デジタル広告の自動・自動最適化機能を利用する場合、クリーンで信頼できるデータを使用してキャンペーンをパフォーマンスを改善することがより重要になります。不正なクリック、トラフィック、およびリードフォームの送信は、クライアントの成果指標の評価を困難なものにします。また、オーディエンスターゲティングのアルゴリズムを誤った方向に導く可能性があり、最終的には無駄な広告費消費につながります。たとえば、Google広告の新しい自動化最適化ソリューション：P-MAXキャンペーンでは不正クリックが大量に発生しています。

自動化されたすべてのキャンペーンタイプは、検索かソーシャルかを問わず、過去のキャンペーンデータに基づいて最適なパフォーマンスを導きます。Lunioを利用することで、本来最適化に必要なデータの信頼性を可能な限り高くします。フェイククリックやスパムコンバージョンの影響を受けることなく、クライアントの自動化されたキャンペーンをより効率的に学習フェーズに進め、より優れたキャンペーンパフォーマンスを実現することができます。

3.ボットアクティビティの高度化 

機械学習とAIの進歩により、悪意のあるボットアクティビティの検出もより困難になっています。ボットは、ページ上で人間の行動をより精度高く模倣できるようになっています。そのため、クライアントの広告キャンペーン指標を確認するだけで疑わしいアクティビティを検出できる場合もありますが、手作業による監視頼みも限界があるでしょう。

Lunio は、不正なアクティビティをピンポイントの精度で自動的にキャッチする、より堅牢な保護レイヤーを追加します。Lunioは300 以上のデータポイントを利用して、クライアントの有料広告のすべてのクリックの有効性を継続的に評価します。不正クリックである兆候を示すもの、またはコンバージョン0の可能性があるものはすべてブロックされ、脅威レベルとともにログに記録されるため、不正ユーザー・ボットインタラクションが実際にどうであったか確認することができます

4.デジタル広告費の増加 = 不正広告の増加 

広告費がどこに行っても、不正広告が付き纏ってきます。また、パンデミック以降、自宅で買い物をする人が増えているため、デジタル広告費が世界的に見て増加しています。実際、Adobe Digital Economy Indexは、米国だけで年間オンライン支出が今年初めて1 兆ドルを超えると予測しています。このことを考えると、それに対応して不正デジタル広告が急増していることは当然のことです。

Statistaによると、米国のデジタル広告の不正によって無駄になった広告費は2022年に810億ドルに達すると予想されています。今日、より多くの広告がプログラマティックに取引され、信頼できる不正広告対策が講じられていないため、潜在的な顧客ではなくボットに露出される広告の数が増え続けています。

そのため、一部のクライアントは不正クリック対策ソリューションの導入に疑問を抱くかもしれませんが、そういったクライアントは段々と例外的な存在となっている傾向があります。ほとんどのクライアントは、代理店が新しいトレンドに遅れずについていき、キャンペーンパフォーマンスを向上させる方法を積極的に探していることを知り喜んでくれます。

不正クリック対策ソリューションを導入すると、クライアント広告費が減ったりしませんか?

ここでの考え方は、クライアントが不正クリック対策ソリューションを導入後、同じ広告費でより多くのコンバージョンを得られた場合、毎月の広告費予算の削減を要求される可能性があるということです。

しかし、実際にはその逆の可能性が高くなります。クライアントから与えられた広告予算で、関連するすべてのキャンペーンKPIを上回る場合、クライアント側は広告費を増やす可能性が高くなります。繰り返しますが、これはLunioのエージェンシーパートナー： Incubetaがクライアントと行ったやり取りでも裏付けられました。

うまく機能しているものを縮小する意味がありませんよね？クライアントが現在の広告予算からより多くの価値を引き出せるように支援している場合、広告費を増やす (または少なくとも維持する) 強いインセンティブが生まれます。 

Harryのコメントにあるように、Lunioを導入することで、クライアントは広告費が効率的に利用されているという自信を得ることができます。不正クリックに対する保護がなければ、無駄な広告費支出はクライアントの予算の規模に応じて必然的に増加します。対策を行うことで逆に広告予算が増える（少なくとも維持される）可能性が高まると考えて良いでしょう。

実際の顧客への広告表示がブロックされたら? 

偽陽性 (つまり、本物の顧客が不正ユーザーやボットとして分類される) のリスクは、多くのエージェンシーが不正クリック対策ソリューションに関して抱いている正当な懸念事項です。しかし、これはソリューションに依存する問題とLunio社は考えています。

ほとんどのレガシーなソリューションは Google広告のみに対応し、本物の顧客にクライアントの広告が表示されなくなる可能性がある粗雑なIPブロックルールに依存しています。しかし、Lunioの機械学習アプローチは、IP除外とオーディエンス除外を組み合わせて、Google、Meta、LinkedIn、TikTok などを含むすべての広告プラットフォームで誤検知の可能性を劇的に減らします。 

有料広告をクリックするとすぐに、Lunioの意思決定エンジンが機械学習を使用して、リアルタイムで不正、疑わしい、または正当なものとして分類します。ブラックリストに登録されている既知のIPからのクリック、ボットのページ上動作の明らかな兆候 (1秒未満で直帰する、人間よりも速くフォーム入力するなど) を示すクリックは、直ちに不正としてマークされ、クライアントの広告が該当ユーザーに表示されなくなります。

しかし、場合によっては、ソースがボットなのか優柔不断な人間なのかを1回のクリックで判断するのは困難です。そこで、Lunio の「疑わしいクリック」カテゴリーの出番です。不審なクリックのソースをすぐにブロックするのではなく、決定を下す前にさらに調査することができます。

そして、Lunioは同じソースから発生するクリックから生じる数百のデータポイントを基に、不正及び正当なクリックとして正確に分類するのに必要なデータが得られるまで評価します。このプロセスにより、実際の顧客を不正としてフラグ付けするリスクが実質的に排除されます。

通常、従来のIPブロッキングソリューションの精度は約90% です。つまり、「不正」としてフラグが立てられた広告インタラクションの10分の1は、実際には本物の見込み客からの本物のページアクセスです。対照的に、Lunioの機械学習アプローチは、不正クリック評価で99.9%以上の正確さを示しています。 

不正クリックデータをクライアントに報告するにはどうすればよいですか? 

クライアントへのレポーティングはキャンペーン管理に不可欠であり、エージェンシー業務の大きな部分を占めています。そのため、Lunioのダッシュボードをはできるだけシンプルに設計しました。クライアントが関心を持つ可能性が最も高いすべての主要な指標が一目でわかるようになっています。

• Re-Allocated Budget（再配分された予算）– これは、不正なアクティビティに費やされていたクライアントの広告費が、代わりに実際の顧客にリーチするために消費された広告費を示します。つまり、これはLunioの利用によって「節約された」広告予算です。

• Traffic Health Uplift （トラフィックの健全性改善度合い）– これは、Lunioを利用して、クライアントのトラフィックの品質と健全性の改善具合を定量化します。リーチしている新しい有効なユーザーの数、再配分された広告費、不正なソースからのアクティビティの量などを考慮します。

• Active Platform Health（アクティブなプラットフォームの健全性）– これは、Lunioが稼働している各プラットフォームでの不正、疑わしい、正当なクリックのパーセンテージの内訳や合計を示します。

• Cost of clicks from Invalid Sources（不正なソースからのクリックの総コスト）– これは、不正なソースからのクリックがその後の広告インタラクションからブロックされる前に、そのクリックにどれだけの広告費が費やされたかを示します。

• Clicks from Legitimate Sources（正当なソースからの総クリック数）

• Clicks from Suspicious Sources（疑わしいソースからの総クリック数）

• Clicks from Invalid Sources（不正なソースからの総クリック数）

• アクティブなIP除外の総数 

したがって、月次のクライアントレポートに不正クリックデータを含めたい場合は、正しい日付範囲を設定し、スクリーンショットを撮り、レポートに追加するだけです。または、クリックデータを CSVとしてエクスポートし、必要性に応じてクライアントに直接送信することもできます。

特定の領域についてより深く掘り下げて詳細なインサイトを得たいクライアントのために、不正クリックを最も発生させているキャンペーンやキーワード群、不正なアクティビティの日々の傾向などオーダーメイドのカスタムレポートを提供することもできます。

不正クリック対策ソリューションの利点をクライアントに説明するにはどうすればよいですか?

不正クリック対策ソリューションの利点をクライアントに売り込む場合、この記事の冒頭で概説した4つの重要なポイントを繰り返し説明することが大切です。具体的には、市場の検証、マーケティングの自動化レベルの向上、ボット活動の高度化、オンライン支出の増加による広告不正の急増などです。

GoogleのP-Maxキャンペーン やMetaのAdvantage Plusなどの自動化されたキャンペーンタイプを使用しているクライアントにとって、不正クリック対策はパフォーマンスの最適化に大きな影響を与えます。不正クリック、トラフィック、リードフォームの送信によってコンバージョンデータにノイズが入るのを防ぐため、オーディエンスターゲティングアルゴリズムが誤った方向に導かれるのを防ぐことが可能です。

競合の先を行く

エージェンシーサービスに不正クリック対策ソリューションを追加することで、前例のない厳しい経済状況の中でエージェンシーの競合他社に対する優位性を維持することができます。 

他では得られない堅牢なレベルのクリック課金型広告への保護をクライアントに提供します。そしてクライアントの限られた広告費から最大限のパフォーマンスを引き出そうとしていることを示していただければと思います。