5min app info ad fraud~アドフラウド~
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5MIN APP INFO
AD FRAUD アドフラウド
まえがき
マーケティング関係者の中で話題になっているアドフラウド。配信している広告が適切なユーザに配信されているのか、そもそも消費者が実際に目視できてるのかも不確実であり、広告予算/ブランドの価値毀損などマーケティング・広告業界に大きな影響を与えており、2017年にはアドフラウドによるデジタル広告不正が全世界で約164億ドルになるとも予想されている。 こうした状況である中、アドフラウドに何する情報が少ないように思われる。日本におけるアドフラウドの問題は近年注目されるようになっているが、欧米では以前より大きな問題として捉えられておりアドフラウド関連の協会や業界各社がアドフラウドに関するレポートを発信している。そこで、海外の最新のフラウド事情をここで一度まとめて改めてアドフラウドについての知識を身につけるのに役立てばと本レポートを作成いたしました。ここではモバイルアドフラウドを中心にまとめております。
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アドフラウドの仕掛け人
ボット フラウドファーム ユーザ端末フラウドで一番イメージがしやすいのがボットである。フラウド業者によりプログラムされたシステムで広告の表示やクリック、インストールなどの偽装をして不正を働く
フラウドによる収益よりも安い人件費で雇用ができる東南アジアなどの地域にて膨大な端末を用意して人為的に広告クリックやインストールの不正を行う。
端末にダウンロードしたアプリに不正のプログラムが組み込まれており、ユーザの知らない間に、広告表示やクリック、インストールなが実施される。
ボット
2017年におけるモバイルアドフラウドで最も多いのがボットによるものとされている。�ボットにより広告表示、クリック、インストールの不正が行われている。 PCフラウドではCPMが最も高い動画広告がディスプレイ広告と比べてプログラマティック広告では25%、直接取引が2倍の割合でフラウドが発生しているとされている。 近年のモバイル、動画の普及から高騰するeCPMに対してフラウドの発生が予想される。 また、ボットも進化をしより”人間らしく”偽装を行うボットが増加し実際の正常な広告表示との区別が難しくなっている。偽装方法としてはブラウザユーザーエージェント、Cookie、デバイスID、IPアドレスなどを改ざんし、広告への接触態度もCTRが異常値にならないようクリックの調整をしたり、アプリのインストール後の継続率なども偽装するケースが見られる。 ・動画広告に対するフラウドのリスクが高い・人間らしい振る舞いをするボットの増加
広告表示
クリック
インストール
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ボット
左のグラフはボットによる時間別の広告インプのイメージです。 通常、深夜の時間帯は広告へのアクセスが減少するところ、ボットに関しては増加するものが見られる。 一方で擬人化されたボットに関しては人間の活動時間に合わせるように深夜の時間帯にはアクセスを減少させる動きを見せる。 また、擬人化ボットに関しては人間同様に週末の広告アクセス数が減少する。
ボットはデータセンターやプログラムをイメージするが、実際はユーザの端末に不正にインストールされて稼働するものもある。そうしたボットはIPアドレスなども正常なものであり識別が難しく、ボットのネットワークを形成してフラウドを実行する。方法としては、プレミアウムサイトなどやECサイトに来訪して高単価のリターゲティング広告用にCookieを取得した後に不正サイトに来訪、リターゲティングのフリークエンシー上限がきたらCookie削除後に一連の流れをリピートする。 ・擬人化ボットは夜間の広告アクセスが減少 ・擬人化ボットは週末のアクセス数も減少 ・ボットは端末に不正インストールされ活動
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人ボット擬人ボット
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ユーザ端末
我々が使っているアプリの中には不正プログラムが組み込まれたアプリの存在が確認されている。iOSのJailbreakや非公式アプリストアからのダウンロードはこうした不正アプリが多いことが考えられるが、驚くべきことにAppStoreやGoogle�Playからダウンロードされたアプリの中にもこうした不正プログラムが確認されている。アドテクソリューションを提供するSizmek社が公式、非公式アプリを独自に調査した結果、公式、非公式それぞれのアプリからフラウドに関わると思われるアプリが見つかった。対象となった公式アプリやく27万の約1.5%が悪意のあるプログラムの疑いがあり、そのうち約90％近くがAndroidアプリから見つかった。非公式アプリ2400個では両OS合わせると52%が不正プログラムがあるとされた。 また、公式アプリの180億impを分析するその約8%が不正なアクセスと考えられるものでした。・公式アプリの中にも不正プログラムがある・ユーザの知らない間にフラウドが発生している
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広告表示
クリック
インストール
非公式 AppStore
不正アプリ 1.5%
*公式アプリの内
iOS
Android
アプリによるフラウドのサンプル
Google Playからインストールし何の違和感もなく動作しているようであっても、裏側では1時間に700広告・1日2Gのデータが使われる広告リクエストがあり、世界で12億台にこうした乗っ取りの影響があるとされている。6
アドフラウドの歩み
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40
80
120
160
2012 2013 2014 2015 2016 2017
$143B
$108.8B
$71.7B
$42.6B
$19.2B$8.9B
ボリューム UX 良質なユーザ (継続率/ROI) 広告主のKPI
インセンティブ アダルト
自動リダイレクト 単純なボット
不正ファーム(クリック・インストール)
高度なボット(擬人化) 高度な不正ファーム
クリックスパミング アドスタッキング
クリック インジェクション
増加フラウド
減少フラウドアダルト
自動リダイレクト
インセンティブ 単純なボット
不正ファーム(クリック・インストール)
高度なボット 高度な不正ファーム
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アドフラウドの種類
インプレッション フラウド
クリック フラウド
インストール フラウド
ポストインストール フラウド
CPMフラウド CPCフラウド CPIフラウド CPAフラウド
アドスタッキング
不可視ピクセル
バックグラウンド広告
動画自動再生
アトリビューションフラウド
クリックスタッフィング
自動リダイレクト
クリックファーム
インストールファーム
クリックインジェクション
偽装ポストバック
ユーザエンゲージフラウド
クレジットカードフラウド
登録フラウド
広告タイプによって様々なフラウドがあり、一部は複数のタイプにまたがる。 フラウドの可能性をCPMを基準とするとCPCがその約36%、CPIが約10%となる。 この後、フラウドの詳細についてはいくつか紹介します。
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アドスタッキング
ADSTACKING
ADADADADADAD
1つの広告掲載箇所に複数広告が重なる。 最上層の広告のみが見ることができるが、 不可視の広告の広告主はインプレッション ごとに課金がされる。
不可視ピクセル
INVISIBLE PIXEL
1×1のピクセルフレームを設置して複数のWEBサイトの広告を表示する。ユーザは広告を認識できないが、広告主はインプレッション毎に課金がされる。
1×1ピクセル
1×1ピクセル
1×1ピクセル
1×1ピクセル
AD
バックグラウンド広告
ユーザがアプリをバックグラウンド状態やそもそも利用していないときでも不正プログラムにより広告の読み込みが行われ、またプログラムによりクリックも偽装される。
ADAD10:00 AM
クリックスタッフィング
ボットや不正アプリにより不特定多数のクリックが行われる。その後ユーザがストアの検索などからオーガニックとしてダウンロードした際にフラウド業者の成果とすること。
10:00 AM 10:00 AM
NEW
特徴
アプリのダウンロードがユーザのインストール日時に依存するためクリックからインストールまでの時間の期間が大きくバラける傾向にある。
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36
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1日 2日 3日 4日 5日 6日 7日
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イン
スト
ール
数
クリックインジェクション
Androidアプリに確認されるフラウド。ユーザがストアからアプリをインストールし起動の直前に、端末内の不正アプリがクリックを不正に発生させ、広告成果とする。
10:00 AM
NEW
特徴
アプリの初回起動直前に広告クリックを偽装して発生させるため広告クリックから起動までの時間が極端に短くなる。
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100
~30秒 ~60 ~90 ~120 ~150 ~180 181~
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イン
スト
ール
数
アプリがインストールされたタイミングで端末内のアプリに対しBroadcastが送信され、それを受信した不正アプリが広告クリックを実施。オーガニックで流入したユーザを広告経由と判定させる。
広告データ 不正注入
フラウドへの対策11
IPフィルタリング/ブロック 特定のIPドレスからの大量のクリック・インストールはフラウドの可能性が高く、フィルタリング・ブロックで成果対象外とする。
デバイスの分析 様々なソースから流入してきたトラフィックを分析し、どこかで以上のある動きがないかデータ分析を実施する。
日中のインストール分布 24時間でのインストールが異常なまでに集中的か平らな分布をしているかを分析。ただしタイムゾーンには注意が必要
クリックからインストールの時間 クリックからインストールまでの所要時間はフラウドを検知するのに重要な指標である。通常、インストールはクリック後の短期間内に実施され、その後は減少する。また、インストールから起動までにはさらに時差がある。それらのタイムギャップについてはアプリのサイズやタイプによって異なり、容量が多いアプリではダウンロードまでに時間を要することにも注意が必要。
アプリ内アクティビティ インストール後のアプリ起動・継続率やアプリ内課金等のアクティビティが異様に低い指標を示すものはフラウドの可能性がある。
コンバージョンレート アプリ内のアクティビティ同様に異常に高かったり低いコンバージョンレートの流入ソースはフラウドの疑いが高い。
あとがき
デジタル広告とともにフラウドも発達し、組織的な犯罪としてはとても大きなものとなり、広告・マーケティングに関係する広告主、パブリッシャー、エージェンシー、そして消費者の全てに大きな影響を与えています。こうした不正を防いでいくために、フラウドについての協会が組織され関係者間での協力が必要であるという共通の考えに基づいて様々な団体から情報の公開が進められています。
こうした情報共有がされていますが、まだ統一できない部分もあり、あるレポートでは日本は広告の単価が高くフラウドの危険性が高いとあれば、その反対にまだ浸透はないとの結果も出ている。こうした情報の工作の間にフラウド業者はお金という共通の目的のために日々進化を遂げています。
日本においても広告関連企業でフラウドに対する対策に乗り出ているが、海外のような情報共有ができていないように感じられる。今回のレポートにより、フラウドに関してより知識を得ていただき不正のないクリーンな広告が溢れるようになり、世界がより良くなることに少しでも貢献することができれば嬉しく思います。
参照
1. COMBATING MOBILE ADVERTISING FRAUD by AppLift
2. AppLift Webinar: Breaking Down Fraud Perceptions by AppLift
3.IAS_Ad Fraud Essentials_Guide_2017 by IAS
4. 2015 bot baseline by ANA
5. Advertising Fraud in Mobile Apps by Sizmek
6. Mobile App Fraud Study by Foreignsiq
7. COMBATING MOBILE ADVERTISING FRAUD by AppLift
8. FIGHTING MOBILE FRAUD IN THE PROGRAMMATIC ERA by AppLift
9. Winning The Fight Against Mobile Fraud by StartApp FIGHTING MOBILE FRAUD IN THE PROGRAMMATIC ERA by AppLift
10. Breaking Down Fraud Perceptions Webinar by AppLift
