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모바일 광고 사기의 지뢰밭 탐색: 전략, 통찰력 및 업계 현황

모바일 광고 사기는 광고 업계에서 심각한 문제로, 모바일 캠페인의 효과와 효율성을 저해합니다. 다양한 형태의 사기를 이해하고 이를 방지하기 위한 전략을 구현하는 것은 투자를 보호하려는 광고주에게 매우 중요합니다.

2021년 모바일 광고 사기 노출 추정액은 2.1억 달러였습니다.

앱플라이어

모바일 광고 사기란 무엇입니까?

사기꾼은 디지털 광고 산업의 복잡한 생태계를 활용하여 여러 메커니즘을 통해 모바일 광고 사기로 수익을 창출합니다. 방법은 다음과 같습니다.

  • 광고 누적 및 노출세탁: 사기꾼은 하나의 광고 슬롯에 여러 개의 광고를 겹쳐 게재하여 조회수가 전혀 발생하지 않은 것에 대해 광고주에게 비용을 청구합니다. 노출세탁은 사기성 광고 트래픽을 합법적인 것으로 위장하여 사기꾼이 부풀려진 가격으로 광고 공간을 판매할 수 있도록 합니다.
  • 허위 노출 및 클릭: 사기꾼은 봇이나 기타 자동화된 소프트웨어를 사용하여 가짜 광고 노출이나 클릭을 만들어 광고주가 실제로 발생하지 않은 참여에 대해 비용을 지불하도록 유도합니다.
  • 인앱 이벤트 사기: 사기꾼은 작업 완료, 구매 등 모바일 애플리케이션 내에서 허위 작업을 생성하고 사기꾼이 조작하여 광고주가 존재하지 않는 사용자 활동에 대해 비용을 지불하게 만듭니다. 인앱 사기 이벤트 발생률은 5.4%입니다.
  • 인앱 구매 사기: 사기꾼은 훔친 신용카드 정보를 이용하거나 사용자를 속여 승인되지 않은 인앱 구매를 하게 한 후 이러한 허위 거래에서 수익금을 거둬갑니다. 사기성 인앱 구매 비율은 평균 6%입니다.
  • 설치 및 참여 사기: 여기에는 실제로 발생하지 않은 앱 설치 또는 참여를 시뮬레이션하여 광고주가 존재하지 않는 사용자 또는 작업에 대해 비용을 지불하도록 속이는 작업이 포함됩니다. 업계 평균 설치 사기율은 8%입니다.
  • 리마케팅 사기: 사기꾼은 이전에 제품이나 서비스와 상호작용한 사용자를 대상으로 광고를 통해 참여를 시뮬레이션하여 가짜 재참여에 대한 비용을 부풀립니다. 업계 평균 리마케팅 ​​사기율은 8%입니다.
  • 트래픽 및 리드 생성: 사기꾼은 봇을 사용하여 웹사이트나 디지털 자산에 가짜 트래픽을 생성한 다음 부풀려진 트래픽 수를 기준으로 광고 공간을 판매하거나 수수료를 징수합니다.

사기꾼은 디지털 광고가 성과당 지불 모델로 운영되는 경우가 많다는 사실을 악용합니다. 이 시스템을 조작하면 광고 예산에서 상당한 금액을 빼낼 수 있습니다. 광고주의 경우 이는 진짜가 아닌 서비스, 참여 또는 노출에 대해 비용을 지불하여 예산을 낭비하고 마케팅 데이터가 왜곡되는 것을 의미합니다.

광고 사기 완화 전략

이러한 과제에 대응하여 업계에서는 몇 가지 대응책을 개발했습니다. 이제 기업은 의심스러운 활동을 식별하고 표시하도록 설계된 정교한 사기 탐지 도구에 투자합니다. Interactive Advertising Bureau(Interactive Advertising Bureau)에서 제공하는 것과 같은 업계 표준 및 인증 확립(IAB)는 투명성과 책임성을 높여 사기 행위를 억제하는 것을 목표로 합니다. 또한, 기업 간의 공동 노력으로 인텔리전스와 모범 사례가 공유되어 사기 예방 조치의 전반적인 효과가 향상되었습니다.

SKAdNetwork (스칸)는 사용자 개인정보를 보호하면서 앱 설치 및 전환을 기여하기 위한 Apple의 프레임워크입니다. SKAN은 설계상 사용자 익명성을 손상시키지 않으면서 광고주에게 정확한 속성 데이터를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이러한 변경 사항은 주로 앱과 웹사이트에서 사용자를 추적하는 기존 방식을 제한하는 Apple의 ATT(앱 추적 투명성) 프레임워크 출시와 함께 도입되었습니다.

사기꾼에게 미치는 영향:

  1. 사기꾼에게는 더 어렵다: SKAdNetwork는 여러 면에서 사기꾼의 업무를 더욱 어렵게 만듭니다. 사용자 수준 데이터에 대한 액세스를 제한하고 표준화되고 무작위이며 지연된 속성 보고서를 제공함으로써 SKAN은 사기꾼이 클릭 삽입 또는 SDK 스푸핑과 같은 방법을 통해 속성을 조작할 기회를 줄입니다. 개인 정보 중심 접근 방식은 악의적인 엔터티가 악용할 수 있는 데이터가 덜 세분화되어 있음을 의미합니다.
  2. 복잡성 증가: SKAN으로의 전환은 기여에 사용되는 전통적인 지표와 방법을 변경하여 모바일 광고 사기의 환경을 변화시킵니다. 사용자 수준 데이터와 즉각적인 피드백에 의존하여 전술을 개선하는 사기꾼은 새로운 시스템에서 효과적으로 활동하는 것이 더 어려울 수 있습니다.
  3. 적응 필요: 모든 시스템 변화와 마찬가지로 SKAN은 처음에는 사기 활동을 방해할 수 있지만, 단호한 사기꾼은 프레임워크 내에서 새로운 취약점을 찾거나 SKAN에서 다루지 않는 다른 유형의 사기로 초점을 전환할 수 있습니다. 이는 SKAN이 장벽을 높이더라도 모바일 광고 사기를 완전히 제거할 수는 없다는 의미입니다.

SKAdNetwork는 일반적으로 조작에 사용할 수 있는 데이터를 제한하고 앱 기여도가 보고되는 근본적인 방식을 변경함으로써 사기꾼의 작업을 더 어렵게 만듭니다. 그러나 모든 사기 방지 조치와 마찬가지로 그 효과는 지속적인 업데이트와 새로운 위협에 적응하는 업계의 능력에 따라 달라집니다. 광고주와 플랫폼은 사기 예방을 위해 계속해서 경계하고 다각적인 접근 방식을 채택해야 합니다.

광고주 자체는 사기를 퇴치하는 데 중요한 역할을 합니다. 엄격한 사기 방지 조치로 유명한 검증된 파트너와 협력하기로 선택하면 사기 위험을 크게 줄일 수 있습니다. 캠페인 분석을 정기적으로 모니터링하면 광고주는 사기 행위를 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴을 발견하고 해결할 수 있습니다. 사기 방지 기술을 구현하면 추가적인 보호 계층이 제공되어 사기 행위를 실시간으로 감지하고 예방할 수 있습니다. 또한 광고 사기의 최신 동향과 전술에 대한 정보를 얻으면 광고주가 캠페인을 더 잘 보호할 수 있습니다.

모바일 광고 사기는 복잡하고 진화하는 문제를 제시하지만, 다양한 형태를 이해하고 예방을 위한 사전 예방적 접근 방식을 채택하면 그 영향을 크게 줄일 수 있습니다. 업계 자원을 활용하고, 첨단 기술을 채택하고, 경계심을 유지함으로써 광고주는 예산을 보호하고 모바일 광고 캠페인의 무결성을 보장할 수 있습니다.

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