今年1月以降、様々なメディアでフェイクトラフィックに関する議論が巻き起こり、「不正トラフィックの見分け方」や「トラフィック詐欺の手口を暴く」といった話題が次々と登場し、広告業界に携わる私としては、非常に不安を感じています。お金は湯水のように消えていく一方で、私が購入しているトラフィックは本物なのか、それとも偽物なのか。

「偽トラフィックの摘発」といったタイトルの記事や動画を見ると、ついついクリックして見てしまいます。そして見終わるたびに、「なんてことだ、こんな不正行為ができるのか！」と感じてしまいます。驚きと恐怖に加え、自分が購入したトラフィックが本物か偽物か、いまだに見分けがつきません。

広告キャンペーンに携わる者として、私が本当に求めているのは、既存のデータに基づいて偽トラフィックを見分ける方法を教えてくれる方法です。この記事では、私自身の経験に基づいて、偽トラフィックに対処するための分析手法をいくつかまとめました。皆様のお役に立てれば幸いです。

以前、サードパーティのモニタリングメカニズムについて「フィードプロモーションがうまく機能していない？広告モニタリングが原因かも！」という記事を書きました。実はこの記事は、今日の記事の前置きでした。この記事を読んだことで、私たちが目にするモニタリングデータがどこから来ているのか、そして偽トラフィックがどのように操作されるのが、通常、データモニタリングとアトリビューションの段階で行われているのかを皆さんは理解できたと思います。

1. 帰属不正の原則

アトリビューションの不正行為には 2 つの種類があります。1 つは IP アドレスを送信してアトリビューションを盗むもので、もう 1 つは IDFA の送信をシミュレートしてデータベースにデータを詰め込むものです。

A. IPアドレスの詐欺への帰属

今年の春節以降、最も頻繁に耳にするようになったのは、IPアトリビューション詐欺という不正行為の手口です。不正メディアは大量の偽クリックを模倣し、そのIPアドレスを広告主やサードパーティの監視サーバーに送信します。IP監視の不正確さを悪用し、不正メディアのトラフィックを他のメディアやオーガニックトラフィックにアトリビュートします。

少し分かりにくいでしょうか？簡単に説明すると、メディア側は様々な手法を用いて大量の偽クリックをシミュレートし（これらのメディアは通常、コンバージョンに基づいて料金を支払うため、クリック数が多くても問題ありません）、監視サーバーに大量のIPアドレスを送信します。この際、オーガニックトラフィック（広告をクリックしたのではなく、ユーザーがApp Storeからアプリをダウンロードしたトラフィック）や他のメディアからのトラフィックによってアプリがダウンロードされ、アクティベートされる可能性があります。監視ツールは双方のIPアドレスを照合します。アクティベーションコンバージョンが発生したIPアドレスが、不正行為を行ったメディア側から送信されたIPアドレスと一致した場合、これらのアクティベーションは不正行為を行ったメディア側によるものと判断されます。画像をご覧ください。

もっと簡単に言えば、詐欺師が「お母さん、売春取締局に逮捕されました。XXXの口座に3000元を振り込んでください」と一斉にテキストメッセージを送信するようなものだ。受信者の中に、子供と連絡が取れない親がいれば、騙される可能性がある。つまり、受信者の数が多ければ、誰かが必ず騙されるということだ。

B. IDFAブルートフォース攻撃をシミュレートする

IDFA送信のシミュレーションは、IPをIDFAに置き換える点を除けば、IP送信のシミュレーションと似ています。詐欺的なメディアは、IDFAを搭載したデバイスを一括購入し、広告主やサードパーティの監視システムへの送信をシミュレーションし、「ヒットアンドラン」アプローチを採用しています。例えば、サードパーティの監視システムを利用して自社製品を追跡した際、メディアAにリンクを作成し、自社デバイスでそのリンクをクリックし、アプリを起動して監視テストを実施しました。テスト対象デバイスはメディアBとして記録されました。この結果は、メディアBがメディアAに帰属するはずのアクティベーションを盗用したことを示しています。

2. メディアが不正行為をしているかどうかをどのように判断するか?

今年、ReyunやTalking Dataといったモニタリングプラットフォームが不正行為について言及しています。これらのプラットフォームは、複数の広告主からモニタリングしたデータに基づいて判断を下しています。特定のメディアが同一のIPアドレスとUAデバイス情報を5～6社の広告主に同時に送信している、あるいは1つのIPアドレスが1日に何百回も広告主の広告をクリックしているといった漠然とした主張を耳にすることもあります。しかし、どのメディアが不正行為に関与しているのかは不明です。モニタリングプラットフォームは様々な理由から、不正行為に関与しているメディアを具体的に公表していないからです。また、複数の広告主のデータを同時に相互参照できるモニタリングプラットフォームとは異なり、一般的な広告主は自社アプリからのモニタリングデータしか持っていません。

ビッグデータのサポートがなければ、私たちはアクセスできるデータに基づいて判断を下し、不正なメディアを特定することしかできません。以下、私の個人的な経験を共有します。

1) まず、IPモニタリングの対象となるメディアを絞り込み、1日あたり100万クリック以上、かつアクティベーション率が0.1%未満のメディアを特定します。これらのメディアは綿密に監視する必要があります。

2) 使用しているモニタリングを確認してください。クリックからアクティベーションまでのウィンドウ期間は、理想的には24時間以内、例えば12時間です。現在の使用量が24時間を超えている場合は、すぐに元に戻す必要があります。

3) 上記の2つのステップを完了したら、各メディアの1日あたりのIPクリック分布をリストアップします。基本的に、「1つのIPが1日に1回クリックする」確率が80%を超える場合、問題は比較的軽微です。「1つのIPが1日に1回クリックする」確率が60%未満の場合は、そのメディアはよりリスクが高いと判断されます。

4) 上記の3つの方法はすべて推測です。最も単純かつ直接的な方法は次の2つです。

一つのアプローチは、問題のあるメディアを直接停止し、停止後にその製品のiOSビューの総数がそれに応じて減少するかどうかを観察することです。あるいは、停止後に再開した後、その製品のiOSビューの総数がそれに応じて増加するかどうかを観察することです。例えば、問題のあるメディアBが今日広告を掲載し、Bのビューが500回の場合、iOSビューの総数は5000です。もし明日、メディアBが停止され、Bのビューが0回になった場合、iOSビューの総数はそれに応じて減少するでしょうか？

もう一つのポイントは、多くのiOS広告主が複数のスモールパッケージを展開する傾向にあることです。疑わしいメディアには、スモールiOSパッケージを1つ展開する方が賢明です。他のプロモーションやランキング上位が表示されていない場合、スモールiOSパッケージでオーガニックトラフィックを獲得することは困難です。そのため、基本的にパッケージ内のトラフィックはすべて、そのメディアからのトラフィックと見なすことができます。キャンペーン内容に変更がない場合、オーガニックトラフィックのないスモールiOSパッケージからのトラフィックと、オーガニックトラフィックを獲得しているメインのiOSパッケージからのトラフィックを比較してみてください。

上記のポイント1、2、3で述べたクリック数、IPアドレス分布、アトリビューションウィンドウは、いずれも疑わしいメディアをフィルタリングするための方法です。ポイント4（キャンペーンの一時停止またはiOSスモールパッケージキャンペーン）のテストに合格した後、そのメディアでキャンペーンを実施した場合と実施しなかった場合で、新規iOSユーザー数に差がない場合は、トラフィックが偽物かどうかに関わらず、そのメディアでのキャンペーンを中止することができます。費用は既にかかっており、全体の効果には寄与していないためです。メディアに実際のトラフィックがあることが確認された場合は、実際のトラフィックの割合を判断し、そのメディアでのキャンペーンを継続するかどうかを判断できます。

アクティベーションのアトリビューションが正しいと仮定した場合、次のステップは各メディアのトラフィックの質を検証することです。一部のメディアは、報酬獲得のために毎日ゲームにログインすることを促すなど、ユーザーにタスクやインセンティブプログラムを提供しています。こうしたトラフィックは実際のユーザーから来ていますが、アクティビティの増加や製品の収益増加には繋がらず、実質的には偽のトラフィックです。

したがって、アクティベーションのアトリビューションを除いた後でも、各メディアのトラフィック品質を確認する必要があります。広告主によって、これを確認する方法は異なると思います。

ゲーム業界では、基本的には複数日間のLTV、オンライン時間、レベル（レベル）分布、複数日間のリテンション、そしてリテンションとレベル（レベル）のクロス分布を分析することです。主な焦点は、メディアによってもたらされたユーザーが、通常のゲーマーの行動と一致しているかどうかです。ゲームの特性に基づいて、通常のユーザーが確実に行うであろう行動を設定し、いくつかのディメンションを選択して、通常のトラフィックと品質に問題があると思われるトラフィックを比較します。私は通常、テンセントのGuangdiantongのトラフィックを他のトラフィックソースと比較し、品質の問題を特定します（そうです、GuangdiantongとテンセントのJinshuiは非常に人気のあるチャネルです。なぜトラフィックを捏造するのでしょうか？[肩をすくめる]）。

具体的な方法についてはここでは詳しく説明しません。しかし、大まかなロジックは上記の通りです。プロモーション対象となるゲームの特性が異なるため、比較対象となる次元も異なり、標準的なテンプレートは存在しません。

つまり、手元にあるデータを項目ごとに分解して分析することで、必ず手がかりを見つけることができます。

メディアとどう戦うかという点では、劉妙のような上品な人はたいてい、決着をつけようとしません。これは人によって異なりますが、要するに、事前に証拠を準備しておくことです。十分な自信があれば、勝てます。