fraud0のミッションは、ボットによる広告・クリック詐欺を防ぎ、すべての企業にこの問題への意識を高めてもらうことです。
この目的を達成するため、導入しやすいソフトウェアの提供に加え、分析ツールの既存のデータや指標を活用して、自社サイトが受けているボット被害の規模を把握するためのヒントやテクニックも紹介しています。
しかし、独自のデータ分析がどれほど有用であっても、忘れてはならないことがあります。それは、Google アナリティクスなどの分析ツールが捉えているのは、現実のほんの一部に過ぎないという点です。
これらのツールは、Webサイトやアプリがボットトラフィックの影響を受けているかどうか、どの程度受けているかを直感的に把握するための優れた手がかりになります。しかし、具体的なボットトラフィックの総数や、それがどのようなボットなのかという疑問にまでは答えてくれません。
この記事では、分析ツール（以下、Google アナリティクス 4（GA4）を例にします）が現実の一部しか反映できない理由と、分析データを補完するために fraud0 のデータを使用すべき理由について解説します。
報告されたトラフィック100%は、総トラフィックの100%ではない
まず、Google アナリティクスの最大の課題である、Webサイトやアプリでのプライバシーに配慮した利用について説明します。
GDPR（EU一般データ保護規則）を遵守した方法で GA4 を使用するには、ユーザーの同意を得る必要があります。しかし、これにより将来的に取得できるユーザーデータは全体の30〜70%に留まることになります。
同意率（オプトイン率）は国や業界によって異なります。ポーランド（64%）やスペイン（63%）などの国では、同意バナーの「すべて同意する」ボタンをクリックする割合が比較的高い一方で、ドイツ（44%）や米国（32%）などの国では大幅に低くなっています（ソース）。
業界別に見ても同様の傾向があります。ヘルスケア分野の平均同意率はわずか55%ですが、金融・保険、電気通信の分野では約65%に達します。すべての業界の平均はわずか60.14%です。
つまり、Webサイト訪問者の約40%のデータが失われていることになります。
この状況はWebサイトだけでなく、アプリでも同様です。iOS 14.5 での「Appのトラッキング透明性（ATT）」の導入に伴い、Appleはすべてのアプリデベロッパーに対し、追跡目的で個人データを使用する前にユーザーの許可を得ることを義務付けました。
ここでも結果は同じで、選択肢が提示されると、過半数（50%以上）のユーザーがトラッキングを拒否します。
分析の専門家であるブライアン・クリフトン氏によるケーススタディでは、同意管理プラットフォーム（CMP）をクライアントのWebサイトに導入し、Google アナリティクスと連携させた後、数値が70%も激減したことが示されています。
したがって、プライバシーを遵守した導入を目指す場合、Google アナリティクスが実際のベースラインデータを100%表示することは決してありません。
CMPプロバイダーからWebサイトの同意・拒否率の数値を入手できる場合があります（ない場合は必ず請求してください）。ただし、これらの数値を使用して推測できるのは、アクセス数などの一部の指標のみです。コンバージョンなどの他の指標に関しては、複数の推測値を組み合わせることになるため、データは常に大まかな見積もりに留まります。
fraud0 — 同意不要でトラフィックの100%をGDPR準拠で可視化
ここで質問です。データ全体のわずか30%だけで、重要な意思決定を行いたいと思いますか？
私たちはそうは思いません。だからこそ、ボットや無効なトラフィックに関する指標に加えて、基本的な分析データをダッシュボードで提供しています。
これにより、Webサイトやアプリに訪れた訪問者の総数、そのうち実在の人物が何人で、ボットが何個体だったのかを確実に把握できます。さらに、参照元、キャンペーン、デバイスタイプなどの追加の指標により、より詳細な評価分析が可能になります。
最大のメリットは何でしょうか？ fraud0 はトラフィックの100%を表示し、完全にプライバシーに配慮した設計になっているため、ユーザーの同意なしで使用できます。本ソフトウェアの使用は、GDPR第6条第1項(f)（正当な利益）に基づいています。
Webサイトのユーザーが有効なトラフィックか無効なトラフィックかを分類することは、サイト運営者の正当な利益に該当します。何よりもまず、fraud0 は詐欺を防止し（GDPR前文47）、同時に無効なトラフィックを統計から除外することで、Webサイトの統計を正確に修正します。これらの価値ある洞察により、サイト運営者や広告主はオンラインマーケティング予算をより効率的に活用できるようになります。
不透明なボット検知
Google アナリティクスが現実のほんの一部しか反映しない2つ目の理由は、不透明なボット検知にあります。
Googleは、ボットをどのように検出し、データから除外しているかについて、ほとんど情報を開示していません。一方では公開されている IAB のスパイダー＆ボットリストに言及し、他方では社内調査に言及しています。
しかし、IAB のリストはユーザーエージェント文字列に含まれるさまざまなボット名のシンプルな一覧に過ぎません。詐欺業者はユーザーエージェント情報に含まれるボット名を簡単に変更できるため、それ以降はボットとして認識されなくなります。このように、いわゆる HTTP ヘッダーに依存する広告詐欺検出方法は完全に信頼できるものではありません。そのため、fraud0 ではより高度なメカニズムを採用しています。
Google アナリティクスにおける他のボット検知方法については何も分かっていません。しかし、Google自身がこれについて多くの情報を開示したがらないのも理解できます。開示してしまうと、詐欺業者が検知を回避しやすくなるだけだからです。
さらに、他のすべての広告プラットフォームと同様に、Googleも人間のクリックでなくてもクリック自体を収益化しているため、一定の利益相反を抱えています。
ユニバーサル アナリティクスでは、データビューごとにボット検出を手動でオン/オフにできましたが、GA4では、アプリ＋ウェブ プロパティからデフォルトで自動的にボットが除外されるようになっています。
また、不透明なボット検出に加えて、Google アナリティクスから除外されたボットトラフィックの量を確認することもできません。
GA4では、データ内で検出されたボットを確認する方法がありません。除外されたのはわずか3%なのか、それとも20%以上なのか？これでは、除外された「無効なトラフィック」の質や量について有効な結論を出すことは不可能であり、表示されているセッションデータが大きく歪んでいる可能性があります。
fraud0による透明性の高いボット数値
fraud0を使用すると、まったく異なる状況が見えてきます。ダッシュボードでは、総トラフィックに占める無効なトラフィックや低品質なトラフィックの割合を示すだけでなく、ボットの詳細やブロックした理由についても詳細な情報を提供します。
これにより、どのようなボット（ボットネット、ユーザーエージェントの偽装など）の影響を受けているかが一目でわかります。
UAとGA4における分析データの乖離
GA4のデータセットに関して最後に注目したい3つ目の課題は、ユニバーサル アナリティクスと Google アナリティクス 4 の間でのデータモデルの変更です。
おそらく最も大きな違いは、データモデルの階層が異なる点です。ユニバーサル アナリティクスでは、ユーザーに複数のセッションが割り当てられ、セッションはさまざまなヒット（ページビュー、カスタムイベントなど）で構成されていました。
一方、GA4はイベントベースのフラットなデータモデルであり、一連のイベントがユーザーに割り当てられます。
UAとGA4の変更点を完全に比較することは、この記事の範疇を超えています。より詳細な比較に関心がある方は、こちらの記事をお勧めします。
重要なのは、UAとGA4の間で数値の比較を行うことはほぼ不可能であり、実際に5〜60%の乖離が生じる可能性があるということです。
そのため、多くの人がボットの自動フィルタリングがどれほど影響しているのか疑問に思っています。
しかし、Google アナリティクスはボット検出について透明性がなく、データ内で除外されたボットを表示することもないため、自動ボット検出の影響や、UAとGA4での動作の違いがデータに与える影響を特定することはできません。
そのため、両方のツールを併用している企業の中には、まったく異なる2つの「真実」に直面することもあります。ある当社のお客様の場合、データの差異は約6%と平均を下回っています。
データの100%を把握しましょう
私たちは、この段階で Google アナリティクス 4 の代替として fraud0 を売り込みたいわけではありません。当社の強みは「無効なトラフィックの検出」であり、それは変わりません。
むしろ、現在のデータ基盤がどのようになっているか、そしてなぜそれが期待する現実を反映していないのかを理解していただきたいのです。Google アナリティクスは現実の一部を切り取り、それを真実としてダッシュボードに表示します。しかし、GA4には必要なデータが不足しているため、全体の状況を把握することはできません。
ここで、Google アナリティクス 4 と併せて fraud0 を導入すること、そしてそれによって得られるメリットを強くお勧めします。
GDPRに準拠した実装と、ユーザーの事前同意不要の計測により、Webサイトやアプリのトラフィックを100%可視化します。
ボットを透明性高く検出し、サイトやアプリ上の具体的なボットタイプを把握できます。
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