現在、全世界で問題となっているアドフラウドについて海外の広告関係各社のレポートを元にその実態をまとめました。

1. 5MIN APP INFO

2. AD FRAUD
アドフラウド

3. まえがき
マーケティング関係者の中で話題になっているアドフラウド。配信している広告が適切なユーザに配信され
ているのか、そもそも消費者が実際に目視できてるのかも不確実であり、広告予算/ブランドの価値毀損な
どマーケティング・広告業界に大きな影響を与えており、2017年にはアドフラウドによるデジタル広告不正
が全世界で約164億ドルになるとも予想されている。
こうした状況である中、アドフラウドに何する情報が少ないように思われる。日本におけるアドフラウドの問題
は近年注目されるようになっているが、欧米では以前より大きな問題として捉えられておりアドフラウド関連
の協会や業界各社がアドフラウドに関するレポートを発信している。
そこで、海外の最新のフラウド事情をここで一度まとめて改めてアドフラウドについての知識を身につけるの
に役立てばと本レポートを作成いたしました。ここではモバイルアドフラウドを中心にまとめております。
1

4. アドフラウドの仕掛け人
ボット フラウドファーム ユーザ端末
フラウドで一番イメージがしやすい
のがボットである。フラウド業者に
よりプログラムされたシステムで
広告の表示やクリック、インストー
ルなどの偽装をして不正を働く
フラウドによる収益よりも安い人件
費で雇用ができる東南アジアなど
の地域にて膨大な端末を用意し
て人為的に広告クリックやインストー
ルの不正を行う。
端末にダウンロードしたアプリに不
正のプログラムが組み込まれてお
り、ユーザの知らない間に、広告
表示やクリック、インストールなが
実施される。

5. ボット
2017年におけるモバイルアドフラウドで最も多いのがボットによ
るものとされている。�ボットにより広告表示、クリック、インストー
ルの不正が行われている。
PCフラウドではCPMが最も高い動画広告がディスプレイ広告と
比べてプログラマティック広告では25%、直接取引が2倍の割
合でフラウドが発生しているとされている。 近年のモバイル、動
画の普及から高騰するeCPMに対してフラウドの発生が予想され
る。
また、ボットも進化をしより”人間らしく”偽装を行うボットが増加
し実際の正常な広告表示との区別が難しくなっている。偽装方
法としてはブラウザユーザーエージェント、Cookie、デバイスID、
IPアドレスなどを改ざんし、広告への接触態度もCTRが異常値に
ならないようクリックの調整をしたり、アプリのインストール後の継
続率なども偽装するケースが見られる。
・動画広告に対するフラウドのリスクが高い
・人間らしい振る舞いをするボットの増加
広告表示
クリック
インストール
2
3
2
3

6. ボット
左のグラフはボットによる時間別の広告インプのイメージです。
通常、深夜の時間帯は広告へのアクセスが減少するところ、ボット
に関しては増加するものが見られる。
一方で擬人化されたボットに関しては人間の活動時間に合わせる
ように深夜の時間帯にはアクセスを減少させる動きを見せる。
また、擬人化ボットに関しては人間同様に週末の広告アクセス数
が減少する。
ボットはデータセンターやプログラムをイメージするが、実際はユー
ザの端末に不正にインストールされて稼働するものもある。そうし
たボットはIPアドレスなども正常なものであり識別が難しく、ボット
のネットワークを形成してフラウドを実行する。方法としては、プレミ
アウムサイトなどやECサイトに来訪して高単価のリターゲティング
広告用にCookieを取得した後に不正サイトに来訪、リターゲティン
グのフリークエンシー上限がきたらCookie削除後に一連の流れを
リピートする。
・擬人化ボットは夜間の広告アクセスが減少
・擬人化ボットは週末のアクセス数も減少
・ボットは端末に不正インストールされ活動
0 4 8 12 16 20
人
ボット
擬人ボット
4

7. ユーザ端末
我々が使っているアプリの中には不正プログラムが組み込まれた
アプリの存在が確認されている。iOSのJailbreakや非公式アプリ
ストアからのダウンロードはこうした不正アプリが多いことが考え
られるが、驚くべきことにAppStoreやGoogle�Playからダウンロー
ドされたアプリの中にもこうした不正プログラムが確認されている。
アドテクソリューションを提供するSizmek社が公式、非公式アプ
リを独自に調査した結果、公式、非公式それぞれのアプリからフ
ラウドに関わると思われるアプリが見つかった。対象となった公式
アプリやく27万の約1.5%が悪意のあるプログラムの疑いがあり、
そのうち約90％近くがAndroidアプリから見つかった。非公式ア
プリ2400個では両OS合わせると52%が不正プログラムがある
とされた。
また、公式アプリの180億impを分析するその約8%が不正なア
クセスと考えられるものでした。
・公式アプリの中にも不正プログラムがある
・ユーザの知らない間にフラウドが発生している
5
広告表示
クリック
インストール
非公式
AppStore
不正アプリ
1.5%
*公式アプリの内
iOS
Android

8. アプリによるフラウドのサンプル
Google Playからインストールし何の違和感もなく動作しているようであっても、裏側では1時間
に700広告・1日2Gのデータが使われる広告リクエストがあり、世界で12億台にこうした乗っ取り
の影響があるとされている。
6

9. アドフラウドの歩み
0
40
80
120
160
2012 2013 2014 2015 2016 2017
$143B
$108.8B
$71.7B
$42.6B
$19.2B
$8.9B
ボリューム UX 良質なユーザ (継続率/ROI)広告主のKPI
インセンティブ
アダルト
自動リダイレクト
単純なボット
不正ファーム(クリック・インストール)
高度なボット(擬人化)
高度な不正ファーム
クリックスパミング
アドスタッキング
クリック
インジェクション
増加フラウド
減少フラウド
アダルト
自動リダイレクト
インセンティブ
単純なボット
不正ファーム(クリック・インストール)
高度なボット
高度な不正ファーム
7

10. アドフラウドの種類
インプレッション
フラウド
クリック
フラウド
インストール
フラウド
ポストインストール
フラウド
CPMフラウド CPCフラウド CPIフラウド CPAフラウド
アドスタッキング
不可視ピクセル
バックグラウンド広告
動画自動再生
アトリビューションフラウド
クリックスタッフィング
自動リダイレクト
クリックファーム
インストールファーム
クリックインジェクション
偽装ポストバック
ユーザエンゲージフラウド
クレジットカードフラウド
登録フラウド
広告タイプによって様々なフラウドがあり、一部は複数のタイプにまたがる。
フラウドの可能性をCPMを基準とするとCPCがその約36%、CPIが約10%となる。
この後、フラウドの詳細についてはいくつか紹介します。
8
9

11. アドスタッキング
ADSTACKING
ADADADADADAD
1つの広告掲載箇所に複数広告が重なる。
最上層の広告のみが見ることができるが、
不可視の広告の広告主はインプレッション
ごとに課金がされる。

12. 不可視ピクセル
INVISIBLE PIXEL
1×1のピクセルフレームを設置して複数の
WEBサイトの広告を表示する。ユーザは広
告を認識できないが、広告主はインプレッ
ション毎に課金がされる。
1×1ピクセル
1×1ピクセル
1×1ピクセル
1×1ピクセル
AD

13. バックグラウンド広告
ユーザがアプリをバックグラウンド状態やそ
もそも利用していないときでも不正プログ
ラムにより広告の読み込みが行われ、また
プログラムによりクリックも偽装される。
ADAD
10:00 AM

14. クリックスタッフィング
ボットや不正アプリにより不特定多数のクリッ
クが行われる。その後ユーザがストアの検
索などからオーガニックとしてダウンロード
した際にフラウド業者の成果とすること。
10:00 AM 10:00 AM
NEW
特徴
アプリのダウンロードがユーザのインストール日時
に依存するためクリックからインストールまでの時
間の期間が大きくバラける傾向にある。
0
18
36
54
72
90
1日 2日 3日 4日 5日 6日 7日
10
インストール数

15. クリックインジェクション
Androidアプリに確認されるフラウド。ユー
ザがストアからアプリをインストールし起動
の直前に、端末内の不正アプリがクリックを
不正に発生させ、広告成果とする。
10:00 AM
NEW
特徴
アプリの初回起動直前に広告クリックを偽装して
発生させるため広告クリックから起動までの時間
が極端に短くなる。
0
20
40
60
80
100
~30秒 ~60 ~90 ~120 ~150 ~180 181~
10
インストール数
アプリがインストールされ
たタイミングで端末内のア
プリに対しBroadcastが送
信され、それを受信した不
正アプリが広告クリックを
実施。オーガニックで流入
したユーザを広告経由と
判定させる。
広告データ
不正注入

16. フラウドへの対策
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IPフィルタリング/ブロック
特定のIPドレスからの大量のクリック・イン
ストールはフラウドの可能性が高く、フィル
タリング・ブロックで成果対象外とする。
デバイスの分析
様々なソースから流入してきたトラフィック
を分析し、どこかで以上のある動きがない
かデータ分析を実施する。
日中のインストール分布
24時間でのインストールが異常なまでに
集中的か平らな分布をしているかを分析。
ただしタイムゾーンには注意が必要
クリックからインストールの時間
クリックからインストールまでの所要時間は
フラウドを検知するのに重要な指標である。
通常、インストールはクリック後の短期間内
に実施され、その後は減少する。また、イン
ストールから起動までにはさらに時差がある。
それらのタイムギャップについてはアプリの
サイズやタイプによって異なり、容量が多い
アプリではダウンロードまでに時間を要する
ことにも注意が必要。
アプリ内アクティビティ
インストール後のアプリ起動・継続率やアプ
リ内課金等のアクティビティが異様に低い
指標を示すものはフラウドの可能性がある。
コンバージョンレート
アプリ内のアクティビティ同様に異常に高かっ
たり低いコンバージョンレートの流入ソース
はフラウドの疑いが高い。

17. あとがき
デジタル広告とともにフラウドも発達し、組織的な犯罪としてはとても大きなものとなり、広告・マーケティン
グに関係する広告主、パブリッシャー、エージェンシー、そして消費者の全てに大きな影響を与えています。
こうした不正を防いでいくために、フラウドについての協会が組織され関係者間での協力が必要であるとい
う共通の考えに基づいて様々な団体から情報の公開が進められています。
こうした情報共有がされていますが、まだ統一できない部分もあり、あるレポートでは日本は広告の単価が
高くフラウドの危険性が高いとあれば、その反対にまだ浸透はないとの結果も出ている。こうした情報の工
作の間にフラウド業者はお金という共通の目的のために日々進化を遂げています。
日本においても広告関連企業でフラウドに対する対策に乗り出ているが、海外のような情報共有ができて
いないように感じられる。今回のレポートにより、フラウドに関してより知識を得ていただき不正のないクリー
ンな広告が溢れるようになり、世界がより良くなることに少しでも貢献することができれば嬉しく思います。

18. 参照
1. COMBATING MOBILE ADVERTISING FRAUD by AppLift
2. AppLift Webinar: Breaking Down Fraud Perceptions by AppLift
3.IAS_Ad Fraud Essentials_Guide_2017 by IAS
4. 2015 bot baseline by ANA
5. Advertising Fraud in Mobile Apps by Sizmek
6. Mobile App Fraud Study by Foreignsiq
7. COMBATING MOBILE ADVERTISING FRAUD by AppLift
8. FIGHTING MOBILE FRAUD IN THE PROGRAMMATIC ERA by AppLift
9. Winning The Fight Against Mobile Fraud by StartApp
FIGHTING MOBILE FRAUD IN THE PROGRAMMATIC ERA by AppLift
10. Breaking Down Fraud Perceptions Webinar by AppLift

19. 本件レポートに関するお問い合わせ
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