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프로드에 대한 불편한 진실

Michel Hotoveli Michel Hotoveli Jul 21, 2019

Mobile advertising is here to stay. Having grown by 30% year-over-year in 2018 to $184 billion, further growth is still to come with more and more advertisers shifting budgets towards mobile. Alongside this massive growth we’ll note an undeniable presence and industry concern over fraud. In many ways, fraud has been present in the advertising landscape since its early days and has been somewhat responsible for several developments and changes introduced into our industry over the years. 

하지만 프로드가 업계에 미치는 진짜 영향은 현실과는 조금 다른 모습으로 인식되고 있습니다.

각종 사례 조사, 연구 및 보고서에서는 프로드를 매우 손쉽게 방지할 수 있는 것처럼 말합니다. 마케팅 예산에 영향을 미치기 전에 프로드를 차단하고, 프로드 현황을 실시간으로 제어하며, 프로드가 발생 즉시 이를 감지할 수 있다고 말입니다. 또한 최신 프로드 차단 솔루션을 사용하면 지속적인 사기 행위를 충분히 걸러낼 수 있을 거라는 믿음도 존재합니다.

이미 식별되고 차단된 사기성 트래픽의 경우에는 이 내용이 어느 정도 사실이라고 할 수 있습니다. 하지만 여기에는 여전히 허점이 있고, 일부 프로드가 그 빈틈을 파고든다는 사실은 광고 업계에서 암묵적으로 널리 알려진 불편한 진실입니다. 이는 인정하기 어려운 사실일 수도 있지만 절대 외면해서는 안 될 진실이기도 합니다. 마케터들은 머신러닝 알고리즘을 통해 이미 밝혀진 프로드 행동 패턴을 감지하고 사기성 활동을 실시간으로 차단할 수 있습니다. 하지만 가끔 이득을 취하려는 목적으로 기계의 한계를 끊임없이 시험하는 인적 요인도 존재합니다. 이는 곧 의도적으로 프로드를 만들어내려는 시도 중 일부는 성공한다는 뜻입니다.

이상과 현실 사이의 간극을 메우기 위해 마케터들은 여러 프로드 차단 기술을 활용하는 데 귀중한 시간을 투자합니다. 어트리뷰션 제공업체는 포스트백을 통해 파트너사들과 협업하며 프로드 공격이 발생하면 이를 차단하고, 프로드성 공격 때문에 불필요한 과금이 발생하지 않도록 방지합니다. 또한 심도있는 데이터 연구를 위한 몇몇 분석 툴을 활용해 모든 활동을 감지하고, 과거의 프로드 사례를 확인하고 복기해 철저한 조정 과정을 거칩니다.

실제로 이미 알려진 공격 패턴은 프로드 방지 솔루션을 통해서 상당 부분 차단할 수 있지만, 머신러닝 알고리즘이 새로운 패턴을 학습하는 데에는 시간이 소요됩니다. 새로 등장한 공격 패턴도 점차 진화를 거듭하고 실체를 갖춰 가면서 프로드의 일부가 되어 갑니다. 프로드 트렌드는 본질적으로 비슷한 특성을 지니며 산발적인 데이터 포인트로 구성되어 있으므로 프로드 여부를 판별하려면 먼저 그 특성을 종합해볼 필요가 있습니다. 프로드가 처음 발생한 초반에는 각 이벤트가 서로 관련없는 단일한 사건으로 인식될 수 있지만, 시간이 흐르면 비로소 트렌드가 나타나며 프로드성 이벤트로 파악될 수 있습니다. 일정한 시간을 두고 이전에 발생한 이벤트까지 복기해보는 과정이 필요한 이유입니다.

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진화하는 온라인 광고

지난 몇 년간 온라인 광고, 특히 인앱 광고는 시장과 마케터가 성숙하면서 그 과정에서 함께 진화했습니다. 설치 후 이벤트 측정과 LTV 중심의 마케팅이 눈에 띄게 증가하면서 고가치 사용자 중심의 시장 트렌드가 형성되고 있습니다. 광고주들은 엄격한 CPI 기반 모델에서 점차 벗어나고 있으며, CPA 기반 목표를 도입해 인게이지 정도가 높은 고가치 사용자를 확보한 퍼블리셔에 보상을 제공합니다. 이러한 현상은 모든 설치는 동일하지 않으며 사용자가 창출하는 가치에도 차이가 있다는 현실 인식에서 비롯된 것입니다.

프로드 방지에 있어 실시간 차단은 여전히, 그리고 앞으로도 중요한 전략이지만 결국 한 층위의 보호에 불과합니다. 지금까지 살펴본 바에 따르면 패턴 분석은 지속적으로 진화해야 하며, 설치 이후의 데이터도 면밀하게 조사할 필요가 있습니다. AppsFlyer의 마케팅 모델은 여기서 멈추지 않으며, 사기꾼들도 멈추지 않을 것입니다.

사기꾼들이 실시간으로 확인되는 것으로 알려진 프로드 생성법만을 고수할 거라는 생각은 안일한 사고입니다. 사기꾼들은 매우 적극적이고 혁신적이며, 시장이 주도하는 변화에 민첩하게 대응합니다. 그중 일부는 그들만의 방식으로 고작 2-3일 만에 새로운 차단에 대응할 능력까지 갖추고 있습니다. 즉, 사기꾼들은 이미 충분히 진화했고, 다양한 툴을 활용하고 수정해 실제 유저의 활동을 모방하기 시작했습니다. 이러한 사기 활동은 인스톨 단계에서 감지되지 않고 어트리뷰션 이후의 이벤트에 깊숙이 영향을 미쳐 구매 프로드로까지 이어질 수도 있습니다.

Moving out of our comfort zone is key in order to identify suspicious behavior trends that can only be flushed out post-install. Recognizing fraud that has managed to bypass all the known blocks put ahead of it, masquerading as a legitimate install. The current status-quo of keeping a blind eye from anything not identified and blocked in real-time is simply not aligned with the fact that some fraud does indeed go under the radar at first view. It is estimated that 1 in 4 app installs are fraudulent, this activity can and should be reconciled, how much of it is up to marketers keeping up and evolving their methods. 

현시점에서 건설적인 접근 방법은 사실을 직시하는 것입니다. 즉 지속적인 프로드 분석과 어트리뷰션을 모두 중요하게 고려하며, 어려운 현실에 직면하는 포괄적인 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있음을 이해해야 합니다.

 

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Mobile advertising is here to stay. Having grown by 30% year-over-year in 2018 to $184 billion, further growth is still to come with more and more advertisers shifting budgets towards mobile. Alongside this massive growth we’ll note an undeniable presence and industry concern over fraud. In many ways, fraud has been present in the advertising landscape since its early days and has been somewhat responsible for several developments and changes introduced into our industry over the years. 

하지만 프로드가 업계에 미치는 진짜 영향은 현실과는 조금 다른 모습으로 인식되고 있습니다.

각종 사례 조사, 연구 및 보고서에서는 프로드를 매우 손쉽게 방지할 수 있는 것처럼 말합니다. 마케팅 예산에 영향을 미치기 전에 프로드를 차단하고, 프로드 현황을 실시간으로 제어하며, 프로드가 발생 즉시 이를 감지할 수 있다고 말입니다. 또한 최신 프로드 차단 솔루션을 사용하면 지속적인 사기 행위를 충분히 걸러낼 수 있을 거라는 믿음도 존재합니다.

이미 식별되고 차단된 사기성 트래픽의 경우에는 이 내용이 어느 정도 사실이라고 할 수 있습니다. 하지만 여기에는 여전히 허점이 있고, 일부 프로드가 그 빈틈을 파고든다는 사실은 광고 업계에서 암묵적으로 널리 알려진 불편한 진실입니다. 이는 인정하기 어려운 사실일 수도 있지만 절대 외면해서는 안 될 진실이기도 합니다. 마케터들은 머신러닝 알고리즘을 통해 이미 밝혀진 프로드 행동 패턴을 감지하고 사기성 활동을 실시간으로 차단할 수 있습니다. 하지만 가끔 이득을 취하려는 목적으로 기계의 한계를 끊임없이 시험하는 인적 요인도 존재합니다. 이는 곧 의도적으로 프로드를 만들어내려는 시도 중 일부는 성공한다는 뜻입니다.

이상과 현실 사이의 간극을 메우기 위해 마케터들은 여러 프로드 차단 기술을 활용하는 데 귀중한 시간을 투자합니다. 어트리뷰션 제공업체는 포스트백을 통해 파트너사들과 협업하며 프로드 공격이 발생하면 이를 차단하고, 프로드성 공격 때문에 불필요한 과금이 발생하지 않도록 방지합니다. 또한 심도있는 데이터 연구를 위한 몇몇 분석 툴을 활용해 모든 활동을 감지하고, 과거의 프로드 사례를 확인하고 복기해 철저한 조정 과정을 거칩니다.

실제로 이미 알려진 공격 패턴은 프로드 방지 솔루션을 통해서 상당 부분 차단할 수 있지만, 머신러닝 알고리즘이 새로운 패턴을 학습하는 데에는 시간이 소요됩니다. 새로 등장한 공격 패턴도 점차 진화를 거듭하고 실체를 갖춰 가면서 프로드의 일부가 되어 갑니다. 프로드 트렌드는 본질적으로 비슷한 특성을 지니며 산발적인 데이터 포인트로 구성되어 있으므로 프로드 여부를 판별하려면 먼저 그 특성을 종합해볼 필요가 있습니다. 프로드가 처음 발생한 초반에는 각 이벤트가 서로 관련없는 단일한 사건으로 인식될 수 있지만, 시간이 흐르면 비로소 트렌드가 나타나며 프로드성 이벤트로 파악될 수 있습니다. 일정한 시간을 두고 이전에 발생한 이벤트까지 복기해보는 과정이 필요한 이유입니다.

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지난 몇 년간 온라인 광고, 특히 인앱 광고는 시장과 마케터가 성숙하면서 그 과정에서 함께 진화했습니다. 설치 후 이벤트 측정과 LTV 중심의 마케팅이 눈에 띄게 증가하면서 고가치 사용자 중심의 시장 트렌드가 형성되고 있습니다. 광고주들은 엄격한 CPI 기반 모델에서 점차 벗어나고 있으며, CPA 기반 목표를 도입해 인게이지 정도가 높은 고가치 사용자를 확보한 퍼블리셔에 보상을 제공합니다. 이러한 현상은 모든 설치는 동일하지 않으며 사용자가 창출하는 가치에도 차이가 있다는 현실 인식에서 비롯된 것입니다.

프로드 방지에 있어 실시간 차단은 여전히, 그리고 앞으로도 중요한 전략이지만 결국 한 층위의 보호에 불과합니다. 지금까지 살펴본 바에 따르면 패턴 분석은 지속적으로 진화해야 하며, 설치 이후의 데이터도 면밀하게 조사할 필요가 있습니다. AppsFlyer의 마케팅 모델은 여기서 멈추지 않으며, 사기꾼들도 멈추지 않을 것입니다.

사기꾼들이 실시간으로 확인되는 것으로 알려진 프로드 생성법만을 고수할 거라는 생각은 안일한 사고입니다. 사기꾼들은 매우 적극적이고 혁신적이며, 시장이 주도하는 변화에 민첩하게 대응합니다. 그중 일부는 그들만의 방식으로 고작 2-3일 만에 새로운 차단에 대응할 능력까지 갖추고 있습니다. 즉, 사기꾼들은 이미 충분히 진화했고, 다양한 툴을 활용하고 수정해 실제 유저의 활동을 모방하기 시작했습니다. 이러한 사기 활동은 인스톨 단계에서 감지되지 않고 어트리뷰션 이후의 이벤트에 깊숙이 영향을 미쳐 구매 프로드로까지 이어질 수도 있습니다.

Moving out of our comfort zone is key in order to identify suspicious behavior trends that can only be flushed out post-install. Recognizing fraud that has managed to bypass all the known blocks put ahead of it, masquerading as a legitimate install. The current status-quo of keeping a blind eye from anything not identified and blocked in real-time is simply not aligned with the fact that some fraud does indeed go under the radar at first view. It is estimated that 1 in 4 app installs are fraudulent, this activity can and should be reconciled, how much of it is up to marketers keeping up and evolving their methods. 

현시점에서 건설적인 접근 방법은 사실을 직시하는 것입니다. 즉 지속적인 프로드 분석과 어트리뷰션을 모두 중요하게 고려하며, 어려운 현실에 직면하는 포괄적인 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있음을 이해해야 합니다.

 

Learn more about the most innovative fraud protection solution in the industry

Mobile advertising is here to stay. Having grown by 30% year-over-year in 2018 to $184 billion, further growth is still to come with more and more advertisers shifting budgets towards mobile. Alongside this massive growth we’ll note an undeniable presence and industry concern over fraud. In many ways, fraud has been present in the advertising landscape since its early days and has been somewhat responsible for several developments and changes introduced into our industry over the years. 

하지만 프로드가 업계에 미치는 진짜 영향은 현실과는 조금 다른 모습으로 인식되고 있습니다.

각종 사례 조사, 연구 및 보고서에서는 프로드를 매우 손쉽게 방지할 수 있는 것처럼 말합니다. 마케팅 예산에 영향을 미치기 전에 프로드를 차단하고, 프로드 현황을 실시간으로 제어하며, 프로드가 발생 즉시 이를 감지할 수 있다고 말입니다. 또한 최신 프로드 차단 솔루션을 사용하면 지속적인 사기 행위를 충분히 걸러낼 수 있을 거라는 믿음도 존재합니다.

이미 식별되고 차단된 사기성 트래픽의 경우에는 이 내용이 어느 정도 사실이라고 할 수 있습니다. 하지만 여기에는 여전히 허점이 있고, 일부 프로드가 그 빈틈을 파고든다는 사실은 광고 업계에서 암묵적으로 널리 알려진 불편한 진실입니다. 이는 인정하기 어려운 사실일 수도 있지만 절대 외면해서는 안 될 진실이기도 합니다. 마케터들은 머신러닝 알고리즘을 통해 이미 밝혀진 프로드 행동 패턴을 감지하고 사기성 활동을 실시간으로 차단할 수 있습니다. 하지만 가끔 이득을 취하려는 목적으로 기계의 한계를 끊임없이 시험하는 인적 요인도 존재합니다. 이는 곧 의도적으로 프로드를 만들어내려는 시도 중 일부는 성공한다는 뜻입니다.

이상과 현실 사이의 간극을 메우기 위해 마케터들은 여러 프로드 차단 기술을 활용하는 데 귀중한 시간을 투자합니다. 어트리뷰션 제공업체는 포스트백을 통해 파트너사들과 협업하며 프로드 공격이 발생하면 이를 차단하고, 프로드성 공격 때문에 불필요한 과금이 발생하지 않도록 방지합니다. 또한 심도있는 데이터 연구를 위한 몇몇 분석 툴을 활용해 모든 활동을 감지하고, 과거의 프로드 사례를 확인하고 복기해 철저한 조정 과정을 거칩니다.

실제로 이미 알려진 공격 패턴은 프로드 방지 솔루션을 통해서 상당 부분 차단할 수 있지만, 머신러닝 알고리즘이 새로운 패턴을 학습하는 데에는 시간이 소요됩니다. 새로 등장한 공격 패턴도 점차 진화를 거듭하고 실체를 갖춰 가면서 프로드의 일부가 되어 갑니다. 프로드 트렌드는 본질적으로 비슷한 특성을 지니며 산발적인 데이터 포인트로 구성되어 있으므로 프로드 여부를 판별하려면 먼저 그 특성을 종합해볼 필요가 있습니다. 프로드가 처음 발생한 초반에는 각 이벤트가 서로 관련없는 단일한 사건으로 인식될 수 있지만, 시간이 흐르면 비로소 트렌드가 나타나며 프로드성 이벤트로 파악될 수 있습니다. 일정한 시간을 두고 이전에 발생한 이벤트까지 복기해보는 과정이 필요한 이유입니다.

#sl-start#

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#sl-end#

진화하는 온라인 광고

지난 몇 년간 온라인 광고, 특히 인앱 광고는 시장과 마케터가 성숙하면서 그 과정에서 함께 진화했습니다. 설치 후 이벤트 측정과 LTV 중심의 마케팅이 눈에 띄게 증가하면서 고가치 사용자 중심의 시장 트렌드가 형성되고 있습니다. 광고주들은 엄격한 CPI 기반 모델에서 점차 벗어나고 있으며, CPA 기반 목표를 도입해 인게이지 정도가 높은 고가치 사용자를 확보한 퍼블리셔에 보상을 제공합니다. 이러한 현상은 모든 설치는 동일하지 않으며 사용자가 창출하는 가치에도 차이가 있다는 현실 인식에서 비롯된 것입니다.

프로드 방지에 있어 실시간 차단은 여전히, 그리고 앞으로도 중요한 전략이지만 결국 한 층위의 보호에 불과합니다. 지금까지 살펴본 바에 따르면 패턴 분석은 지속적으로 진화해야 하며, 설치 이후의 데이터도 면밀하게 조사할 필요가 있습니다. AppsFlyer의 마케팅 모델은 여기서 멈추지 않으며, 사기꾼들도 멈추지 않을 것입니다.

사기꾼들이 실시간으로 확인되는 것으로 알려진 프로드 생성법만을 고수할 거라는 생각은 안일한 사고입니다. 사기꾼들은 매우 적극적이고 혁신적이며, 시장이 주도하는 변화에 민첩하게 대응합니다. 그중 일부는 그들만의 방식으로 고작 2-3일 만에 새로운 차단에 대응할 능력까지 갖추고 있습니다. 즉, 사기꾼들은 이미 충분히 진화했고, 다양한 툴을 활용하고 수정해 실제 유저의 활동을 모방하기 시작했습니다. 이러한 사기 활동은 인스톨 단계에서 감지되지 않고 어트리뷰션 이후의 이벤트에 깊숙이 영향을 미쳐 구매 프로드로까지 이어질 수도 있습니다.

Moving out of our comfort zone is key in order to identify suspicious behavior trends that can only be flushed out post-install. Recognizing fraud that has managed to bypass all the known blocks put ahead of it, masquerading as a legitimate install. The current status-quo of keeping a blind eye from anything not identified and blocked in real-time is simply not aligned with the fact that some fraud does indeed go under the radar at first view. It is estimated that 1 in 4 app installs are fraudulent, this activity can and should be reconciled, how much of it is up to marketers keeping up and evolving their methods. 

현시점에서 건설적인 접근 방법은 사실을 직시하는 것입니다. 즉 지속적인 프로드 분석과 어트리뷰션을 모두 중요하게 고려하며, 어려운 현실에 직면하는 포괄적인 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있음을 이해해야 합니다.

 

Learn more about the most innovative fraud protection solution in the industry

Mobile advertising is here to stay. Having grown by 30% year-over-year in 2018 to $184 billion, further growth is still to come with more and more advertisers shifting budgets towards mobile. Alongside this massive growth we’ll note an undeniable presence and industry concern over fraud. In many ways, fraud has been present in the advertising landscape since its early days and has been somewhat responsible for several developments and changes introduced into our industry over the years. 

하지만 프로드가 업계에 미치는 진짜 영향은 현실과는 조금 다른 모습으로 인식되고 있습니다.

각종 사례 조사, 연구 및 보고서에서는 프로드를 매우 손쉽게 방지할 수 있는 것처럼 말합니다. 마케팅 예산에 영향을 미치기 전에 프로드를 차단하고, 프로드 현황을 실시간으로 제어하며, 프로드가 발생 즉시 이를 감지할 수 있다고 말입니다. 또한 최신 프로드 차단 솔루션을 사용하면 지속적인 사기 행위를 충분히 걸러낼 수 있을 거라는 믿음도 존재합니다.

이미 식별되고 차단된 사기성 트래픽의 경우에는 이 내용이 어느 정도 사실이라고 할 수 있습니다. 하지만 여기에는 여전히 허점이 있고, 일부 프로드가 그 빈틈을 파고든다는 사실은 광고 업계에서 암묵적으로 널리 알려진 불편한 진실입니다. 이는 인정하기 어려운 사실일 수도 있지만 절대 외면해서는 안 될 진실이기도 합니다. 마케터들은 머신러닝 알고리즘을 통해 이미 밝혀진 프로드 행동 패턴을 감지하고 사기성 활동을 실시간으로 차단할 수 있습니다. 하지만 가끔 이득을 취하려는 목적으로 기계의 한계를 끊임없이 시험하는 인적 요인도 존재합니다. 이는 곧 의도적으로 프로드를 만들어내려는 시도 중 일부는 성공한다는 뜻입니다.

이상과 현실 사이의 간극을 메우기 위해 마케터들은 여러 프로드 차단 기술을 활용하는 데 귀중한 시간을 투자합니다. 어트리뷰션 제공업체는 포스트백을 통해 파트너사들과 협업하며 프로드 공격이 발생하면 이를 차단하고, 프로드성 공격 때문에 불필요한 과금이 발생하지 않도록 방지합니다. 또한 심도있는 데이터 연구를 위한 몇몇 분석 툴을 활용해 모든 활동을 감지하고, 과거의 프로드 사례를 확인하고 복기해 철저한 조정 과정을 거칩니다.

실제로 이미 알려진 공격 패턴은 프로드 방지 솔루션을 통해서 상당 부분 차단할 수 있지만, 머신러닝 알고리즘이 새로운 패턴을 학습하는 데에는 시간이 소요됩니다. 새로 등장한 공격 패턴도 점차 진화를 거듭하고 실체를 갖춰 가면서 프로드의 일부가 되어 갑니다. 프로드 트렌드는 본질적으로 비슷한 특성을 지니며 산발적인 데이터 포인트로 구성되어 있으므로 프로드 여부를 판별하려면 먼저 그 특성을 종합해볼 필요가 있습니다. 프로드가 처음 발생한 초반에는 각 이벤트가 서로 관련없는 단일한 사건으로 인식될 수 있지만, 시간이 흐르면 비로소 트렌드가 나타나며 프로드성 이벤트로 파악될 수 있습니다. 일정한 시간을 두고 이전에 발생한 이벤트까지 복기해보는 과정이 필요한 이유입니다.

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지난 몇 년간 온라인 광고, 특히 인앱 광고는 시장과 마케터가 성숙하면서 그 과정에서 함께 진화했습니다. 설치 후 이벤트 측정과 LTV 중심의 마케팅이 눈에 띄게 증가하면서 고가치 사용자 중심의 시장 트렌드가 형성되고 있습니다. 광고주들은 엄격한 CPI 기반 모델에서 점차 벗어나고 있으며, CPA 기반 목표를 도입해 인게이지 정도가 높은 고가치 사용자를 확보한 퍼블리셔에 보상을 제공합니다. 이러한 현상은 모든 설치는 동일하지 않으며 사용자가 창출하는 가치에도 차이가 있다는 현실 인식에서 비롯된 것입니다.

프로드 방지에 있어 실시간 차단은 여전히, 그리고 앞으로도 중요한 전략이지만 결국 한 층위의 보호에 불과합니다. 지금까지 살펴본 바에 따르면 패턴 분석은 지속적으로 진화해야 하며, 설치 이후의 데이터도 면밀하게 조사할 필요가 있습니다. AppsFlyer의 마케팅 모델은 여기서 멈추지 않으며, 사기꾼들도 멈추지 않을 것입니다.

사기꾼들이 실시간으로 확인되는 것으로 알려진 프로드 생성법만을 고수할 거라는 생각은 안일한 사고입니다. 사기꾼들은 매우 적극적이고 혁신적이며, 시장이 주도하는 변화에 민첩하게 대응합니다. 그중 일부는 그들만의 방식으로 고작 2-3일 만에 새로운 차단에 대응할 능력까지 갖추고 있습니다. 즉, 사기꾼들은 이미 충분히 진화했고, 다양한 툴을 활용하고 수정해 실제 유저의 활동을 모방하기 시작했습니다. 이러한 사기 활동은 인스톨 단계에서 감지되지 않고 어트리뷰션 이후의 이벤트에 깊숙이 영향을 미쳐 구매 프로드로까지 이어질 수도 있습니다.

Moving out of our comfort zone is key in order to identify suspicious behavior trends that can only be flushed out post-install. Recognizing fraud that has managed to bypass all the known blocks put ahead of it, masquerading as a legitimate install. The current status-quo of keeping a blind eye from anything not identified and blocked in real-time is simply not aligned with the fact that some fraud does indeed go under the radar at first view. It is estimated that 1 in 4 app installs are fraudulent, this activity can and should be reconciled, how much of it is up to marketers keeping up and evolving their methods. 

현시점에서 건설적인 접근 방법은 사실을 직시하는 것입니다. 즉 지속적인 프로드 분석과 어트리뷰션을 모두 중요하게 고려하며, 어려운 현실에 직면하는 포괄적인 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있음을 이해해야 합니다.

 

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Mobile advertising is here to stay. Having grown by 30% year-over-year in 2018 to $184 billion, further growth is still to come with more and more advertisers shifting budgets towards mobile. Alongside this massive growth we’ll note an undeniable presence and industry concern over fraud. In many ways, fraud has been present in the advertising landscape since its early days and has been somewhat responsible for several developments and changes introduced into our industry over the years. 

하지만 프로드가 업계에 미치는 진짜 영향은 현실과는 조금 다른 모습으로 인식되고 있습니다.

각종 사례 조사, 연구 및 보고서에서는 프로드를 매우 손쉽게 방지할 수 있는 것처럼 말합니다. 마케팅 예산에 영향을 미치기 전에 프로드를 차단하고, 프로드 현황을 실시간으로 제어하며, 프로드가 발생 즉시 이를 감지할 수 있다고 말입니다. 또한 최신 프로드 차단 솔루션을 사용하면 지속적인 사기 행위를 충분히 걸러낼 수 있을 거라는 믿음도 존재합니다.

이미 식별되고 차단된 사기성 트래픽의 경우에는 이 내용이 어느 정도 사실이라고 할 수 있습니다. 하지만 여기에는 여전히 허점이 있고, 일부 프로드가 그 빈틈을 파고든다는 사실은 광고 업계에서 암묵적으로 널리 알려진 불편한 진실입니다. 이는 인정하기 어려운 사실일 수도 있지만 절대 외면해서는 안 될 진실이기도 합니다. 마케터들은 머신러닝 알고리즘을 통해 이미 밝혀진 프로드 행동 패턴을 감지하고 사기성 활동을 실시간으로 차단할 수 있습니다. 하지만 가끔 이득을 취하려는 목적으로 기계의 한계를 끊임없이 시험하는 인적 요인도 존재합니다. 이는 곧 의도적으로 프로드를 만들어내려는 시도 중 일부는 성공한다는 뜻입니다.

이상과 현실 사이의 간극을 메우기 위해 마케터들은 여러 프로드 차단 기술을 활용하는 데 귀중한 시간을 투자합니다. 어트리뷰션 제공업체는 포스트백을 통해 파트너사들과 협업하며 프로드 공격이 발생하면 이를 차단하고, 프로드성 공격 때문에 불필요한 과금이 발생하지 않도록 방지합니다. 또한 심도있는 데이터 연구를 위한 몇몇 분석 툴을 활용해 모든 활동을 감지하고, 과거의 프로드 사례를 확인하고 복기해 철저한 조정 과정을 거칩니다.

실제로 이미 알려진 공격 패턴은 프로드 방지 솔루션을 통해서 상당 부분 차단할 수 있지만, 머신러닝 알고리즘이 새로운 패턴을 학습하는 데에는 시간이 소요됩니다. 새로 등장한 공격 패턴도 점차 진화를 거듭하고 실체를 갖춰 가면서 프로드의 일부가 되어 갑니다. 프로드 트렌드는 본질적으로 비슷한 특성을 지니며 산발적인 데이터 포인트로 구성되어 있으므로 프로드 여부를 판별하려면 먼저 그 특성을 종합해볼 필요가 있습니다. 프로드가 처음 발생한 초반에는 각 이벤트가 서로 관련없는 단일한 사건으로 인식될 수 있지만, 시간이 흐르면 비로소 트렌드가 나타나며 프로드성 이벤트로 파악될 수 있습니다. 일정한 시간을 두고 이전에 발생한 이벤트까지 복기해보는 과정이 필요한 이유입니다.

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지난 몇 년간 온라인 광고, 특히 인앱 광고는 시장과 마케터가 성숙하면서 그 과정에서 함께 진화했습니다. 설치 후 이벤트 측정과 LTV 중심의 마케팅이 눈에 띄게 증가하면서 고가치 사용자 중심의 시장 트렌드가 형성되고 있습니다. 광고주들은 엄격한 CPI 기반 모델에서 점차 벗어나고 있으며, CPA 기반 목표를 도입해 인게이지 정도가 높은 고가치 사용자를 확보한 퍼블리셔에 보상을 제공합니다. 이러한 현상은 모든 설치는 동일하지 않으며 사용자가 창출하는 가치에도 차이가 있다는 현실 인식에서 비롯된 것입니다.

프로드 방지에 있어 실시간 차단은 여전히, 그리고 앞으로도 중요한 전략이지만 결국 한 층위의 보호에 불과합니다. 지금까지 살펴본 바에 따르면 패턴 분석은 지속적으로 진화해야 하며, 설치 이후의 데이터도 면밀하게 조사할 필요가 있습니다. AppsFlyer의 마케팅 모델은 여기서 멈추지 않으며, 사기꾼들도 멈추지 않을 것입니다.

사기꾼들이 실시간으로 확인되는 것으로 알려진 프로드 생성법만을 고수할 거라는 생각은 안일한 사고입니다. 사기꾼들은 매우 적극적이고 혁신적이며, 시장이 주도하는 변화에 민첩하게 대응합니다. 그중 일부는 그들만의 방식으로 고작 2-3일 만에 새로운 차단에 대응할 능력까지 갖추고 있습니다. 즉, 사기꾼들은 이미 충분히 진화했고, 다양한 툴을 활용하고 수정해 실제 유저의 활동을 모방하기 시작했습니다. 이러한 사기 활동은 인스톨 단계에서 감지되지 않고 어트리뷰션 이후의 이벤트에 깊숙이 영향을 미쳐 구매 프로드로까지 이어질 수도 있습니다.

Moving out of our comfort zone is key in order to identify suspicious behavior trends that can only be flushed out post-install. Recognizing fraud that has managed to bypass all the known blocks put ahead of it, masquerading as a legitimate install. The current status-quo of keeping a blind eye from anything not identified and blocked in real-time is simply not aligned with the fact that some fraud does indeed go under the radar at first view. It is estimated that 1 in 4 app installs are fraudulent, this activity can and should be reconciled, how much of it is up to marketers keeping up and evolving their methods. 

현시점에서 건설적인 접근 방법은 사실을 직시하는 것입니다. 즉 지속적인 프로드 분석과 어트리뷰션을 모두 중요하게 고려하며, 어려운 현실에 직면하는 포괄적인 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있음을 이해해야 합니다.

 

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