4/11（木）にReproとPhybbitの共催セミナー「アドフラウドとアプリ内マーケティング」が開催されました。本記事ではセミナー内に行われたマッチングアプリ「with」のマーケティングプランナー 山本浩司様（株式会社イグニス）との対談の模様をお伝えします。

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佐藤：まずはじめに、アドフラウドに目を向けたのはいつ頃ですか？
山本様：2018年2月頃ですね。2017年の年末からユーザー獲得を強めるために、配信先を広げる中でノンインセンティブ型広告メニューを始めました。結果的にしっかり獲得が出たので順調に予算を増やしていったのですが、配信して3ヶ月、単月300万円ほど使えるようになったところで、本当にこのまま拡大して良いのか不安がよぎりました。というのもノンインセンティブ型広告メニューはアドフラウドが多いため注意が必要、といろんな場面で聞いていたので。。

佐藤：その後どんなアクションをとりましたか？ 山本様：弊社はゲーム事業部もあるのですが、そちらでは既に計測SDKのアドフラウド防止機能を導入しており、withでもノンインセンティブ型広告メニューの配信をし始めたのであれば導入を検討してみては？というゲーム担当からの助言もあり、SDKの担当者に相談することにしました。
佐藤：では他の事業部と連携してアドフラウドの知識を深めていたのですか？
山本様：はい、そうです。事業部横断でそういった情報交換はしていました。やはりゲームの方が対策が進んでいることの方が多いので。 SDKの担当者にアドフラウドに対する不安を話したところ、防止機能の一ヶ月無料トライアルを提案されました。まずはやってみないと分からないことばかりだったので実施することにしたのですが、その結果、90％が不正インストールと検知されてしまったんです。
佐藤：不安だと思いつつもこの数字が出てしまったらさすがに堪えますね。
山本様：大体2割くらいフラウドが出るかと心構えはしていましたが、こんなに出てしまっていたのを目の当たりにするとデジタルマーケティングに対する考え方を一から見直さなければいけないという危機感も生まれました。この広告メニューでは本当はオーガニックにもかかわらず広告の成果にする不正が発生しており、このような機能を導入しなければ気づけず防ぐことができないと考え、契約に至りました。

佐藤：なるほど、SDKのアドフラウド防止機能を導入後に見えてきた課題はありますか？

山本様：トライアルで明確な結果が出たこともあり一安心していたのですが、防止機能の導入後もコンバージョンレートが極端に低い、インストール数は上がっているのに会員登録数が横ばいといった現象が月に数回発生していました。そのためSDKの防止機能を入れても完璧な対策が取れているとは言えないと感じていました。
佐藤：そのときには代理店には相談しなかったのですか？
山本様：「ここの期間の成果はおかしくないですか？」とコンバージョンレートの異常値を理由に相談し、請求対象外にしてもらってはいましたが、不正がどこでどんな手法で発生しているのかはブラックボックスのままでした。初めのうちは請求対象外にすることでコストが無駄に発生しなければ良いと考えていましたが、度々発生することもあり、次第に腑に落ちず、きちんと把握したい気持ちが大きくなりました。
そんな中偶然ではあるのですが、ゲーム事業部で取引があった他の代理店と話す中で、他のツールで解決できるかもしれないとお話をもらいました、それがSpiderAFです。
話を聞くと、SDKのアドフラウド防止機能はリアルタイムにアドフラウドを検知し、ポストバックしない仕組みとなっているが、それだけでは防ぐのが難しいものもあるということをお伺いしました。

例えば、インストールした端末の言語設定が英語のコンバージョンを1件とってみると、それはたまたまその人が英語に設定しているだけの可能性もあるため、リアルタイムでは不正だと検知しません。しかし、後々で見た時にインストールのうち8割が英語だった場合は、withが日本語でしか展開していないサービスであることから、おかしい可能性が出てきます。 そういった後追いでデータを見ることで不正を検知する手法を説明していただき、紹介されたSpiderAFの無料トライアルの実施に踏み切りました。ちょうどSDKのトライアルの1年後になります。
SpiderAFのトライアル結果で感じたのは、SDKのリアルタイム検知はCTIT（Click To Install Time）を基準とした検知が強固な一方で、SpiderAFは端末の言語、デバイスが海外でしか販売されていない、OSバージョンが古いといったその他の付加情報を後追いで見なければ分からない不正検知を強みとしており、この2つは別物だと感じました。 佐藤：SpiderAFのトライアル時の詳細をみると、CTITの異常についてはSDK側でその場で弾けていますが、言語や端末が怪しい場合などは事後で検知することができ、特にAndroidではSDKのリアルタイムで防げなかったアドフラウドを多く検知することが出来ました。逆にiOSではこのトライアル時はSDK側で検知できるアドフラウドが多かったという事ですね。
SDKやSpiderAFなどでアドフラウド対策をしてみて良かったことはありますか。

山本様：ツールの導入を通じて不正に対する知見が増えたので、代理店とのコミュニケーションもより建設的になったと感じています。コストが正しく請求対象外にできるようになっただけでなく、その理由がはっきり分かるようになったのは大きいですね。CTITだけがアドフラウドだと判定する材料だと思っていましたが、SpiderAFを導入することで言語やデバイスなども不正の基準として活用でき、切り口の異なった視点でデータを見て判断することができるようになったのは大きな収穫です。

佐藤：最後に、これからアドフラウド対策する方へお伝えしたいことは？
山本様：データをきちんと見てみましょう！ 私も見ること自体好きではあったのですが、正しい知識がなくどういったデータをどのようにして見ればいいのか分かりませんでした。 今になって思うのは計測SDKを利用していれば、必要なデータは揃っているので、正しいデータの見方さえ学べば自ずどうすべきか分かるということです。 代理店さんを頼るのはもちろん良いことですが、任せっきりにせず、手元にあるデータを正しく見ていただくことが重要だと思います。 佐藤：ありがとうございました！

Casestudy_with from Spider Labs, Ltd.