そろそろ白黒つけようじゃないか

アドフラウド対策でブラックリスト/ホワイトリストが不十分な理由

2019年02月19日 By Dale Older

アドフラウド/不正インプレッションとの戦いは、モグラ叩きです。不正業者たちは日々技術を進歩させ、より洗練された不正の手法を編み出していて、デジタルマーケターにとってこれは頭痛の種です。不正業者たちの進歩に遅れをとることなく、先手を打って不正対策のテクノロジーを進化させることが非常に重要です。これまで有効だった不正対策が不正業者に遅れをとってしまい、広告キャンペーンに投下される費用を無駄に浪費し、消費者にリーチできない状況をもたらしてしまうこともあります。デジタル業界にとって、対策技術を進化させることが、不正と戦う上で最も重要なのです。

ブラックリスト

アドフラウド/不正インプレッションに対して最もよく使われてきた対策の一つに、ブラックリストがあります。ブラックリストはマーケターが広告を表示させないウェブサイト、ドメイン、そしてモバイルアプリを特定し、リストアップしたものです。多くの場合、不正が行われていることが特定されたウェブサイトや、望ましくないトラフィックが発生するサイトが含まれます。リストを活用することで、マーケターはこういった既知のサイトに広告が配信されることを防ぐことができますが、残念ながら効果は限定的です。

しかしながら、既知の不正サイトへの配信をブロックするだけでは、日々増殖し続ける全てのウェブサイトに対応することはできません。ブラックリストはほとんどの場合人の手によって分析・更新されるます。さらに一度作成されたブラックリストの更新は非常に手間がかかるため、毎月あるいは毎週更新を行ったとしても、新しいウェブサイトの増殖ペースには到底追いつけないからです。

ホワイトリスト

ブラックリストとともによく用いられるのがホワイトリストです。増殖するウェブサイトを分析し、日々更新が必要なブラックリストではなく、すでに安全性が確認された(あるいは確認されていると期待できる)サイトのみをリストアップしたホワイトリストを使用するマーケターも多いでしょう。ホワイトリストは、ブラックリストへの登録が追いついていない未確定なサイトにも対処できるという点では一日の長があると言えるかもしれません。しかし、ホワイトリストもまたマーケターが望むベストな解決とは言えず、むしろさらなる頭痛の種となることもあるのです。

ホワイトイストは、ブラックリスト同様、一度作成されると更新されるためには人手を必要とします。日々誕生するサイトの中には不正なものだけでなく、優良な広告在庫となりうるサイトも数多く含まれます。ホワイトリストの更新が新しいサイトの登場ペースに追いつけないと、広告キャンペーンをスケールさせることが難しくなり、消費者にリーチできなくなる事態も発生します。また、過去に優良だったサイトが今現在も不正にさらされていないか定期的に分析し、リストを更新するには膨大な手間とコストがかかります。

ブラックリスト、ホワイトリストといった静的なリストだけでは、それがいかに頻繁に更新されているとしても、広告費用が不正に搾取されることを防げないばかりか、広告をリーチさせることすら困難な状況に陥る可能性もあるのです。

「正しい」リスト

常に進化し続ける広告不正の手法に対抗するためには、我々も常に進化し続ける以外にありません。幸いなことに、テクノロジーの進化、特に機械学習とビッグデータの組み合わせは、広告不正に対する能動的な対応を可能にしました。IASは機械学習を用いて不正対策のソリューションを開発・提供しているだけでなく、不正対策がキャンペーンに求められるスケールにもAIによる自動化で対応しています。IASでは1日に約100億インプレッションという膨大なデータを分析しています。この高い処理能力で、他のどのベリフィケーションベンダーよりも多くのデータを処理し、他のソリューションでは見逃されてしまったかもしれない不正を発見することができるのです。

IASの機械学習は、サイトを訪れるトラフィックのパターンや、そのトラフィックがその他のサイトを訪れる時の行動パターンなどを多角的に分析し、本物の人間とボットを見分けることができます。機械学習による分析は、時に人間による分析では発見できないような複雑なパターンも検知することができるため、ボットによる不正行為を即時に、広範囲に検知することができるのです。一度検知されたパターンは学習モデルに追加され、機械学習が進化することで、広告キャンペーンに求められる規模を損なうことなく不正対策を可能にしています。


※この記事は英語版Insiderに掲載の「It’s not black and white: Why blacklisting and whitelisting aren’t enough」をもとに、IAS Insider Japan編集チームが翻訳、編集しました。