" Ad Fraud로 인해 발생하는 피해액 123억원까지 치솟아"

                                                                           - Statista 2020 리포트

Ad Fraud는 디지털 마케팅 실무자들의 가장 큰 골칫거리 중 하나입니다.

Fraud 문제로 인한 피해액은 2011년부터 꾸준히 상승해, 2019년 약 123억에 달하였습니다.

이러한 추세는 앞으로도 지속될 것으로 예상됩니다.

그렇다면, 이제부터 Ad Fraud의 정의와 분류, 대응 방안에 대해 알아볼까요?

[Ad Fraud의 정의]

Mobile Ad Fraud는 모바일 광고 프로세스에서 부정한 방식으로 트래픽을 발생시켜 수익을 챙기는 행위입니다.

즉, 정상적인 Audience 유입으로 인한 광고 요청이 아니라, 컴퓨터 또는 인위적 행위를 통해 광고 요청을 발생시켜 부정 수익을 창출하는 광고 사기 수법인 것입니다.

Fraud Traffic이 발생할 수 있는 근본적인 원인은 App 혹은 Web의 이름을 모르는 채로 인벤토리를 판매∙구매하는 프로그래머틱 광고 네트워크의 구조에 있습니다.

이러한 Fraud Traffic을 악용하는 이들은 매체사를 통해 수익을 얻게 됩니다.

[Ad Fraud의 분류]

Ad Fraud는 만들어내는 허수의 종류에 따라 Impression Fraud, Click Fraud, Install Fraud, Post-Install Fraud 등으로 나뉩니다.

또한 Fraud를 만들어내는 방식에 따라서는 Technical Fraud, Compliance Fraud로 분류됩니다.

상단의 알고리즘 표는 다음의 질문을 통해 Mobile Ad fraud를 분류하고 있습니다.
1. 실제로 해당 App에 대한 관심을 갖은 유저가 존재하는가?
2. 해당 실행이 광고없이 발생하였는가?
3. 실제 Device를 통해 설치되었는가?

[AD Fraud 취약채널]

그렇다면, Fraud에 특히 취약한 디지털 채널은 무엇일까요? Media marketing에 올라온 ‘Digital AD Fraud 2020’에 따르면, 모바일 In-app 광고지면과 CTV광고가 이에 해당합니다.

먼저 모바일 In-app 지면은 Detection과 In-app measurement의 한계로 인해, CTV광고는 높은 수요에 비해 합법적인 공급이 많지않아 Fraud가 많이 발생하는 것입니다.

[Ad Fraud를 대하는 마케터들의 자세]

글로벌 애드네트워크 InMobi의 2017 Global State of App Performance Marketing Survey에 따르면, 전세계 마케터의 20%는 AD Fraud 문제를 인식하고 있으며, Fraud의 잠재적인 영향에 대해 더 배우길 희망합니다.

하지만, 85%의 마케터들은 AD Fraud의 일부만 이해하고 있을 뿐, Fraud가 캠페인에 미치는 영향에 대해서는 현저히 낮은 이해도를 갖고 있습니다.

[Ad Fraud를 막기 위한 방안]

Ad fraud의 피해를 최소화시키기 위한 방안은, '신뢰감 있는 Ad network사와의 파트너쉽'이 큰 비중을 차지하고 있습니다.

구글에서는 Bot에 의한 트래픽을 필터링하기 위해 Top ad fraud botnets로부터 오는 트래픽을 제외하거나 전 산업과 협력하는 등 노력을 기울이고 있습니다.

모비커넥트 또한 fraud에 대하여 모비데이즈에서 국내외 다수 매체를 직접 집행하며 얻은 "최적화 인사이트 / 프라우드 관리 노하우"를 적용하여, 다양한 카테고리의 논리워드 캠페인을 성공적으로 진행하고 있습니다.

[모비커넥트가 fraud에 대응하는 방안]

1. IP 패턴 분석 시스템 도입

-다수의 알고리즘이 개별적으로 작동하는 것이 아닌, 머신 러닝 부스팅(Machine Learning Boosting) 기술을 통한 다수의 최적화 알고리즘 상호 학습 기능 도입

-IP 기준 fraud 트래픽 관리 고도화 방안 확립 및 적용

2. 비효율 트래픽 자동 블락 / 디덕션 처리 기능 고도화 진행

- 디덕션 및 기타 룰 처리를 위한 로직을 상시 개선

- CTIT, 국가 등 조건에 맞지 않는 전환에 대한 즉시 디션 처리/경고메시지 발송/서브펍 차단

- Blacklist DB를 활용한 Fraud 의심 트래픽을 사전에 차단하여, 비효율적인 트래픽 처리

3. 클릭최적화 Optimization

- 실시간 클릭 모니터링 기능을 통한 허수 트래픽 유입을 자동적으로 차단하여, 비효율 트래픽을 관리 및 모니터링

- Event Auto Control 기능을 통한 실시간 매체 별 효율 체크, 목표 전환율 설정으로 트래픽 관리, 디덕션 및 기타 룰 처리를 위한 로직을 상시로 개선

이와 같은 Fraud 방지 기능을 활용하여, 에이전시는 서브 퍼블리셔를 빠르게 찾아내어 자사 광고 트래픽의 질을 높여 광고주의 신뢰를 얻을 수 있습니다.

또한 광고주는 허위 이벤트로 fraud를 저지르는 저품질 트래픽에 불필요한 비용을 지출하지 않게 됩니다.

[그 밖의 Mobile Ad Fraud 트렌드]

- SDK Spoofing은 끊임없이 상승하고 있으며, 2018년 1분기에 비해서는 6%, 2019년 2분기에 비해서는 20%까지 상승하고 있습니다.

- Device farms은 2019년 2분기에 비해 21%가 줄어들었습니다.

- IOS와 AOS상에서 AMID가 가능한 Fraud detection tools 과 같이fraudulent traffic비율 또한 꾸준히 상승하고 있습니다.

- 몇몇 AD Fraud detection tool이 매우 공격인 차단으로 인해 False-positives가 발생하고 있습니다.

  즉, AD Fraud를 차단하다가 오히려 정상적인 Traffic 또한 차단하는 상황입니다.

점차 심각해지는 Fraud 문제를 해결하기 위한 교육과 인지 그리고 선별 방법은 계속해서 향상되고 있습니다.

Programmatic Supply Chain의 노출에 대한 노력도 끊임없이 이루어지고 있지만, 여전히 Supply의 취약점과 위험성이 남아 있는 상태입니다.

따라서, 디지털 마케터들은 직접 Fraud에 대비하고, Fraud를 효과적으로 방지하는 파트너와 협업해야 할 것입니다.