디지털 광고의 Ad Fraud 이슈를 짚어봅니다. Digital Media Trend #032호 (2022. 10. 27) |
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안녕하세요,
CJ ENM 미디어솔루션)디지털상품팀 입니다.
디지털 광고 시장의 높은 성장세에 대해 비판적인 진영에서는,
광고사기(Ad Fraud; 애드 프로드)라는 개념을 자주 언급하고는 합니다.
말 그대로 광고성과를 '조작'하거나 '속이는' 것을 뜻하는데요,
지난 호에서 다룬 애드블록(Ad Block)이 '사용자' 측면의 이슈였다면,
이번 호의 주제인 광고사기(Ad Fraud)는 '공급자' 측면의 문제점입니다.
둘 다 해결이 쉽지 않은 문제임이 분명하지만,
광고주의 신뢰를 잃지 않기 위한 업계의 노력은 계속되고 있습니다.
혹시라도 그동안 '광고사기'라는 프레임으로 디지털 광고에 의심을 가졌다면,
이번 호를 통해 다소간의 오해를 해소하는 계기가 되었으면 합니다.
감사합니다.
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# 광고사기(Ad Fraud) : 프로그래매틱 바잉 시대의 그늘 |
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과거에는 광고 지면을 구매하기 위해서 각 매체의 영업 담당자와 일일이 연락하거나,
별도의 청약 신청서 양식을 제출하는 등의 번거로운 절차를 거쳐야 했다.
만약 10개의 매체에 집행해야 한다면, 그만큼의 업무가 발생했다.
TV와 같은 전통매체 뿐 아니라, 초창기의 온라인 배너 광고도 그러했다.
(필자도 디지털 광고비 3천만원을 10여개 매체에 나눠 써달라는 고객사의 요청에 따라,
캠페인 1건의 제안에만 수십 통의 메일을 주고받는 것이 일상이었던 적이 있다.)
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최근 십수년간 디지털 광고 시장은 '프로그래매틱 바잉'으로 패러다임을 전환해왔다.
이제는 너무 당연해진 '셀프서브(self-serve) 플랫폼'이라고 불리는 툴을 통해서,
시공간의 제약 없이 '수많은' 매체를 간단히 구매할 수 있게 된 것이다.
다만, 프로그래매틱 바잉의 높은 편의성과 접근성 이면에는 한가지 단점이 있는데,
수천, 수만개의 지면에 광고가 잘 게재되는지를 일일이 확인할 수 없다는 것이다.
그렇다면 리포트를 제공해주는 쪽을 그저 '믿고' 진행하는 수밖에 없는데,
광고사기(Ad Fraud)는 슬그머니 이 틈을 파고들었다. |
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<설명> 실시간 입찰(Real-time bidding)과 직접구매(Self-serve)로 광고가 노출되는 과정.
프로그래매틱 바잉으로 매체 구매는 편리해졌지만, 광고사기라는 새로운 문제가 발생했다.
(이미지 출처 : brid.tv)
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광고사기의 목표는 광고로 발생하는 성과를 빼앗아오거나 부풀림으로써,
광고주/매체사/개발사 등에게 과다한 비용을 청구하는 것이다.
더 나아가 광고예산이 어디에 어떻게 사용되는지 불분명하게 하고,
클릭이나 방문/설치/전환 등의 비용을 낭비하게 유도함으로써,
디지털 광고 전반의 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있다.
광고사기와 관련된 몇 가지 최신 통계를 살펴보자.
*광고사기 규모는 2022년 810억 달러에서 2023년에는 1,000억 달러로 전망된다.
*그 중 아시아태평양 지역이 750억 달러(2022년) 규모로 가장 큰 비중을 차지한다.
*Interceptd에 따르면, iOS 앱 설치의 31%와 Android 앱 설치의 25%가 사기다.
*TrafficGuard/Juniper는 앱 설치 13번에 1번꼴로 사기가 발생한다고 추정했다.
(출처 : BUSINESS OF APPS / June. 2022)
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<그림> 광고사기는 실제 유저로 인해 발생한 트래픽이 아닌 '속임수'가 대부분이다.
따라서, 마케터가 인지하지 못한 채 피해를 입을 수도 있어 주의를 요한다.
(출처 : 아이지에이웍스, 디파이너리)
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광고사기(Ad Fraud)는 어떻게 일어나고 있을까?
디지털 광고에서는 배너/동영상 광고의 '노출'이 가장 먼저 발생하고,
노출(혹은 조회) 이후에 '클릭'이나 '설치'(인스톨 광고) 등의 행동이 뒤따르는데,
이러한 노출/클릭/(앱)설치 등이 디지털 광고의 주요 성과지표라고 할 수 있다.
악의를 품은 광고사기꾼들은 이러한 성과의 길목에서 광고비를 가로채는데,
광고사기 역시 노출/클릭/(앱)설치 단계별로 유형*을 가지고 있다.
(*유형 분류 및 일부 설명은 메조미디어 및 아이지에이웍스 등의 보고서를 참고함)
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(1) 광고 노출(Impression) 사기
디지털 광고 노출 단계에서 발생하는 광고사기는,
사용자가 광고를 인지할 수 없는 상황에서도 과금을 하는 형태가 많다.
따라서 투자된 광고비 대비하여 브랜드 인지도가 지나치게 낮게 조사되거나,
CTR(광고반응률)이 지나치게 낮다면 의심해볼 수 있다. (혹은 지나치게 낮은 CPM)
다음의 설명과 그림을 매칭하여 보면 이해가 쉽다.
#Ad Stacking : 하나의 광고 뒤에 여러 개의 배너를 겹쳐 노출시키고, 모두 노출되었다고 과금
#Video Autoplay : 페이지 하단에서 자동 재생되어, 유저가 직접 시청 못한 동영상 광고까지 과금
#Pixel Serving : 유저가 육안으로 볼 수 없는 아주 작은 픽셀에 광고를 송출해서 노출량을 높임
#Background Serving : 앱을 사용하지 않는 백그라운드 상태에서도 광고를 송출해서 과금
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<그림> 광고 노출과 관련된 다양한 광고사기 형태.
사용자가 인지조차 못한 광고의 비용을 광고주에게 청구한다.
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(2) 광고 클릭(Click)과 연관된 사기
광고 노출과 달리 '클릭'은 사용자의 자발적인 행동으로 볼 수 있다.
그래서 1회당 비용으로 따졌을 때 노출보다는 클릭의 과금이 좀더 높은데,
이러한 클릭을 다양한 방면에서 왜곡하는 형태가 있다.
클릭 버튼을 허위로 만들어 잘못된 클릭을 유발한다던가,
발생하지도 않은 클릭을 가상으로 만들어서 과금하는 경우가 많다.
그리고, 사용자 입장에서는 정상적인 클릭이지만 다른 광고에서의 '기여'를 가로채,
클릭당 과금을 빼앗아가는 형태도 발견되고 있다.
#Auto-redirection : 광고 클릭이 없었는데도 특정 광고 페이지로 자동 랜딩되는 형태
#Deceptive Ads : 작동하지 않는 가짜 닫기(X) 버튼을 만들어 광고를 끄다가 클릭하도록 유도
#Click Stuffing : 특정 앱에서 광고를 클릭시, 다른 앱에서도 클릭을 유발시켜 성과를 가로챔
#Click Flooding : 대량의 부정 클릭을 내보냄으로써, '라스트 클릭'에 대한 기여를 가로챔
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<그림> 광고 '노출'과 달리 '클릭'은 사용자의 '행동(액션)'이 필요한 단계인데,
이를 조작하고 가로채는 수법의 광고사기가 발생하고 있다.
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(3) 앱 설치(Install) 과정에서의 사기
디지털 광고에서 '퍼포먼스'가 중요해진 배경에는,
잠재고객(소비자)의 직접적인 행동(액션)이 매출과 직결될 뿐 아니라,
서비스 경쟁에서 인지도와 LTV를 높이는데 효과적이었기 때문이다.
특히, 앱 설치(Install)와 같은 성과 지표는 비단 게임 업종이 아니더라도,
초기 시장 진입 혹은 시장 지배력 강화를 목표로 하는 광고주에게 최우선 과제다.
광고주는 설치당 과금(CPI : Cost per Install) 형태로 높은 비용을 지불하게 되는데,
이 때 중요한 기준인 '기여'를 가로채는 광고사기 형태가 발생하게 된다.
그동안 앱 '설치-삭제-재설치'를 대량으로 발생시키는 농장(farm) 형태가 많았다면,
최근에는 아예 트래커를 오염시키는 SDK Spoofing이 증가하고 있다.
#Click Injection : 유저가 앱을 설치하고 실행하는 사이, 허위 클릭으로 기여를 가로챔
#SDK Spoofing : 광고주 앱 상의 트래커 SDK를 직접 해킹하여, 거짓된 수치를 생성
#App Install Farm : 전문 작업자들이 앱설치와 삭제를 반복하여, 무의미한 설치에 과금
#Device Emulation : 실제 사용자의 디바이스가 아닌, 외부에서 에뮬레이터로 인스톨을 발생시킴
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<그림> 광고 클릭부터 앱 설치와 최초 실행까지 걸리는 시간이 비정상적으로 짧게 측정된다면,
중간에 광고사기가 개입했을 가능성이 높다고 판단할 수 있다.
(이미지 출처 : appsflyer.com)
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(4) 그 밖의 광고사기 형태
#Location Fraud (지역 위조)
모바일에서 위도/경도를 조작하여 '비싸게 구매한 지역 타깃팅' 구매자들에게,
오히려 '값싼 지역'에서 광고가 송출되게 함으로써 손해를 끼치는 형태도 있다.
예를 들어 구매 리포트 상으로는 '미국'에서 노출되었지만,
실제로는 '베트남'이나 '필리핀'에서 노출되어 위치 타깃팅을 무력화시킨다.
광고주 입장에서는 엉뚱한 지역에 광고가 노출되어 캠페인 효과도 없을 뿐더러,
비싼 비용까지 지불하게 되어 이중으로 불이익을 당하는 케이스다.
#Domain Spoofing (도메인 위조)
양질의 사이트와 유사한 도메인을 구축하여, (ex. 네이버 : nevar.com / naverr.com)
겉으로는 유명 사이트에 노출된 것처럼 보이나 실제 무관한 사이트에 노출시키면서,
착오로 광고비용을 지불하도록 속이는 행위다.
도메인 서버(DNS)를 탈취하거나 도메인 이름을 속여 가짜 사이트로 유도한 뒤,
개인정보를 유출시키는 파밍(Pharming)이라고 하는 개인정보 탈취 기법과도 비슷하다.
#최근 사례 : 악성코드가 포함된 안드로이드앱
지난 10/21(현지시각) 미국 지디넷은 2천만 사용자가 내려받은 16개의 앱에서,
광고사기 기능이 탑재된 것으로 보도한 바 있다. (관련 기사 : 클릭)
프로그래밍된 웹사이트를 백그라운드에서 연속적으로 접근해서,
은밀하게 불법 광고 링크를 클릭하게 만들어 광고 수익을 창출하게 되며,
이로 인해 사용자는 과도한 트래픽 발생 및 전력 소모를 경험하게 된다고 밝혀졌다.
구글 플레이스토어에서는 삭제되었지만, 안드로이드 사용자 개별로도 삭제가 필요하다.
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<그림> 맥아피의 사이버보안 연구원에 의해 발견되어 구글에 보고된 멀웨어 포함 앱.
악성코드가 포함된 안드로이드앱으로 광고사기를 유발한다고 알려졌다.
(이미지 출처 : 지디넷)
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지금까지 언급한 광고사기 유형만 보면 디지털 광고를 바로 중단해야 할 것 같지만,
여전히 디지털 광고는 성장하고 있는 이유는 무엇일까?
바로, 디지털 광고의 '측정 가능함'은 타 매체가 따라올 수 없기 때문인데,
이러한 측정을 가능하게 하는 '트래커(Tracker)'의 다양한 기능을 활용하여,
광고사기를 감지하고 대응할 수 있는 기술과 환경도 계속해서 발전하고 있다.
광고주 개별 대응을 넘어선 디지털 광고업계 차원의 대응 노력과 연합 전선 구축 또한,
디지털 광고의 신뢰도를 유지하도록 돕는다.
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[1] 광고사기 감지 솔루션 활용
애드테크(Ad-Tech)라고 통칭되는 광고 측정 관련 신기술을 통해,
광고사기로부터 '진짜' 데이터를 보호하고 신뢰도를 높일 수 있는 방법이다.
광고사기는 나날이 그 수법도 다양해지고 있기 때문에,
최신의 감지 기술과 대응 프로세스를 갖추고 있는 솔루션과 파트너쉽을 맺고,
주요 캠페인 진행시 광고사기에 대한 리스크를 낮출 수 있다.
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<그림> 광고사기를 방지해주는 대표적인 솔루션.
(이미지 출처 : businessofapps.com)
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다음은 모바일 측정도구를 제공하는 Adjust의 주요 기능을 설명한 것인데,
Ad Fraud 대응 기능 뿐 아니라 다양한 분석 툴을 제공함으로써,
Ad Fraud를 비롯한 '이상 신호'를 판단할 수 있게끔 한다.
-Robust app analytics and reliable attribution
-Advanced data reporting, visualization and analysis
-Extensive and flexible solutions for iOS measurement
-CTV and OTT measurement
-Unlimited raw data access
-Marketing automation that saves time and money
-Dynamic audience segmentation
-Mobile fraud prevention in real-time
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(출처 : https://www.businessofapps.com/marketplace/adjust/)
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[2] 믿을만한 플랫폼사와의 파트너쉽 강화 (Black List와 White List)
신뢰할 수 있는 광고 파트너와 지속적인 거래를 하는 White List 방식과,
Ad Fraud로 의심되는 트래픽을 유발하는 업체를 끊어내는 Black List 방식이 있다.
공개된 절차와 신뢰성을 지닌 업체와 협업관계를 구축하는 방식 중에서는,
유니레버(Unilever)의 'Trusted Publishers' 네트워크가 대표적이다.
Trusted Publishers의 심사 기준은 매우 엄격한 것으로 알려져 있는데,
기존의 3V (Viewability-가시성, Verification-검증, Value Standards-가치 표준) 외에도,
부정광고행위 차단, 온라인 브랜드의 안전성, 광고 경험, 트래픽 품질 등,
광고 데이터 전반에 걸친 점검 과정을 도입하고 있다.
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<그림> 유니레버(Unilever)는 2019년 화이트리스트 방식의 광고방지책을 발표했다.
(이미지 출처 : 유니레버 트위터)
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[3] 업계 차원의 자발적/조직적 대응 움직임
애드 네트워크(Ad Network) 형태의 사업자들은 부정 클릭이나 광고 사기를 감지하면,
해당 지표만큼은 광고비를 청구하지 않는 등 자구책을 마련하고 있다.
한국보다 프로그래매틱 바잉이 앞서 정착된 해외에서는,
Ad Fraud에 대항하는 연합(CAAF)과 같은 자발적인 연합전선이 형성되기도 했다.
광고주나 플랫폼 사업자의 개별 대응만으로는 근절될 수 없는 문제임을 감안,
국내에서는 'KOBACO(한국방송광고진흥공사)'가 광고사기를 차단하기 위해,
광고주/조사회사/미디어렙과 논의하는 움직임이 있었다.
작년 12월 KOBACO는 스토어링크와 클로저랩 등과 업무협약을 맺고,
빅데이터를 활용해 광고사기 업체를 검색할 수 있는 플랫폼을 개발하는 한편,
사람이 아닌 '봇(Bot)'의 트래픽 패턴을 적발하는 기술도 갖춰나가고 있다.
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<그림> KOBACO는 빅데이터와 AI를 활용해서 광고사기 예방을 주도하고 있다.
관련 기사 및 이미지 출처는 KOBACO 웹사이트 참고. (클릭시 이동)
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# 앞으로 해결해야 할 과제
디지털 광고에서 광고사기는 '무차별적'인 위협요소이지만,
대처 측면에서는 '양극화' 현상이 발생하여 피해가 근절되지 않고 있다.
즉, P&G와 같은 글로벌 대기업들은 상대적으로 광고사기를 잘 걸러내지만,
광고사기에 대한 예방 및 검증에 취약한 중소광고주는 여전히 취약하다는 것이다.
2018년 데이터(The Drum)이지만, 대기업 광고비 중 Ad Fraud 비율이 5% 수준임에 반해,
중소기업은 최대 50%에 육박하여 광고사기 방어 능력에서도 그 차이가 컸다고 한다.
광고생태계 차원에서 광고사기를 대응해야 하는 필요성이 커지는 지점이다.
다만, 데이터를 지속적으로 관찰하고 즉시 대응할 수 있는 역량을 갖추는 것만으로도,
광고사기의 위험성은 낮아지고 디지털 광고에 대한 신뢰도는 높아질 수 있다.
대부분 실시간으로 결과값을 받아볼 수 있는 요즘은,
의지만 있다면 적극적이고 비판적으로 데이터를 분석하기에 최적인 환경이다.
굳이 최고급 트래커를 사용하지 않더라도 데이터에 대한 관심 자체로 인해서,
광고사기가 설 자리는 점점 더 좁아질 것이다.
아울러 Brand Safety 관점에서 광고 매체(지면) 가치가 재평가되어야 한다.
지난 호에서 '보상이 주어진다면' 광고를 받아들이는 사용자 트렌드를 설명했는데,
이를 위해서는 '오염되지 않고, 측정 가능한, 그리고 검증된' 광고가 필요하다.
디지털 광고의 지속 가능성을 위해, 신뢰도 이슈는 점점 더 중요해질 것이다.
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[Digital Media Trend] #032
2022년 10월 27일 발송됨
*본문의 사실 外 '의견 및 분석'은 이해를 돕기 위한 목적이며, CJ ENM의 공식 입장이 아닙니다.
*출처가 따로 언급되지 않은 이미지는 픽사베이(pixabay) 및 매체별 상품소개서에서 가져왔습니다.
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