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JnJ Interactive Weekly Insight Report

Trend Report - Ad Block & Ad Fraud

2016.01

ⓒ Copyright All Rights Reserved by JnJ interactive., Ltd

I. Ad Block

1. Ad Block Definition

2. Ad Block Key Insights

3. Global Ad Blocking Growth

4. Why Use Ad Blocking (Unaided)

5. Why Use Ad Blocking –Ad Type

6. Reasons For Turing Off Ad Blocking

7. Key Findings

8. Action Plan for Brands

9. Why Native Ad?

10. Why Micro-Targeting?

11. How To Micro-Targeting?

Contents

Ad Block Definition

“Ad Block은웹페이지의광고컨텐츠를제거하는모든종류의소프트웨어와하드웨어를말한다. 광고는사진(이미지), 애니메이션, 오디오및비디오, 텍스트또는팝업창등을포함하는다양한형태로존재할수있으며, 오디오와비디오의자동재생을적용할수있다. 모든브라우저는광고전송에사용되는기술타겟팅(Adobe Flash/Shockwave, Window Media Audio Files), 광고소스인타케팅된URLs 또는행동특성

광고(HTML5 오디오및비디오자동재생등과같은)를타겟팅하여문제에대한몇가지해결책을제공한다.”

※Sourced info: Wikipedia

Ad Block Key Insights

더많은소비자들이광고를차단할수록연간더큰성장률을보임

41%전년동기대비성장률

Q2 2014 –Q2 2015

45 million2015년Q2 미국에서의평균월간활동사용자수

$21.8bn2015년도에차단된광고

수익

16%모바일 Firefox 유저들이

광고차단

• 2015 상반기전세계 1억 9,800명이Ad Blocking 사용, 전년동기대비 41% 증가

• 미국인터넷이용자중 16%가Ad Blocking 이용

• 2015년 2분기기준, Ad Blocking 이용자중미국인은 4,500만명(YOY 48% 증가), 유럽인은 7,700만명(YOY 35% 증가)

• Ad Blocking으로인해발생한업계매출손실 218억달러(2016년 414억달러손실추산)

• 애플이 iOS9를배포, Safari에Ad Blocking 앱을허용하는기능을도입하며이용률증대예상

• Firefox와Chrome이모바일Ad Blocking 시장점유율 93% 차지

※Sourced info: PageFair and Adobe 2015 Ad Blocking Report - The cost of ad blocking

Global Ad Blocking Growth

전세계Ad block software 사용자는 2010년이후연평균약 54%씩증가 –광고회피에대한원인및대책필요

Notes: Desktop 기준이며팝업창금지와같은기본옵션포함

※Sourced info: PageFair and Adobe 2015 Ad Blocking Report - The cost of ad blocking

Why Use Ad Blocking (Unaided)

사용자의인터넷경험을방해하는 Push형광고나사용자와관련성이낮은광고로인한광고차단이전체 52% 차지

※Sourced info: IAB – Ad Blocking Study September 2014- Online Consumers Views and Usage of Ad Blocking Technologies

* IAB Research Using Vision Critical’s Springboard America Online Panel, Representative of General US Adult 18+ Online Population, September 2014

Why Use Ad Blocking –Ad Type

Video unit이아닌곳에노출/확장되는 video 광고또는리치미디어디스플레이광고그리고리타기팅광고




Video Unit이아닌곳에서자동으로재생되는 Rich Media 광고예시

Page take over rich media 광고예시


온라인쇼핑몰에서검색한품목광고가이후다른사이트방문시마다따라다니면서노출되는리타기팅광고

Reasons For Turing Off Ad Blocking

Ad Block을종료시에만컨텐츠를볼수있는경우가대부분사이트신뢰도및사용자경험에유의미한경우도큰비중차지



Key Findings

광고차단의주요이유 광고차단의해제이유

• 광고가사용자의경험을방해• 광고자체에대한불호

• 해당사이트에대한신뢰

: 광고자체를싫어하는사용자들로부터의광고차단-> 광고효과가없는사용자에게노출되는것을차단

Ad Blocking의순기능 -광고비의낭비를자동적으로차단

: 신뢰가능한매체에서사용자경험방해없는자연스러운광고포맷으로메시지전달하는것이가장직접적인대응책일것

자연스러운광고포맷으로메시지를전달하는것이효과적

Action Plan For Brands

사용자경험을방해하지않는Native ad에Micro-targeting을적용하여잠재고객에게도달

Why Native Ad?

전체적으로 86%의소비자들은Native Ad에긍정적 -특히사용자참여, 구매의향, 브랜드친밀도측면에서

Display Ad보다Native Ad가더효과적

Why Micro Targeting?

브랜드에대한비호감집단

브랜드에대한호감도가매우높은집단

광고주브랜드인지도는있으나호감도가중립또는낮은집단광고주브랜드에대한호감도없거나

경쟁브랜드에대한로열티가높은집단광고집행불필요 광고최소유지

광고비대비브랜드호감도제고효율우수한타깃그룹발굴및적극적인광고노출필요

광고주브랜드관심자이나브랜드에대해미온적인그룹세분화하여비용대비광고효율이우수한그룹만선별, 관리필요

𝑥Brand Affinity

광고주브랜드관심자모집단중광고비투입대비브랜드호감도및구매의사제고효율우수그룹파악,

해당그룹별사용자특성에맞는광고메시지전달로브랜드전달력강화

II. Ad Fraud

1. Ad Fraud Definition

2. Ad Fraud Key Insight

3. Ad Fraud Methodology

4. Ad Fraud Classification –Ad Bot / Domain Laundry

5. How To Combat Ad Fraud?

6. Action Plan for Brands

Contents

Ad Fraud Definition

“Ad Fraud는 Ad Bot, Ad Malware등소프트웨어를이용하여가상의노출, 클릭, 유저반응, 홈페이지트래픽등을발생시켜디지털광고의성과뿐아니라타깃팅정보까지왜곡시켜

디지털광고의생태계를오염시키는행위”

Ad Fraud Key Insights

Bots are everywhere -지속적으로진화하고더욱정교해지는Ad Fraud Bot

• 2015 1HY기준미국내디지털광고비는 $27.5B으로 연간약 $58.61B에도달할것으로예상되며이중연간약 $8.2B가사기성노출, 위법컨텐츠및악성광고비로추정 –연간전체광고비중약14% 차지

• 일반적으로Video Ad의CPM은Display Ad의CPM 보다높게나타남에따라, 각광고형태별 Bot Fraud 비중측면에서Video Bot의%는Display Bots의% 대비 2배이상높은비중을차지

- Video Ad 중Video Bots의비중은 23%, Display Ad 중 Display Bots의비중은 11% 차지

• Ad Fraud는주거사용자들을해킹-봇트래픽은매일해킹된컴퓨터들로부터발생하며,봇트래픽의 67% 이상이주거 IP 주소들로부터발생한것으로나타남.

• Ad Bot은실제사용자들을타겟팅-실제Gmail에로그인하고, Facebook에공유, 아마존에서구매하는실제사람들의컴퓨터를사용함으로써봇은단순히조합하는것이아니라실사용자들을타겟팅함

※Sourced info: 1) IAB EY Report November 2015 / 2) eMarketer 2015 Digital Ad Spend Estimation / 3) White Ops, Inc. Association of National Advertiser – The Bot Baseline: Fraud in Digital Advertising

1) 2)

3)

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Ad Fraud Methodology

사용자도모르는사이사용자의컴퓨터는Ad Bot에감염수천명의사용자들이 Botnet을형성Ad Fraud 수익창출

Bot Infection

Profile Creation

Monetisation

사용자프로그램/앱다운로드예) Pop-up blocker, 클린업소프트웨어

트로잔은봇엔진을사용자컴퓨터에다운로드

사용자도모르게해당봇엔진은 ‘봇넷본부’와커뮤니케이션시작 –malware 감염

및브라우저소유권획득

봇명령본부는사용자프로파일을생성

어떤웹사이트를방문할지,어떤순서로몇회의빈도로

클릭할지지시

명령본부는비디오시청및광고클릭등다른행동들을개시하도록봇넷에지시

Premium website

가짜사용자는가짜웹사이트를통해수익창출

수백만개의가짜광고를생성하는봇트래픽사이트로가도록지시

가짜유저에의한방문/활동을통해Ad exchange 내사이트비딩을활성화시킴

Exchanges/networks

1

2

3

※Sourced info: Insight News 9th JAN 2015 – What are the nine types of digital ad fraud?

Ad Fraud Classification

방식에따라크게두개의카테고리로구분 -Ad Bot과Domain Laundry

Ad Bot: 사용자의인터넷활동을모사하여광고주의다양한 KPI (imps, clicks, conversion, website traffic)를조작

: 퍼블리셔사이트해킹, malware삽입등의 방법을이용하여광고지면을조작

< Ad Bot Fraud 종류>

• Domain Spoofing• Ad Injection• CMS Fraud (Content

Management System)

실제발생하지않은성과를발생한것처럼속여거짓 spent생성, 이로발생한거짓 user behavior는나아가리타깃팅을

비롯한타깃팅정보를왜곡시킴

< Ad Bot종류>

• CPM Fraud• CPC Fraud• Conversion Fraud• Retargeting Fraud• Traffic Fraud

Domain Laundry

퍼블리셔가판매하지않는지면을속여판매하여광고지면거짓보고, 표면상노출지면과실제노출지면이다르거나 정상적노출형태가아닌 pop-up 식의노출발생


Ad Fraud Classification –Ad Bot

• Impressions (CPM) Fraud

Hidden ad Impressions Fake sites Video Fraud Paid traffic fraud Ad re-targeting fraud

Ad stiffing 또는 adstacking으로도불리움

웹페이지내 1x1 픽셀을삽입하여 가상의보이지않는광고영역에광고송출

또는광고가노출되는같은공간에보이지않는가상의광고를겹겹이쌓아맨위의광고와함께노출

존재하지않는가상의사이트생성(phantom site)

사이트내컨텐츠없이광고영역만을포함하고있는경우또는하나의가짜페이지로부터다음페이지까지일반적인컨텐츠가자주반복되는경우

일반적으로DA보다Video Ad의CPM이더높기때문에 Video ad fraud 의수익성이좋음

겹겹이쌓여보이지않는 1 x1 윈도우, 또는사용자들이볼수없는배경영역에서노출됨

더많은UV를발생시키기위해퍼블리셔들이제 3자로부터트래픽을구매

집을구매하거나차를구매하고자하는사람들과같이구매측면에서충분히매력적인특정소비자들의온라인행동을모사

관련웹사이트를방문, 관심사를검색하거나광고를클릭하는등구매하고자하는소비자들과같이행동, 그러나실제로구매하지않음

이러한행동은구매를일으킬수있는높은가망고객으로판단되어리타겟팅광고를실행시킴


Ad Fraud Classification –Ad Bot

• Search(CPC) Ad Fraud

가장비싼키워드(가장높은 CPC 키워드)를선택웹사이트를만들어검색광고를발생시키는높은 CPC 키워드들을업로드모든프로세스는자동으로진행되며사이트들은잠재적인수익을극대화하기위해매우빠른속도의알고리즘에의해생성됨Ad Bot이실제광고를클릭한경우, 광고주는그클릭이실제웹사이트로부터발생된클릭인것처럼보이는리포트를받게됨

•Affiliate (CPA) Ad Fraud (AKA Cookie Stuffing)

연계된마케팅프로그램은방문자들이구매를하거나신청서를작성하는등의행동을완료한것에대해웹사이트들에게보상계열사또는 CPA fraud는관련사이트들로인정된트래픽을전송하는봇을사용하여가짜행동을제조또는사용자의컴퓨터를사기성쿠키들로채우고그사용자가연관된웹사이트를방문하는경우, 레퍼럴또는커미션을지급받음

• Lead (CPL) Ad Fraud (AKA Conversion Fraud)

대부분의퍼블리셔들이불가능하다고믿는형태의 fraud Bot은깜짝할사이에수천개의양식을채워넣을수있는완전하게자동화된방식으로운영

•Traffic Fraud or Audience Extension Fraud

퍼블리셔들은광고주들에게약속한노출수를개런티또는UV수증가등과같은트래픽을증가시키고자하는필요에의해그들의사이트와유사할것으로생각되는사이트로부터트래픽을구매. 이러한제 3자사이트들이허위트래픽의가장높은비중을차지


Ad Fraud Classification –Domain Laundry

간단한코드라인으로사이트URL을변경, 화이트리스트에있는사이트들및개인적인애드익스체인지들조차도가짜또는저작권침해, 또는포르노사이트들이실제로광고주들에게평판이좋은사이트들로생각하도록함

Domain Spoofing의경우, 유저가보고있는윈도우브라우저에Malware 설치 이후, 유저가보고있는도메인을구분하는광고태그의코드를해킹및조작하여프리미엄사이트코드로변환시킴.

• Domain Spoofing or Laundered Ad Impression Fraud

CMS 해킹역시, 퍼블리셔의콘텐츠매니징시스템을해킹하여, 새로운가상의페이지를생성후프리미엄퍼블리셔코드를적용하여Ad Exchange에등록

•CMS Fraud


Website.com

Ad Fraud Classification –Domain Laundry

•Ad Injection

유저의프로그램또는앱다운로드를함으로써감염 인벤토리가없는프리미엄사이트에불법적으로관련성이없는광고를노출시키는경우

Under-Page 형태: 웹브라우저페이지가장뒷면에서팝업되어광고를노출시키는경우

Over-Page: 해당인벤토리를제공하지않는공간에서광고를지속적으로노출시키는경우


How To Combat Ad Fraud?

퍼블리셔역시Ad Fraud의피해자로

다양한프로그램들을이용하여피해를방지하고자함

무표노출및클릭을걸러내기위한지속적인Bot 활동모니터링

무효노출및클릭은자동적으로시스템에서삭제되어과금하지않음

매체의모니터링만으로 100%의사기시도를잡아낼수없음

각종인터넷광고협회가제시하는가이드라인을준수여부공인인증 (iab, tag, Digital Advertising Alliance 등)

노출사이트, 지면, 재생, 클릭등다양한KPI에대한기준에대해인증실시

Media Monitoring Certification 3rd Party Monitoring

전체클릭

무효클릭(과금대상 X)

사기클릭시도

끊임없이진화하는 Bot 및 Ad Fraud에보다즉각적으로대처하기위하여 3rd party 검증파트너사용

노출, 클릭, 컨버전등의진위여부와사이트적합성등을체크해주는기술을보유한회사

<예: Unruly Media 가다양한 3rd party를이용하여유효View, Click 입증>

<공인인증을받은미디어파트너사><프리미엄미디어자체클릭필터링>

※Source Info : http://www.google.com/intl/en_ALL/ads/adtrafficquality/invalid-click-protection.html#detection-of-invalid-clickshttp://www.iab.com/topics/certification/

http://www.google.com/intl/en_ALL/ads/adtrafficquality/invalid-click-protection.html#detection-of-invalid-clicks

http://www.iab.com/topics/certification/

How To Combat Ad Fraud?

Case Study 결과Ad Fraud Bot은모니터링기간동안현저하게감소하는추이를보임

※Sourced info: White Ops, Inc. Association of National Advertiser – The Bot Baseline: Fraud in Digital Advertising

Ad Fraud 연구에대한공식발표둘째날인 8/2일Bot traffic은전체 41% 차지

8/4일에4%로극적으로감소,공식적으로발표된연구의마지막날인 8월말까지낮은수치를기록

해당연구는 9월에걸쳐비밀리에지속,9/9일봇트래픽은 38%로다시상승하였으며 9월말까지걸쳐연구기간동안의평균봇트래픽비중보다훨씬더높게나타남

<White Ops, Inc. Case Study>


Ad Fraud 에대해인지하고있는것이절반의성공!

Brand Safety를저해하는사이트, 의심이가는사이트는 Black list 하여광고주의광고가노출이되지않도록한다

주로사이트내에 3rd party 트래커가많이심겨져있으면의심해보아야한다. 주로프리미엄사이트는 10개이내의 3rd party 트래커존재

Iab가보증하는퍼블리셔리스트를확인하고, 캠페인집행시해당리스트와캠페인집행리스트를꾸준히모니터링하여가짜노출이일어나지않도록방지

1)

33

9

0 5 10 15 20 25 30 35

Premium Ste Bot Site

< 사이트별평균 3rd Party 트래커개수 >

※Sourced info: 1) White Ops, Inc. Association of National Advertiser – The Bot Baseline: Fraud in Digital Advertising

소극적인대처: Black List & White List


광고주의꾸준한관심과참여, 무엇보다강력한Ad Fraud 방지대책필요

가짜사이트, 노출, 컨버전등을캠페인마다모니터링 Bot, Ad Injection detector 들이광고주의캠페인을집중적으로조사하여 publisher side 에서조사할때보다집중적으로 ad fraud filtering가능

미국광고주협회에서도 3rd Party verifying 업체를사용하는것을가장효과적인Ad Fraud 방지방법이라고소개

조사에따르면모니터링실시전전체Ad Bot 사용율이 41% 였던반면, 광고주직접모니터링발표후Bot 사용율 4%대로급감

제대로된모니터링으로Ad Fraud는충분히방지할수있는이슈

※Source Info : http://www.google.com/intl/en_ALL/ads/adtrafficquality/invalid-click-protection.html#detection-of-invalid-clickshttp://www.iab.com/topics/certification/

적극적대처: 직접 3rd Party와캠페인모니터링플랜수립

1)

http://www.google.com/intl/en_ALL/ads/adtrafficquality/invalid-click-protection.html#detection-of-invalid-clicks

http://www.iab.com/topics/certification/

III. Appendix –Global Ad Blocking Trend

1. Global Ad Blocking Trend – Unique Visitors (Desktop)

2. Global Ad Blocking Trend – Page Views (Desktop)

3. Global Ad Blocking Trend – Page Views (Mobile)

4. Global Ad Blocking Incidence: Demographic

5. Global Ad Blocker Market Share

Contents

Global Ad Blocking Trend –Unique Visitors (Desktop)

미국과영국사용자 10명중 1명은광고차단, 그러나프랑스와독일의경우사용자 4명중 1명이광고차단

Notes: Desktop users only

※Sourced info: Sharepoint & comsCore – September 2015- The State of ad blocking

온라인개인정보보호문제를중요시여기는프랑스와독일에서는특히 ad blocking이광범위하게퍼짐

Global Ad Blocking Trend –Page Views (Desktop)

일반인터넷사용자들보다Ad Blocker들이더많은페이지뷰를차지



Ad Blocking와관련된페이지뷰의비중이UV의비중보다높게나타남 –이는Ad Blocking이평균적으로더많은인터넷컨텐츠를소비하는것을

의미

Global Ad Blocking Trend –Page Views (Mobile)

인도와중국에서Mobile Ad Blocking이매우활발하게진행

Mobile Ad Blocking은현재아시아에서상당한사용자기반을구축한UC 브라우저및맥스톤과같은틈새시장의

브라우저들을통해주로사용가능

-아이폰OS9의컨텐츠차단은유럽및북미에서mobile ad blocking을증가시킬것으로예상


Age: 25-34 또한전세계적으로평균보다높은비중을보였으며,

일반적으로Ad Blocking의발생빈도는연령과반비례관계를나타냄

Global Ad Blocking Incidence: Demographic

Ad Blocking을가장많이이용하는세대는Millennials-전세계적으로가장높은UV 비중차지

Notes: Desktop users onlu

※Sourced info: Sharepoint & comsCore – September 2015- The State of ad blockingc

Global Ad Blocking Incidence: Content Category

특정한컨텐츠카테고리가Ad Blocking에더많이노출독일의경우라이프스타일카테고리에서가장높은비중차지

Notes: Desktop users onlu

※Sourced info: Sharepoint & comsCore – September 2015- The State of ad blockingc

많은국가들에서온라인게임및소셜미디어와같은특정카테고리에서Ad

blocking의비중증가

Global Ad Blocker Market Share

세분화되는Ad Blocker 시장-새롭게부상하는신규진입자, uBlock과Adguard



uBlock과Adguard -일년이채안되어일간활동사용자수 1백만명이상으로성장

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