Fraud Blocker、クリック判定に使うAIを広告主が選択可能に

同社によると、このエンジンは固定のシグナルで採点する従来ツールより、買い物客のように振る舞うよう作られたボットなどの高度な無効トラフィックを60%多く検出します。根拠として示されているのは「初期の顧客の結果」のみで、顧客数も期間も比較対象のツールも明かされていない点を、The Agile Brand Guideが指摘しています。Fraud Blockerは、年間5億件を超える広告クリックと1billion件を超えるIPアドレスを、25,000以上の顧客サイトから得ており、モデルに送るトラフィックはゼロ保持の管理下に置かれ、モデルの学習には使われないとしています。

モデルを選ぶことは、どの会社のデータ規則が適用されるかを選ぶことでもあります。Anthropicは自社のTeamプランでは、既定でユーザーのコンテンツを学習に使わないと、当サイトのClaudeの項目に記録しています（2026年10月27日確認）。ただしこれは席数制のプランの話で、Fraud Blockerがモデルに送るトラフィックにどの規約が適用されるのかは、リリースに書かれていません。

60%という向上の根拠は非公開の顧客データなので、広告主が今確かめられるのは、ブロックしたクリックごとに付く理由の記載だけです。例えば38台のデバイスから31回クリックしたIPのような説明です。ゼロ保持の約束は、プレスリリース上のFraud Blockerの言葉にすぎません。