アドフラウドに特化したデータ分析ツール「SpiderAF」の導入メリット【前編】

Phybbit（フィビット）が提供するアドフラウド対策ツール「SpiderAF」はAIを搭載し、運用担当者なら誰でも簡単にアドフラウド対策を行うことが可能です。世界最高水準の認証機関TAGの不正防止部門にてアジア初のベンダーとして認証を取得しており、広告主やアドネットワーク事業者、代理店で広く導入されています。

前回はアドフラウドの実態についてその定義や被害の実態、アドフラウド対策の重要性についてお話を伺いました。続く今回はPhybbitが開発・提供する「SpiderAF」にフォーカスしインタビューをお届けします。

アドフラウド対策ツール「SpiderAF」が持つ役割

ーまず最初に、「SpiderAF」というツールはどういうものでしょうか？

宮本さん：アドフラウドに特化したデータ分析ツールと考えて頂けると分かりやすいと思います。ユーザーがアクションをした時のアクセスログ（インプレッション、クリック、コンバージョン）を収集し、大量のデータを分析して不自然なデータを検知・見つけ出す為のものです。

例えば、アプリをプロモーションする為にAというWebサイトに広告を配信し、100インストールあったとします。もし、その100件インストールが全て日本で販売されていないスマホからインストールされていたとしたら、明らかにおかしいですよね？ログデータを１件１件目視で確認していけば分かることですが、配信した全てのサイトの全てのデータを目視で確認するのは不可能に近い作業です。

そうした際にツールを使うことによって、人やエクセルではなかなか検知できない、不自然なものを可視化することを可能にします。

▲「SpiderAF」プロダクトマネージャーの宮本さん(Phybbit)

ー広告効果計測SDKのフラウド対策オプションとは具体的にどう違うのでしょうか？

宮本さん：大きく3点あります。1点目はアドフラウド検知するタイミング。2点目は検知する際にチェックする項目。3点目は検知後に開示するアウトプットです。タイミングで言うとCV発生時にリアルタイムではなく、後追いで分析します。チェックする項目はCTITやVITだけではなく、デバイス情報(モデル名、OSバージョン、言語設定)など後追いで相対的に判断しないと行けない項目までチェック可能です。アウトプットの違いは、『アドフラウドでした』ではなく『この分析結果からアドフラウドの疑いがあります』を明確に示すことが出来る点です。

ー計測SDKのフラウド対策と併用して使うこともできますか？

宮本さん：基本的には両方入れたほうが、アドフラウド対策の精度が高まります。今のところ「SpiderAF」はお話したようにコンバージョンが上がったあとのデータ分析になるため、フラウドを検知した際にポストバックを止めるといった水際の対策はSDKでしかできません。両者の良い部分をうまく使い分けながら、アドフラウドからアプリを守ることをお勧めしたいです。

ー「SpiderAF」は後追いで分析するツールとのことですが、SDKと同じく発生時に検知できるような機能は今後予定されていますか？

宮本さん：はい、2020年中頃に「リアルタイム検知機能」を実装を予定しております。これはリアルタイムにアドフラウドを検知しコンバージョンから除外する機能で、請求時の減額交渉やアプリのデータ分析時にKPIのノイズとなるデータの消し込み作業が無くなり、工数を削減することができます。こうしてさらにお客様の選択肢を増やすことで、各社状況にあった選択が出来るようになると思います。

データ分析を専業とするPhybbitならではの強さ

ー年々、アドフラウドが巧妙化しているとのことですが、ツール側はどうやって対応しているのでしょうか？

宮本さん：おっしゃるとおり、現在アドフラウドの手口はものすごいスピードで進化を続けています。常にツールとのいたちごっこのような状態です。そうしたなかで、Phybbitはデータサイエンティストが日頃から大量のデータを見ており、不自然なデータを見抜く嗅覚みたいなものが常に長けていると自信を持っています。

他にもマシンラーニングなど複数の観点で検知するロジックを持っています。新しい手法のフラウドを見つけるきっかけは、弊社のクライアント発信で気付くこともあります。「このデータなんかおかしいんです」と相談いただいて、それをもとに調査をする事もあります。現在国内外の多くの広告配信事業者様にご利用頂いている背景もあり分析に使うデータ量が多いのも強みです。

フラウドを見つけ出しどういう分析をするかという最初の部分と、データをシステムに処理させたうえで最終的にその結果をどう扱うか。データのスペシャリストがこのデータはおかしいと察知する能力を、機械的に判別できる技術として集約したものが「SpiderAF」というツールなんです。

Phybbitのやり方は研究開発に近く、まだ日本国内に入ってきていない海外の事例を社内で共有し、日々開発に活かしています。2020年3月にはアジア太平洋で初となるデジタル広告業界における唯一の登録された情報共有分析機関の「TAG」の不正防止認証を取得しました。独立した第三者機関から認証を受けたことで、SpiderAFを通じて、より信頼性の高い世界最高水準のアドフラウド対策の提供が可能になりました。こういった取り組みはマーケターさんや代理店さんでは非常に難しいですし、分析を専業にしているPhybbitだからこそできることだと思います。

次回（4月16日公開予定）は、導入企業の活用事例やこれからアドフラウド対策を始める人に向けたアドバイスをご紹介いたします。

「SpiderAF」アドフラウド調査レポート（2020年1月）

• はじめに
• SpiderAFについて
• 定義
• サマリー
• アクセス元IPのリージョン分布 不正OS分布
• クリックフローディング インストールハイジャック
• ファーム
• 新規デバイス率
• SDKスプーフィングの検知例
• おわりに
• SBL MEMBERS

レポートのダウンロードはこちら 

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概要

去年から話題のアドフラウドですが、これがマーケティングのノイズになる事をご存知でしょうか？AppでもWebでも、パフォーマンスを指標にしているケースはとても多いと思います。 アドフラウドやユーザー不正と言った不正が混じっている場合、そのまま評価してしまっても良いのでしょうか？リクルート社での最新のマーケティング手法をご紹介します。