디지털 마케팅의 이슈 중 하나는 광고 사기(Ad Fraud)다. 부정 클릭, 부정 트래픽 등으로 광고 효과를 부풀려 광고 단가를 높게 받는 문제다. 특히 모바일 분야에서는 앱 설치율을 과장해 광고비를 높게 책정받는 '부정 인스톨' 문제가 크다. 인공지능(AI)은 이런 광고 사기를 막는 데 효과적인 것으로 나타났다. 대만 AI 전문 기업 애피어는 12월12일 자사의 네트워크에서 실시한 실제 연구 분석 결과를 공유하며 AI 기반 모델의 부정 인스톨 방지 능력을 입증했다고 밝혔다. 이 연구를 통해 AI 기반 모형이 기존 규칙 기반 모형에 비해 2배가량 빠른 속도로 부정 인스톨 패턴을 분석하는 것으로 나타났다. AI 기반 모형의 장점은 기존 모형이 감지하기 어려운 부정 인스톨 패턴을 찾아낼 수 있다는 점이다. 애피어는 AI 기반 모형으로 발견한 두 가지 사기 패턴을 예로 들었다. '카멜레온'이라고 불리는 사기 패턴은 처음엔 합법적인 광고물 퍼블리셔로 위장한 뒤 추후 부정 인스톨을 발생시키는 게시자를 의미한다. 또 다른 사기 패턴은 '재고 버스트'이다. 이 패턴을 통해 인스톨 광고주 앱에서 적절한 수준의 인앱 활동이 이루어지지 않을 경우, 비정상적으로 높은 재고량을 집계하게 된다. 조 수 애피어 최고 기술 책임자(CTO)는 "부정 인스톨은 온라인 광고 업계에 큰 위협이 됐으며, 광고주들은 이 문제로 향후 수십억 달러의 비용을 손해 볼 것으로 예상된다"라며 "부정 인스톨을 찾아내고 그 영향을 최소화하는 기존 규칙 기반 방법에는 한계가 있으며, 애피어는 AI 기반 모형이 훨씬 더 효과적임을 실제 네트워크 분석 결과 확인했다”라고 말했다. 애피어 측에 따르면 기존의 규칙 기반 모형은 통상 1-3개 정도 차원만 보고, 인간이 프로그래밍한 규칙에 따라 이미 알려진 부정 인스톨 패턴으로 작동한다. 반면, 인공지능 기반 모형은 80개가 넘는 차원에서 데이터를 검사할 뿐만 아니라, 자체 학습 기능을 제공하기 때문에 과거에는 볼 수 없었던 새로운 의심 패턴을 감지할 수 있다. 또한 조 수 CTO는 "사이버 사기 또는 금융 사기와 마찬가지로 부정 인스톨이 더욱 정교해지고 끊임없이 진화하고 있기 때문에, 새로운 위협을 신속하게 식별하고 그 영향을 최소화 하는 것이 중요하다"라며 "기존의 규칙 기반 접근법을 사용하면 사기법들의 수법을 따라갈 수 없으며, 진화하는 부정 인스톨 패턴을 효과적으로 추적하기 위해서는 AI 기반 모델이 필요하다"라고 덧붙였다.
