통계 분석

유료 마케팅 담당자가 가짜 웹에 맞서 싸우는 방법

유료 마케팅 채널을 관리하는 사람이라면 메트릭과 KPI를 정확하게 보고할 수 있는 것의 중요성을 알고 있습니다. 일반적으로 마케팅 담당자는 캠페인이 트래픽, 전환 및 궁극적으로 시장 출시 팀의 파이프라인을 유도하는지 확인하려고 합니다. 그러나 오늘날 인터넷의 거의 40%가 가짜 트래픽으로 구성되어 있으며 이는 마케터의 업무 수행 능력에 직접적인 영향을 미칩니다. 봇과 가짜 사용자가 유료 마케팅 캠페인과 상호 작용할 때 광고의 거의 모든 측면의 효율성을 감소시킬 수 있습니다. 

첫째, 봇이 광고를 클릭할 때 명백한 단점은 클릭당 비용 예산의 해당 부분을 빼앗는다는 것입니다. 그러나 피해는 여기서 그치지 않습니다. 결과적으로 광고 지출을 잠재 고객에게서 멀어지게 하기 때문입니다. 또한 잠재고객 세그먼트와 스마트 캠페인이 봇에 감염되면 완전히 사용할 수 없게 될 때까지 추가 가짜 사용자에게 광고를 재판매하도록 부주의하게 부추길 수 있습니다. 또한 가짜 사용자가 캠페인과 상호 작용할 때 픽셀이 실행되면서 최적화가 왜곡되어 궁극적으로 모든 성능 측정항목이 정당화되지 않습니다. 

다행히도 많은 유료 마케팅 담당자가 이러한 문제를 인지하고 부지런히 가짜 웹에 맞서 싸우고 있습니다. 이 기사 전체에서 캠페인의 효율성을 높이고 광고 지출을 최대한 활용하기 위해 위협을 식별하고 대처하는 방법을 설명합니다. 

시간대 불일치 확인 

모바일 및 데스크톱 장치의 경우 사용자는 설정에서 선언된 시간대를 선택할 수 있습니다. 일반적으로 사용자가 일상생활을 영위하는 정당한 사람인 경우 가장 자주 거주하고 작업하는 시간대를 선택하여 자신의 선언된 시간대가 현실을 반영하도록 합니다. 그러나 일부 악의적인 사용자는 자신이 실제로 있는 시간대와 다른 시간대를 선언하여 특정 비즈니스가 일반적으로 작동하는 시간대에 있는 것처럼 보일 수 있습니다. 이러한 속임수의 이유는 해당 기업이 합법적인 고객이라고 생각하도록 속이기 위함입니다. 현명한 유료 마케팅 담당자가 이러한 유형의 의심스러운 활동을 스누핑하는 한 가지 방법은 실제 장치 시간대와 비교하여 장치의 선언된 시간대를 확인하는 것입니다. 불일치가 있는 경우 사용자는 악의적인 목적으로 자신의 ID를 마스킹할 수 있습니다. 

반복적인 행동에 주의 

봇은 동일한 작업을 계속해서 수행하도록 프로그래밍되어 있습니다. 마찬가지로 악의적인 인간 사용자는 일반적으로 대량으로 해킹 및 사기 활동을 수행합니다. 또한, 아마도 가장 우려되는 점은 봇넷이 전체 봇 네트워크를 단일 사용자처럼 보이게 하려는 시도일 것입니다. 이러한 이유로 유료 마케팅 담당자는 계획된 공격으로부터 캠페인을 보호하기 위해 동일한 IP 주소 또는 쿠키를 사용하는 동일한 사용자로부터 반복되는 행동을 찾고 있습니다. 반복되는 악의적인 행동을 식별하면 이러한 마케터가 공격을 중단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

트래픽 메트릭 이상 분석

유료 마케팅 캠페인의 웹사이트 트래픽 측정항목은 시간, 키워드 강도 및 현재 지정된 캠페인 예산과 같이 자연적으로 발생하는 여러 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 이러한 이유로 광고 캠페인에서 트래픽이 비정상적으로 급증하는 것을 간과하고 문제가 아닌 것으로 무시하고 싶을 수 있습니다. 그러나 정통한 유료 마케터가 더 잘 압니다. 특정 날짜에 타겟 지역 외부에서 웹사이트 트래픽이 비정상적으로 급증하고 비정상적으로 높은 이탈률은 모두 봇 공격의 징후일 수 있습니다. 이러한 마케터는 모든 웹사이트 트래픽을 주의 깊게 분석하여 캠페인에 영향을 미치는 악의적인 활동을 신속하게 식별할 수 있습니다. 

사용자 에이전트 불일치 찾기

사용자 에이전트는 누군가가 인터넷에 액세스하는 데 사용하는 장치 및 메커니즘입니다. 예를 들어, 누군가의 사용자 에이전트 문자열은 Windows 운영 체제에서 작동하고 Google Chrome을 통해 인터넷에 액세스하는 태블릿 사용자로 식별할 수 있습니다. 모든 인터넷 사용자는 이와 같은 일련의 정보를 가지고 있으며 대부분의 사용자 에이전트는 놀라운 특성을 가지고 있습니다. 그러나 악의적인 사용자는 자신의 실제 특성을 숨기기 위해 사용자 에이전트를 조작하여 탐지되지 않은 채 사기 행위를 더 쉽게 저지를 수 있습니다. 그러나 분석 플랫폼의 사용자 에이전트에 세심한 주의를 기울이는 마케터는 불일치를 찾고 잠재적인 위협을 식별합니다. 예를 들어, Android 소프트웨어와 함께 Apple 장치를 사용하는 것은 거의 불가능하므로 회사의 분석 플랫폼에 이와 같은 것이 나타나면 사용자가 악의적인 목적으로 사용자 에이전트를 조작하고 있을 가능성이 큽니다. 

트래픽 소스 재평가 

유료 마케팅 담당자는 사이트로 가장 많은 트래픽을 유도하는 소스를 조사하여 가장 많이 투자하는 채널과 일치하는지 확인합니다. 그러나 하나의 유료 채널이 많은 트래픽을 유도하지만 해당 트래픽이 비정상적으로 낮은 전환율로 이어진다면 문제가 발생할 수 있습니다. 제휴 프로그램, 콘텐츠 신디케이션 프로그램 및 기타 유료 플랫폼이 봇 트래픽을 사이트로 보내고 있는지 식별하기 위해 유료 마케팅 담당자는 이 트래픽을 자세히 살펴보고 여러 채널의 행동이 유입경로 전체에서 동일한 행동을 유도하는지 확인합니다. 그들은 본질적으로 구매자 여정 전반에 걸쳐 기이함과 불일치를 찾고 있으며 불일치가 가짜 트래픽으로 인해 발생할 수 있는지 확인하기 위해 더 깊이 파고듭니다.  

시장 출시 보안 배포 

상상할 수 있듯이 유료 마케팅 캠페인을 실행하는 것 외에 이 모든 데이터를 분석하는 것은 순식간에 압도적일 수 있습니다. 다행스럽게도 이러한 프로세스 중 많은 부분을 자동화할 수 있는 시장 출시 보안 플랫폼이 있습니다. GTMSec은 사이버 보안에서 가장 빠르게 성장하는 카테고리 중 하나입니다. 주로 마케터와 분석가에게 가짜 웹이 야기하는 문제를 해결하도록 설계되었기 때문입니다. IT 부서가 사기로부터 보호할 수 있는 솔루션을 만드는 대신 이러한 GTMSec 플랫폼은 마케팅 담당자의 언어를 사용하고 사기 활동이 캠페인을 감염시키는 것을 차단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 봇과 가짜 사용자가 마케팅 목표를 방해하기 때문에 유료 마케팅 담당자가 목표와 KPI를 달성하기 위해 사이버 보안의 우선 순위를 정하는 것이 합리적입니다.

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