アドフラウド検出でマーケティング効果を高める方法
サニャ・トライチェワ
|マーケティング | 2023年12月13日
アドフラウド検出は、オンライン広告キャンペーンを効率よく成功させたいマーケターの方にとって非常に重要な要素です。
実際、アドフラウドはオンライン広告業界の初期からマーケターを悩ませ続けている大きな問題の一つです。
この問題の深刻さを示すデータとして、2023 年の世界的企業の損失予測額が 1,000 億ドルに達する可能性（英文）があることが挙げられます。5 年前の 2018 年の損失額が 350 億ドルであったことを考えると、被害がどれほど拡大しているかがわかります。
本記事では、アドフラウド検出の重要性とともに、デジタル広告を守る方法を詳しく解説していきます。
アドフラウドとは？
アドフラウドとは、ボットやマルウェアが人間のような行動をオンライン広告上で模倣する広告詐欺のことを指します。これにより、実際には存在しなかったクリック、インプレッション、動画視聴、コンバージョンが発生してしまいます。
要するに、不正なインタラクションに対して広告主が費用を払ってしまうということであり、オンライン広告エコシステムを大規模に操作することにつながります。
Google Ads、Yahoo Japan Ads、Bing Ads、Facebook、Instagram、TikTok、YouTubeなど、いかなるプラットフォームや有料キャンペーンでも、このような悪意のある行為から完全に逃れることはできません。
そもそも、アドフラウドの動機は何なのでしょうか。ほとんどのケースで、詐欺師の金銭的利益や、競合他社への不当な優位性の確保が動機となっています。結局、何らかの形で競合他社に利益をもたらすことになります。
例えば、競合他社が偽のクリックを仕掛けることで、貴社の広告が表示される期間を短くしようとすることがあります。これにより広告予算はあっという間に消化され、ターゲット層への訴求が妨げられます。最終的には ROI が低下し、競合他社の広告はより多くの正規なトラフィックを獲得できる可能性が高まります。
幸いなことに広告プラットフォームはアドフラウドの影響下にある広告に対して返金制度を用意しています。Facebook Ads や Google Ads、Yahoo Japan Ads で不正アクティビティに気づいた場合、プラットフォームに返金請求ができます。
不正なインプレッションやクリックの証拠を提出すると、プラットフォームが調査し返金の可否を判断してくれます。
アドフラウドがデジタル広告業界に与える影響
デジタル広告業界にとって、アドフラウドは大きな脅威となっています。アドフラウドは広告予算を不当に消費し、マーケティング効果を歪めるなど、業界に深刻な影響を及ぼしています。
デジタル広告詐欺の主な影響の 1 つが金銭的損失です。一瞬にして、偽のクリックやインプレッションが貴重な広告予算を枯渇させてしまうことがあります。
これらの偽のクリックやインプレッションはボットによって生成されるもので、何の価値も生み出さずにリソースを消費してしまいます。無駄遣いに終わってしまうため、広告主様にとっては損失となってしまいます。
しかし広告詐欺の影響は、金銭的な損失にとどまりません。マーケティングへの投資価値そのものを低下させるおそれがあります。
不正なアクセスによってクリックスルー率（CTR）やコンバージョン率などの重要な指標が人為的に誇張されます。この誤った指標により、実際には正規のお客様に届いていないにも関わらず、キャンペーンがうまくいっていると錯覚することになります。
その結果、キャンペーンの最適化が正しく行えなくなります。不正な活動によって作られた偽のクリックやコンバージョンなどの指標に基づき、知らず知らずのうちに誤ったリソース配分やキャンペーンの最適化を行ってしまうことになります。
そして、言うまでもなく、どの戦略が効果的か、効果的でないかを判断することが難しくなります。
つまり、アドフラウドによる経済的損失は、消費された広告費だけではありません。 実際の結果をもたらしていないものに対して時間やリソース、コストを費やしてしまっているのです、
アドフラウドがビジネスにもたらすコスト
保護されていない Pay-Per-Click（PPC）やディスプレイ広告などの有料デジタルマーケティングキャンペーンを実施している場合、投下額の平均 5.9 %がアドフラウドによって消費されている可能性が高いと言われています。
CHEQ がボルチモア大学と共同で行った調査（英文）によると、2022 年のオンライン広告予算の平均 5.9 %がボットによるアクセスで消費されていたことが明らかになっています。
この数値は業種によって異なります。たとえば通信業界では、有料トラフィックの約 7.9 %が不正なトラフィックであることが判明しています。
一方、ヘルスケア業界などの場合、有料トラフィックの約 5.7 %が不正なトラフィックであることが判明しています。
こうしたデータから、ビジネスが有料広告に大きく依存している現状を考えると、効果的なアドフラウド対策がもたらす節約効果は計り知れないと言えるでしょう。
たとえば CHEQ の顧客である CreditFix は、広告費用を 276 万ポンド（約 5 億円）削減することに成功しました。2 億 2,000 万件以上のボットや不正ユーザーを遮断することにより、この予算を実際にコンバージョンや ROI 向上につながる実際のユーザーに集中することができたのです。
この事例とアドフラウド対策の詳細はこちらのケーススタディ（日本語）をご確認ください。
アドフラウド検出とは？
アドフラウドとは何か、そしてマーケティングへ与える影響がどの程度かを理解したところで、次にどのように検出できるのかを掘り下げていきましょう。
アドフラウド検出とは、ボットや不正なユーザーがオンライン広告にアクセスするのを判別し、遮断するプロセスのことを指します。
CHEQ のような有力なセキュリティ企業は、最新のアルゴリズムやデータ分析の技法、機械学習を駆使して、これらの不正な行為をリアルタイムで効果的に検出し、防ぐことができます。
こうした高度なテクノロジーを活用することで、たとえば PPC 広告をプログラムでクリックするといった悪意あるボットをシステムが判断できるのです。一旦検出されると、即座に偽のアカウントをブロックし、広告への不正なアクセス自体を防ぐことができます。
アドフラウド検出の仕組み
アドフラウド検出ツールは、多様な手法とアプローチを用いてリアルタイムで検出・遮断を実現しています。以下、主要な手法をいくつかご紹介します。
IP アドレスのブロッキング
IP アドレスのブロッキングは、クリックやコンバージョンに関連付けられた IP アドレスを監視し、疑わしいパターンを特定します。同一 IP アドレスからの複数のクリックやコンバージョンは、偽のトラフィックの一般的な兆候です。
ほとんどのケースで、このトラフィックはクリックファームと呼ばれる施設から大量に行われています。クリックファームでは多数の端末を用意し、自動または安価な人件費で雇われた作業員が有料広告への偽のクリックや課金を生み出しています。
個々のボットや、競合他社といった悪意のある人間によるクリック詐欺も起こりえますが、アドフラウド検出ツールなら IP アドレスを隠そうとしているのを検出、特定することができます。一度検出されると、アルゴリズムが検出した IP アドレスからのアクセスを即座に遮断し、広告への不正アクセスを防止します。
手動で IP アドレスをブロックしたり、ブラックリストに登録することも可能です。アドフラウドの原因となり得る特定の IP アドレスを把握している場合は、広告プラットフォームの設定で除外することができます。
異常検知
データ上の不規則なパターンや通常とは異なる値は、不正な意図がある可能性があります。アドフラウド検出ツールは、大量のデータを分析してこうした異常な動きを特定します。
疑わしい偽のクリックやコンバージョンを検知すると、即座にアクセスを遮断し広告への不正なアクセスを防止します。
デバイス・フィンガープリント
これは、広告キャンペーンにアクセスしているデバイスの個別の特徴を識別する手法です。
ブラウザや OS の情報、画面の解像度、インストールされているフォントなどのパラメーターから、正規のユーザーかそうでないかを推測することができます。
プロキシサーバーと VPN の検出
プロキシサーバーや VPN は、活動を隠蔽するため不正なユーザーによく使われます。しかし、いくつかのボット検出ソリューションは対処方法を見つけています。
それらのソリューションはプロキシサーバーや VPN を、トラフィックやクリックの真の発信元を明らかにする追加情報の1つとして利用します。高度な追跡モデルにより、不正なユーザーが同じデバイスから IP アドレスを変更・隠蔽しようとしているのを特定できます。
さらに、過去に不正と判定されたことのあるプロキシサーバーや VPN の IP アドレスのリストを持っており、入ってくるトラフィックと比較することで、潜在的な不正ユーザーを特定しています。
クリックの検証
クリックの検証とは、広告へのクリックが本物であり、不正なものではないことを検証する手法です。このプロセスには、ユーザーのセッションの追跡、リファラーの分析、時間ベースの検証が含まれます。複数のデータポイントを相互参照することで、ツールはクリックが正規のものか不正なものかを判断できるのです。
ビューアビリティ
この手法では、アドフラウド検出ツールが、広告の配置、画面上のビューアビリティ、視認可能時間などの要因を測定します。そして、アルゴリズムがこれらの情報を総合的に分析し、広告が人間によって見られたのか、それとも不正なインプレッションなのかを判断します。
パターン認識
パターン認識アルゴリズムは、広告インプレッション、クリック、コンバージョン、ユーザー行動、その他の関連メトリクスを含む大量のデータを分析するために使用されます。分析したデータに基づき、異常なクリック率、クリックファーム、ボットトラフィック（英文）、疑わしいコンバージョンパターンなどの不規則なパターンを検出します。
データを継続的に監視および分析することで、パターン認識モデルは過去のパターンから学習し、新しい不正技術へ適応できるのです。
アドフラウド検出の重要性
アドフラウドによって引き起こされる経済的損失が指数関数的に拡大していることを考えると、有料広告において、アドフラウド検出がいかに重要な役割を果たしているかがわかります。
アドフラウド検出は、事業者やマーケティングチームが直面する経済的損失からの防御策として機能し、不正なユーザーを特定および防止することで、広告が実際のユーザーによってのみ消費されることを保証します。
例えば、ターゲットを慎重に選定した広告キャンペーンを実施し、適切な予算を配分していると思っていても、気づかないうちに、その予算の大部分が不正な活動によって使われている場合があります。
データ上ではキャンペーンが順調に進行しているように見えている一方で、実はボットや不正ユーザによって予算が消費されてしまっている可能性があります。 こうした悪意のあるボットや不正ユーザーは広告予算を悪用し、キャンペーンの成功について誤った認識を与えるのです。
ここまでの説明でアドフラウドが及ぼす影響や対策はお分かりになったと思います。このような影響を抑え、デジタル広告のパフォーマンスを保護するためアドフラウド検出を行うことはとても重要です。
効果的なアドフラウド検出ソリューションはリアルタイムで機能し、広告がクリックや表示される前に不正なソースをブロックします。
その結果、不正なアクセスに広告費用を浪費することなく、有効なトラフィックのみに注力することができます。さらには正しいデータに基づいた広告予算の最適化によって、リソースが最適に活用され、想定していたターゲットに広告が届き、オンラインキャンペーンの ROI が最大化されるのです。
手遅れになる前にアドフラウドを検出
Google Ads、Facebook Ads、Bing Ads（英文） で広告を運用している場合は、アドフラウドが引き起こしうる被害に注意が必要です。 悪意のあるボット（英文）、クリックファーム、競合他社によるクリックは広告予算を浪費させ、キャンペーンが失敗してしまうおそれがあります。
幸いなことに検索連動型広告、ディスプレイ広告、SNS 広告では不正なアクセスや無効なトラフィックを排除できますし、これを完全自動で行うことも可能です。
CHEQ Essentials の Paid marketing protection suite は、リアルタイムでアドフラウドを検出およびブロックします。 これにより、マーケティング予算が不正なアクセスによって浪費されることなく、ROI が高まることが保証されます。
まず、CHEQ Essentials の無料トライアルを活用して、自社広告における偽トラフィックの量を確認してみましょう。これによって、こうした広告との不正なアクセスによる被害額の貴重なインサイトが得られるはずです。
そして、アドフラウドに正しく対処することで、効果的なマーケティング活動への道筋をつけましょう。
FAQ:
アドフラウドがマーケティングに与える影響はなんですか？
アドフラウドとは、ボットやマルウェアが人間のような行動をオンライン広告上で模倣する広告詐欺のことを指します。これにより、実際には存在しなかったクリック、インプレッション、動画視聴、コンバージョンが発生してしまいます。
その結果、アドフラウドによって広告予算は速やかに消化され、ターゲット層への訴求が妨げられ、投資収益率（ROI）が低下することになります。
アドフラウド検出はどのように広告を保護できますか？
アドフラウド検出の目的は、オンライン広告への不正なアクセスを判別および防止することです。
アドフラウド検出を行うと、広告は不正なアクセスの影響を受けないため、正しい最適化判断を下すことができます。キャンペーン全体の効果が高まり、最終的により多くの真のトラフィック、コンバージョン、高い ROI をもたらします。
アドフラウド検出でどの程度コスト削減できますか？
CHEQ がボルチモア大学と共同で行った調査によると、2022 年のオンライン広告予算の平均 5.9 %がボットによるアクセスで消費されていたことが明らかになっています。つまり、アドフラウド検出を行えば、広告予算の約 5.9 %を節約できる計算になります。
この数値は業種によって異なります。偽トラフィックと広告不正の詳細は、偽トラフィックレポート（日本語）をご覧ください。
筆者
サニャ・トライチェワ
コンテンツ・マーケターとしての経験を積んだサニャは、オーディエンスを鼓舞し、教育するストーリーテリングの力に深い信念を持っています。彼女は常に新しいアイデアを常に探し求め、次なる冒険を計画することを楽しんでいます。それ以外に、偽のトラフィックや広告詐欺などのトピックの習得に専念しています。
