모바일 사기를 감지하고 방지하는 5가지 방법
게시 됨: 2016-05-14
이것은 AppLift의 Thomas Sommer의 게스트 게시물입니다.
모바일 광고 사기는 오늘날 모바일 마케터에게 가장 과감한 도전 중 하나입니다.
White Ops에 따르면 2015년 광고 사기로 인해 디지털 광고주는 86억 달러가 훨씬 넘는 비용을 지출했습니다. AppLift 가 작년 말에 최고의 사기 탐지 솔루션 Forensiq 와 함께 수행한 또 다른 연구에 따르면 모바일 프로그래밍 방식 트래픽의 34%가 사기의 위험에 처해 있습니다. .
광고 사기는 중요한 문제입니다. 이미 높은 획득 비용과 사용자 이탈로 어려움을 겪고 있는 모바일 마케팅 담당자로부터 돈을 훔치는 것 외에도 업계 관계자 간의 신뢰를 서서히 훼손하여 관련된 모든 사람에게 추가 비용을 초래합니다.
모바일 광고 사기란 무엇입니까?
광고 사기의 가장 큰 문제 중 하나는 다양성과 최신 예방 메커니즘의 레이더 아래에 진화하고 들어갈 수 있는 능력입니다. 다행스럽게도 사기성 양식의 유형을 설정하고 명확한 선에 따라 분류할 수 있는 방법이 있습니다. 우리는 주로 사기를 처리하는 두 가지 광범위한 방법을 개발했습니다.
사기를 보는 첫 번째 방법은 기술 사기와 규정 준수 사기의 두 가지 주요 범주로 나누는 것입니다. 기술 사기는 노출, 클릭, 앱 설치 등과 같은 광고 이벤트를 기술적으로 위조하기 위한 속임수이므로 설명이 필요 없습니다. 규정 준수 사기는 플랫폼에서 시행되는 규칙을 굽히거나 깨는 것을 목표로 하는 모든 기만적인 전술입니다. .
광고 사기를 분류하는 두 번째 방법은 노출에서 설치 후 이벤트까지 사용자 전환 유입경로를 따라 발생하는 위치를 살펴보는 것입니다. 광고 사기의 목표는 광고 이벤트를 시뮬레이션하거나 기만적으로 모방하는 것이기 때문에 사기는 광고주가 비용을 지불하거나 최적화하는 단계에서 저지를 가능성이 가장 높습니다. 예를 들어 모바일 실시간 입찰RTB에서 광고주는 일반적으로 CPM(노출당 지불)을 지불하므로 사기꾼은 노출 사기에 집중할 가능성이 큽니다.
다음은 이 두 줄에 대한 몇 가지 예입니다.
사기꾼
일반적으로 사기 방지에는 기술, 데이터 및 사람의 조합이 필요하며 예방, 탐지 및 대응의 세 단계로 진행될 수 있습니다. 이 이론적 매트릭스에서 우리는 다음과 같은 사기 방지 테이블을 개발했습니다.
예방을 위한 5가지 방법
다음은 마케터가 모바일 광고 사기를 효과적으로 감지하고 경우에 따라 예방할 수 있는 5가지 방법입니다.
- 패턴 인식 및 휴리스틱 개발
패턴 인식 및 휴리스틱은 기술 및 규정 준수 사기에 대한 사기 근절의 초석입니다. 전자의 경우 다소 정교한 봇의 도움으로 사기 활동이 생성됩니다. 봇은 인간의 행동을 모방할 수 있는 만큼 본성을 숨기지 못하고 수상한 패턴을 드러내기 시작하는 시점이 옵니다. 예를 들어, 동일한 IP 주소에서 발생하는 중요한 클릭 수, 비정상적으로 높은 전환율 또는 단일 게시자에서 발생하는 비정상적으로 높은 수준의 설치 후 이벤트는 거의 체계적으로 위험 신호입니다. 사기의 규정 준수 측면에서 패턴도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 클릭 스터핑(위 표 참조)을 사용하면 클릭과 설치 사이의 시간이 일반적인 트래픽보다 훨씬 더 긴 것을 알 수 있습니다.
점점 더 정교해지는 기계 학습 알고리즘이 광고 기술 회사가 사기를 보다 체계적으로 감지하는 데 도움이 된다면 사기 패턴을 해석하고 확인하는 데 인간이 여전히 필수적이라는 점에 주목하는 것이 일반적으로 중요합니다.
- 노출 전에 사기 패턴을 감지하여 사기 방지
실시간 입찰(RTB) 미디어 구매 프로세스의 주요 장점은 각 개별 사용자에 대해 노출 수준에서 구매 결정을 내릴 수 있다는 것입니다. 적절한 기술을 사용하면 입찰할 필요 없이 프로그래밍 방식의 입찰 요청을 "수신"하여 노출이 제공되기 전에 사기 패턴을 감지할 수 있습니다. 따라서 모바일 광고주의 학습 곡선 및 관련 비용이 상당히 줄어듭니다.
- 광고 파트너와 자사 데이터 통합
설치 후 행동 이벤트와 같은 자사 데이터를 온보딩하면 사기, 특히 기술적 유형을 감지하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 사용자 전환 퍼널(1번 항목 참조)로 올라갈수록 인간의 행동을 속이는 것이 더 어려워짐에 따라 설치 후 데이터는 사기 패턴에 대한 더 큰 통찰력을 제공합니다.
예를 들어, CPI 캠페인을 실행하고 있지만 특정 소스에서 오는 사용자의 설치 후 인앱 활동이 전혀 없거나 현저히 낮은 경우 해당 특정 소스는 사기로 표시될 수 있습니다. 프로그래밍 방식의 트래픽 및 브랜딩 캠페인의 경우에도 클릭수와 가능한 경우 설치 및 설치 후 데이터를 보면 수신 트래픽에 대해 많은 것을 알 수 있습니다.
- 블랙리스트에 등록된 IP의 자체 데이터베이스 큐레이트
게시자 또는 특정 IP가 사기 가능성이 있는 것으로 식별되면 "향후 참조를 위해" 블랙리스트에 추가할 가능성이 있습니다. 동일한 호스팅 제공업체에 속한 모든 IP는 설치 후(확인 후) 차단될 수도 있습니다. 이러한 사후 감지 예방 습관은 예방 메커니즘 역할을 하고 향후 광고 비용을 절약할 수 있습니다.
- 업계 전반에 걸친 퍼블리셔 블랙리스트를 위한 투쟁
자신의 블랙리스트를 관리하는 것이 가장 중요한 경우 이상적인 솔루션은 업계에서 공급되고 중립적으로 유지 관리되며 모든 사람이 액세스할 수 있는 일반 블랙리스트의 혜택을 받는 것입니다. 예를 들어 온라인 비디오 광고 업계의 경우입니다. 모바일에서도 이를 실현하기 위해 싸워야 합니다.
모든 유형의 사기와 마찬가지로 광고 사기는 항상 고양이와 쥐의 게임으로 남을 것이며 완전히 근절될 수 있다는 희망은 거의 없습니다. 그러나 업계 전반에 걸쳐 인식을 높이고 모든 이해 관계자가 이를 방지하기 위한 조치를 취하는 것이 좋은 출발이 될 것입니다. 모바일 광고 산업이 아직 초기 단계이거나 10대에 불과하다고 주장할 수 있다면, 이 방향으로 구체적인 조치를 취하는 것이 확실히 성인이 되기 위한 결정적인 요소가 될 것입니다.
모바일 사기에 대한 더 자세한 연구는 AppLift의 프로그램 방식 시대의 모바일 사기 퇴치 보고서를 확인하십시오 .
AppLift 는 TUNE 인증 파트너 프로그램 의 일부입니다. 이 프로그램은 마케팅 담당자가 자신의 요구 사항을 가장 잘 충족하고 모바일 광고 모범 사례를 준수하는 광고 파트너에 대한 가시성을 높이기 위해 고안된 프로그램입니다.
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