: manuel bakım gerektiriyorlar, yerel reklamlarla mücadele ediyorlar ve Manifest V3 altında getirilenler gibi ek kısıtlamalarla karşılaşıyorlar . Bir reklam engelleyicinin neyin reklam neyin olmadığını kendi başına belirleyebilmesi harika olmaz mıydı? Fikir yeni değildi, Brave ve diğerlerinin benzer sonuçlar elde etme girişimlerinden de anlaşılacağı gibi, ancak Maxim biraz daha ileri gitti. LLM'lerin avantajlarından biri, bir fikri nispeten hızlı bir şekilde çalışan bir prototipe dönüştürebilmeleridir. Bu nedenle Maxim, her biri kendi yöntemiyle reklamları analiz eden ve engelleyen üç prototip oluşturdu.

Maxim, prototipleri X'in akışında test etti. Birincisi tüm gönderileri bulanıklaştırdı, içeriklerini analiz etti ve ardından 'iyi' olanları tekrar görünür hale getirdi. İkinci prototip aynı şeyi yaptı, ancak her gönderiyi bir kod bloğu olarak değil, bir resim olarak analiz etti. Üçüncüsü ise kullanıcının belirli kriterler belirlemesine izin verdi ve LLM, gönderinin bu kriterlerle eşleşip eşleşmediğini kontrol ettikten sonra gönderiyi gizleyip gizlememeye karar verdi. Her üç yaklaşım da işe yaradı, ancak hepsinin kendi dezavantajları vardı - sonuçta bunlar prototipti ve nihai ürünlerden çok uzaktı.

Deney, yapay zekâ tabanlı reklam engellemenin teknik olarak mümkün olduğunu gösterdi, ancak aynı zamanda yapay zekânın geleneksel filtre tabanlı yaklaşımın yerini almaya henüz hazır olmadığı da ortaya çıktı.

Google'ın 'kötü' reklamları belirlemek için Gemini'yi kullanması ve AdGuard'ın kendi deneyi, tüm farklılıklarına ve farklı amaçlara hizmet etmelerine rağmen, aynı yöne işaret ediyor: reklam filtreleme daha anlamsal hale geliyor . AdGuard'ın deneyi, LLM'lerin içeriği yalnızca seçicilere veya URL'lere göre değil, anlama göre de sınıflandırabileceğini gösterdi. Görsel tabanlı bir yaklaşım, kullanıcıların gerçekten ne gördüğünü analiz edebilir; bu da metin minimal olduğunda veya HTML gizlendiğinde yardımcı olur. Bir reklamı engelleme kararının özü, kademeli olarak "Bu web öğesi bir kurala uyuyor mu?" sorusundan "Ne yapmaya çalışıyor? Arkasındaki amaç neydi?" sorusuna kayıyor. Her reklamı, sponsorlu gönderiyi, izleyiciyi ve dolandırıcılığı amaçlarını belirleyerek güvenilir bir şekilde tespit edebilseydiniz, filtreleme kurallarına gerek kalmazdı. Ancak, açıkça, henüz orada değiliz. LLM tabanlı yaklaşımlar hala büyük ölçüde maliyet, hız ve pratiklik ile sınırlıdır. Yapay zekanın reklam engellemedeki rolünün artacağı görülse de, yakın gelecekte geleneksel reklam engelleyicilerin yerini alması gerçekçi olmayacak; bunun yerine, yalnızca filtreleme kurallarının yetersiz kaldığı durumlarda onları tamamlayacak gibi görünüyor.

Platform güvenliği, kullanıcı kontrolüyle aynı şey değildir.

Ancak Google ile bağımsız reklam engelleyiciler arasındaki karşılaştırma da burada sona eriyor. Google'ın Gemini'yi kullanması ile reklam engelleyicilerin yapay zekayı kullanması arasındaki temel fark, amaçlarında yatıyor. Google, kendi reklam politikalarını uygulamak için yapay zekayı kullanırken, reklam engelleyiciler kullanıcının tercihlerini uygulamak için var. Şu anda kullanıcılar, istedikleri filtre listelerini seçerek veya özel filtreleme kuralları ekleyerek bu tercihleri ​​belirliyorlar. Ancak AdGuard'ın deneyi, gelecekteki yapay zeka tabanlı bir reklam engelleyiciye de kullanıcı kontrollü kriterler eklemenin tamamen mümkün olduğunu gösterdi. Bu, Google'ın kötü amaçlı ve tehlikeli reklamları gerçekten engelleyen veya kısıtlayan algoritmalarından farklıdır - ki bu övgüyü hak ediyor - ancak bunu yapmak Google'ın kendi çıkarlarıyla da örtüşüyor. Kullanıcıların tam olarak neyin engelleneceği ve neyin geçeceği konusunda hiçbir söz hakkı yok. Bir reklamın istenmeyen olması için Google'ın yönergelerini ihlal etmesi gerekmiyor. Birinin bir reklamı görmek istememesinin birçok nedeni olabilir: dikkat dağıtıcı, gizliliği ihlal eden, ağır veya izleyici için tamamen alakasız olabilir. Çatışmanın kökeni burada yatıyor: Google'ın tek derdi, bir reklamın kendi ekosisteminde yer almasına izin verilip verilmeyeceği ve kurallarına uyup uymayacağıdır. Kullanıcı açısından ise soru daha geniştir: Bu reklamı cihazımda görmek istiyor muyum?

Google'ın yaptığı dolandırıcılıkla mücadele çalışmaları gerekli, ancak aynı zamanda beklenen bir durum: bu, doğrudan sorumluluğu. Reklam Güvenliği Raporu, kötü reklamlar sorununa nihai bir çözüm olarak okunmamalıdır. Milyarlarca reklamı engellemek harika, ancak daha da fazla reklam hala mevcut. Bu rakamlar, çevrimiçi reklam ekosisteminden ne kadar zararlı veya şüpheli materyalin geçtiğini gerçekten gözler önüne seriyor. Ve Google'ın çabalarının ardındaki gerçek neden de burada yatıyor. Google her şeyden önce bir reklam şirketidir . İş modeli Android telefon satmak veya benzeri bir şeye dayanmaz; kurduğu reklam ekosistemine odaklanmıştır ve diğer birçok kolu da bir şekilde onu destekler. Google, reklamcılık işini korumanın ürün kararlarında büyük önem taşıdığını defalarca göstermiştir . Güvenlik çalışmaları da bir istisna değildir: bu da kullanıcıları Google reklam ekosisteminde tutmak için gerekli bir tavizdir.

Google'ın dolandırıcılıkla mücadele çabalarının anlamsız olduğunu söylemeye çalışmıyoruz elbette; telefonunuzda hiç veya neredeyse hiç sahte ve tehlikeli reklam olmaması daha iyidir. Hele ki kullanıcı olarak siz, orada ne görmek istediğinizi veya istemediğinizi kontrol ediyorsanız, bu daha da iyidir. Google'ın Reklam Güvenliği Raporu, yapay zekanın istenmeyen içeriği belirlemede ne kadar etkili olabileceğini gösterdi. Şimdi sıra reklam engelleyicilerin bu güçlü silahı daha iyi bir şekilde kullanmasını ve iyi bir amaca hizmet etmesini sağlamasında.

Vasili Bagirov (AdGuard.com)