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[모바일 인사이트] Fraud 방지를 위한 10가지 방법

▶ 이 글은 앱리프트의 블로그(https://www.applift.com/blog)에 올라온 글을 바탕으로 작성된 글입니다.
원문은 링크에서 확인할 수 있습니다. (
https://www.applift.com/blog/10-step-approach-to-fighting-fraud)


Fraud란 모바일 광고에서 발생하는 ‘부정행위’. 즉, 부적절한 사기성 트래픽이나 클릭 혹은 인스톨을 뜻합니다. (본 포스팅에서는 ‘Fraud’라는 영어 단어를 유지하도록 하겠습니다.) 이는 모바일 광고 집행 시 쉽게 피할 수만은 없는 문제이기 때문에 광고주들은 애드 네트워크, 퍼블리셔, 어트리뷰션 파트너와 함께 가까이 일하며 Fraud의 위험을 최소화시키는데 노력을 해야 합니다.


이번 포스팅에서는 광고주가 모바일 광고 집행 시 Fraud를 이겨내기 위해 꼭 알아야 할 10가지 방법들을 이야기해보도록 하겠습니다.

1. 앱의 KPI(Key Performance Indicator) 이해: 광고주들은 모바일 광고 집행시 의심스러운 활동을 탐지하기 위해 트래픽 및 KPI를 모니터링하는 프로세스를 갖추어 초기 Fraud 탐지에 필수적인 역할을 할 수 있도록 해야 합니다.

2. 배경 분석: 광고주들은 리스크가 있는 곳을 미리 파악하고, 수많은 유형의 Fraud를 이해하여 구분하는 방법을 알아야 합니다. 이를 위해 ‘정보 출처의 다양화’가 매우 중요합니다 – 네트워크, 미디어 소스, Fraud 탐지를 돕는 회사 및 퍼블리셔들은 모두 Fraud를 식별하기 위한 방법을 알고 있는 광고주의 소중한 친구들입니다. 하나의 출처에만 의존하는 것이 아니라, Fraud를 밝혀내고 해석까지 더하여 전체적인 큰 그림을 그려본다면 좋겠죠.

3. 인센티브 및 캠페인 관리: 캠페인을 시작할 때 광고주들은 UA 매니저와 상의해 항상 최상의 품질을 유지할 수 있도록 해야 합니다. 다만 여기 중요한 점은 다운로드의 볼륨만 높이는 것이 아니라, 광고주에게 유익한 다운로드가 될 수 있도록 집중해야 한다는 것이죠. 만약, UA 매니저에게 다운로드 볼륨 측면만 집중하도록 한다면, Fraud 관리는 당연히 취약해질 수밖에 없게 됩니다.

4. 어트리뷰션 파트너들과의 협력: 내부적으로 Fraud에 대처할 수 있는 리소스가 없는 경우, 어트리뷰션 및 트래킹 파트너(AppsFlyer, Kochava, TUNE, Adjust)와 같은 주요 파트너들이 제공하는 Fraud 솔루션을 사용하는 것을 추전합니다.

5. 내부 인프라 구축: 회사 내부 비즈니스 인텔리전스팀과 함께 확장 가능한 내부 인프라를 구축하여 데이터 패턴을 더욱더 쉽고 빠르게 이해하고 분석하는 것이 중요합니다. 엄청난 양의 캠페인 데이터들을 처리할 수 있는 인프라(기술과 사람의 조합)을 갖춘다면, 다양한 수준에서 Fraud를 방지하고 적시에 대응 및 조치를 취할 수 있게 될 것입니다.

6. 올바른 소스의 선택: 캠페인 시작 전 광고주들은 Fraud에 대한 접근 방식을 파트너들에게 물어보고 Fraud에 대해 적절한 예방 조치를 취할 수 있는 파트너를 선택해야 합니다. Fraud에 대해 가장 주도적이고 적극적인 파트너와의 협력을 추천합니다.

7. 가이드라인 및 목표 측정 매트릭스 구현: 광고주들은 모든 서플라이 소스(매체)에 캠페인 관리 가이드라인을 지킬 수 있는 프로세스를 설정하는 것이 중요합니다. 여기에서 주의해야 할 점은, 목표 매트릭스나 범위를 부정확하게 정의한다면 좋은 인벤토리일지라도 광고 기회를 놓칠 수 있으므로 주의해야 합니다.

8. 지속적인 측정: 다양한 유형의 Fraud가 어떤 패턴을 보이는지에 대해 식별 방법을 익혔다면, 이에 따라 데이터를 구축하고 모든 인벤토리 소스를 패턴 기반으로 계산해 봅니다. 분석을 기반으로 각 Fraud 패턴에 대해 정의해야 하며, 시장 평균과는 다른 경험을 할 수 있는 앱이라면 그 외 개별 요소들까지 고려해야 합니다.

9. 예외 관리: 데이터의 양은 항상 엄청납니다. 모든 데이터를 확인하는 것은 불가능하기에 특정 패턴을 나타내는 경우, 경고 또는 자동 시스템을 설정해 놓으면 좋습니다. 애드 퍼블리셔와 DSP들의 경우, 트래픽 및 캠페인 관련 KPI를 모니터링하는 것은 매우 중요하죠. 예를 들어, 비정상적으로 높은 앱 인스톨 비율을 보이거나, 똑같은 트래픽 소스로부터 모든 유저들의 클릭과 앱 인스톨 사이의 시간이 동일하거나, 클릭과 인스톨 사이의 시간이 설명할 수 없을 정도로 짧다면, Fraud를 의심해보아야 합니다.

10. 피드백 루프 구현 및 학습 내용 통합: 만약 데이터 수집 과정에서 의심스러운 트래픽 패턴을 먼저 발견했다면 해당 데이터뿐만이 아니라 가능한 많은 데이터를 공유할 수 있도록 해야 합니다. 파트너들은 이를 통해 먼저 일어났던 사고에 대해 학습할 수 있고, 그다음을 예방할 수 있기 때문입니다.

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Diksha is a Senior Content Marketing Manager at AppLift and is based out of our Bangalore office. When she is not behind her computer writing, you can find her binge watching her favorite movies, finding her happy place at a dance studio, and checking off places on her bucket list.
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