애드 프러드 대응 (유형별 탐지와 계약 방어)

🤔 혹시 이런 생각 해본 적 없나요?

• "설치 수는 목표를 넘겼는데 다음 날 앱을 여는 사용자가 거의 없다. 소재가 문제일까?"
• "매체 리포트의 설치 수와 우리 MMP 숫자가 자꾸 어긋나는데, 어느 쪽이 맞는 걸까?"
• "프러드를 걸러 준다는 말은 듣는데, 실제로 무엇을 보고 걸러 낸다는 건지 모르겠다."

리워드 캠페인 설계에서 계약서에 디덕션 조건을 남겨 예산을 지킨다는 이야기를 했습니다. 그 조항이 막으려는 대상이 애드 프러드입니다. 이번 클래스는 부정행위가 어떤 방식으로 광고비를 가져가는지, 무엇을 보고 잡아내는지, 그리고 계약과 운영에서 어떤 순서로 막는지를 다룹니다.

🚚 애드 프러드가 훔치는 것은 설치가 아니라 공적입니다

애드 프러드 대응은 가짜 클릭과 가짜 설치로 광고비를 빼가는 부정행위를 유형별로 구분하고, 측정 지표와 계약 조건으로 걸러 내는 캠페인 방어 절차입니다.

택배에 비유하면 이해가 빠릅니다. 손님이 스스로 주문해 문 앞에 도착한 물건에 자기 회사 송장을 슬쩍 붙여 두고 배송비를 청구하는 기사가 있다고 해 보겠습니다. 물건은 실제로 도착했으니 손님은 이상한 점을 느끼지 못합니다. 광고주도 마찬가지입니다. 설치는 실제로 일어났고 사용자도 진짜인데, 그 설치를 일으킨 공적만 엉뚱한 매체가 가져갑니다. 부정행위의 상당 부분은 없는 사용자를 만들어 내는 것이 아니라 이미 일어난 설치의 공적을 가로채는 방식입니다.

규모는 작지 않습니다. 앱스플라이어가 2025년 1분기부터 2026년 1분기까지 설치 1,064억 건을 분석한 자사 리포트를 보면, iOS의 프러드 비율은 같은 기간 17.5퍼센트에서 11.7퍼센트로 내려왔지만 안드로이드는 14퍼센트에서 15퍼센트 사이에 머물렀습니다. 업종에 따라서는 훨씬 높습니다. 도박 업종 안드로이드는 2026년 1분기에 59퍼센트로 나타났고 전년 같은 기간의 49퍼센트보다 올랐습니다. 한 사업자가 자사 고객 데이터로 낸 집계라 시장 전체 수치로 읽을 수는 없지만, 광고비의 일부가 아니라 상당 부분이 걸린 문제로 볼 수 있습니다.

🧭 두 가지 방식: 공적 가로채기와 통째로 만들어 내기

부정행위는 크게 두 가지 방식으로 나뉩니다. 이 구분을 먼저 잡아 두면 세부 유형이 정리됩니다.

앞서 든 택배 비유로 옮기면, 하이재킹은 도착한 물건에 송장을 바꿔 붙이는 쪽이고 스푸핑은 배달하지도 않은 물건의 영수증만 만들어 내는 쪽입니다. 손해의 성격이 다릅니다. 하이재킹은 어차피 들어왔을 설치에 광고비를 지불하는 것이고, 스푸핑은 존재하지 않는 설치에 광고비를 지불하는 것입니다.

최근 흐름은 스푸핑 쪽으로 기울어 있습니다. 앞의 리포트는 스푸핑을 2025년에 가장 빠르게 늘어난 기법으로 꼽았고, 탐지된 부정행위를 방식으로 나눴을 때 안드로이드의 87퍼센트, iOS의 92퍼센트를 차지한다고 밝혔습니다.

🕐 유형별 작동 방식

두 방식 아래로 실무에서 이름이 붙어 있는 유형이 있습니다. 발주서와 MMP 리포트에서 그대로 만나는 용어들입니다.

• 클릭 스팸(Click Spam): 사용자가 누르지도 않은 클릭을 대량으로 만들어 어트리뷰션 서버에 보내 둡니다. 그중 우연히 설치가 일어난 건을 주워 담는 방식이라 그물을 넓게 던지는 쪽에 가깝습니다.
• 클릭 인젝션(Click Injection): 안드로이드에서 다른 앱의 설치 시작을 감지할 수 있다는 점을 이용합니다. 설치가 끝나기 직전에 가짜 클릭을 넣어 마지막 클릭 자격을 가져갑니다. 클릭 스팸보다 정확도가 높아 광고주 손해가 큽니다.
• SDK 스푸핑: 실제 기기의 통신 내용을 흉내 내 설치와 인앱 이벤트가 일어난 것처럼 신호를 만들어 보냅니다. 설치 자체가 없으므로 앱에는 사용자가 늘지 않습니다.
• 디바이스 팜과 봇: 오래된 단말기를 여러 대 늘어놓고 설치와 초기화를 반복하거나, 에뮬레이터로 같은 동작을 자동화합니다. 최근에는 리셋한 기기를 새 기기처럼 보이게 만드는 처리가 함께 쓰입니다.

리워드 캠페인이 특히 조심할 지점이 여기입니다. 실행이나 가입에 과금 조건을 걸어 두면 그 행동을 흉내 내는 부정행위의 목표가 됩니다. 리워드 CPI에서 다룬 보상 구조는 사람이 미션을 수행한다는 전제 위에 서 있는데, 스푸핑은 그 전제를 건너뜁니다.

🔍 탐지 신호: 시간 분포와 기기 구성

그럼 무엇을 보고 잡아낼까요? MMP가 쓰는 신호 가운데 실무자가 리포트에서 직접 확인할 수 있는 것을 정리하면 이렇습니다.

CTIT는 이름 그대로 광고를 누른 시각과 앱을 처음 연 시각의 간격입니다. 앱을 내려받고 설치하고 처음 여는 데에는 시간이 걸리므로 정상 트래픽은 완만한 분포를 그립니다. 이 분포가 한쪽으로 쏠려 있으면 사람이 만든 흐름이 아닐 가능성을 봅니다.

안드로이드에서는 구글이 설치 완료 시각을 제공하면서 첫 실행 직전에 들어온 클릭을 걸러 내는 처리가 널리 자리 잡았다고 알려져 있습니다. 그래서 클릭 인젝션은 예전만큼 통하지 않는다는 평가가 실무에서 나옵니다. 다만 탐지가 정교해질수록 부정행위도 방식을 바꾸므로, 한 번 막았다고 끝나는 문제로 보기는 어렵습니다.

📡 채널별 위험도는 크게 다릅니다

같은 예산이라도 어디에 태우느냐에 따라 노출되는 위험이 달라집니다. 앞의 리포트가 부정 설치를 채널별로 나눈 결과를 보면 차이가 뚜렷합니다.

• 제휴(Affiliate) 매체: 부정 설치의 약 40퍼센트가 여기서 나왔습니다. 여러 하위 매체를 거치는 구조라 어디서 들어온 트래픽인지 추적이 어렵습니다.
• 대형 광고 네트워크(SRN): 전체 부정행위의 1.5퍼센트에 그쳤습니다. 제휴 매체와의 격차가 2026년 1분기 기준 36배까지 벌어졌습니다.
• 오가닉으로 분류된 유입: 전체 부정행위의 52퍼센트가 여기에 섞여 있어 가장 큰 단일 경로였습니다. 매체가 붙지 않은 설치라 안전하다고 여기기 쉬운데, 검사가 소홀해지는 바로 그 지점을 부정행위가 파고듭니다.

세 번째 항목이 특히 중요합니다. 광고 매체만 검사하고 오가닉은 그대로 두면 절반을 놓치는 셈이 됩니다.

🛡️ 스토어가 막는 범위와 남는 부분

스토어도 손을 놓고 있지는 않습니다. 애플은 2025년 한 해 동안 약 11,500개 앱의 차트 진입을 막았고, 검색 결과에 나오지 못하게 한 앱이 약 7,800개, 차단한 부정 평점과 리뷰가 약 1억 9,500만 건이라고 밝혔습니다. 부정행위 우려로 종료한 개발자 계정은 193,000개입니다.

다만 스토어가 막는 것과 광고주가 막아야 하는 것은 범위가 다릅니다. 스토어는 자기 화면의 순위와 검색과 리뷰를 지킵니다. 광고비가 어느 매체로 정산되는지는 스토어의 관할이 아니라 광고주와 매체 사이의 계약과 측정 영역입니다. 스토어 정책이 강해져도 어트리뷰션 공적을 가로채는 방식은 남는 이유입니다.

📝 계약과 운영으로 막는 순서

정리하면 대응은 세 단계로 이뤄집니다. 순서를 지키는 편이 사후에 다투는 것보다 낫습니다.

1. 계약 전에 기준을 문서로 남깁니다. 광고 계약서(I/O)에 디덕션 조건을 넣습니다. 다음 날 리텐션이 얼마 밑이면 정산에서 제외하는지, 프러드로 판정된 건의 처리 주체가 누구인지를 적어 둡니다. 판정 근거로 삼을 도구를 계약서에 명시해 두면 나중에 기준을 두고 다투는 일이 줄어듭니다.
2. 집행 중에는 매체별로 나눠 봅니다. 전체 평균은 문제를 가립니다. 매체와 하위 매체 단위로 CTIT 분포와 다음 날 리텐션을 따로 확인합니다. 오가닉으로 분류된 설치도 함께 봅니다.
3. 정산 전에 판정 결과를 맞춰 봅니다. 매체 리포트의 설치 수와 MMP의 유효 설치 수를 대조합니다. 두 숫자가 벌어지는 구간이 있으면 원인을 확인한 뒤 정산합니다.

여기서 얻은 판단 기준은 다음 클래스로 이어집니다. 부정행위를 걸러 낸 뒤에 남은 진짜 설치를 기준으로, 얼마까지 지불해도 남는 장사인지 계산하는 적정 CPI 산정을 이어서 다룹니다.

❓ MMP의 프러드 필터를 켜면 다 걸러지나요?

전부 걸러지지는 않습니다. 탐지가 정교해지면 부정행위도 방식을 바꾸는 쫓고 쫓기는 관계라, 필터는 알려진 유형을 줄여 줄 뿐 계약과 운영의 방어를 대신하지 못합니다.

그래서 도구와 계약을 겹쳐 씁니다. 필터로 걸러진 건의 처리 주체와 디덕션 조건을 계약서에 남겨 두고, 매체별 CTIT 분포와 다음 날 리텐션을 정기적으로 직접 확인하는 것까지가 대응의 한 묶음입니다.

❓ 오가닉으로 잡힌 설치도 검사해야 하나요?

검사해야 합니다. 매체가 붙지 않았다고 안전한 것이 아니라, 앞서 본 집계에서는 부정행위의 절반 이상이 오가닉으로 분류된 유입에 섞여 있었습니다.

광고 캠페인만 볼 것이 아니라 오가닉으로 분류된 설치의 잔존율과 전환율도 같은 기준으로 나눠 봅니다. 오가닉 지표가 갑자기 나빠지면 공적을 빼앗긴 쪽이 아니라 섞여 들어온 쪽을 의심하는 것이 순서입니다.

📋 30초 요약

1. 애드 프러드는 크게 두 가지 방식으로 나뉩니다. 진짜 설치의 공적을 가로채는 하이재킹과 기기와 사용자를 통째로 만들어 내는 스푸핑입니다. 최근 탐지된 건에서는 스푸핑 비중이 크게 늘었습니다.

2. 탐지의 출발점은 시간 분포입니다. 클릭에서 첫 실행까지 걸린 시간(CTIT)이 몇 초에 몰리면 클릭 인젝션을, 며칠씩 늘어지면 클릭 스팸을 의심합니다. 신규 기기 비율과 다음 날 리텐션을 함께 봅니다.

3. 채널을 나눠 보지 않으면 절반을 놓칩니다. 제휴 매체의 위험이 대형 네트워크보다 훨씬 크고, 부정행위의 절반가량은 오가닉으로 분류된 설치에 섞여 있습니다. 계약서의 디덕션 조건과 매체별 분리 측정이 실무에서 쓸 수 있는 방어 수단입니다.

참고 자료

• The State of Fraud for Marketers 2026, AppsFlyer
• 2025년 앱스토어 부정거래 차단 발표, Apple Newsroom
• App Review Guidelines, Apple Developer
• 사용자 평점, 리뷰, 설치 수 정책, Google Play Console 고객센터
• 클릭 인젝션이란 무엇인가요, Adjust 용어집