퍼블리셔는 사용자를 다른 페이지로 리디렉션하거나, 자동 클릭을 유도하거나, 앱을 강제 종료시키거나, 부적절한 콘텐츠를 노출하는 등 문제가 있는 광고를 찾아내기 위해 광고 품질 관리 툴을 활용합니다. AppLovin은 Max 내 AppLovin Ad Review(2019년 인수한 SafeDK의 새로운 명칭)를 통해 이러한 기능을 제공하며, 다른 업체들도 유사한 툴을 제공하고 있습니다.

이러한 툴을 제대로 작동하려면 실제로 노출된 광고를 확인할 수 있어야 하며, 이에 필요한 접근 권한은 퍼블리셔가 제공합니다. 이러한 권한에는 그에 따른 책임도 따릅니다. 수집되는 데이터는 해당 광고를 게재한 광고 네트워크와 광고를 본 사용자에 관한 것으로, 문제가 있는 광고를 찾아 차단하는 목적에 한해서만 수집되어야 하며 다른 용도로 사용되어서는 안 됩니다.

이번 글에서는 이러한 원칙을 살펴보고, AppLovin Ad Review가 이를 어떻게 적용하고 있는지 소개합니다.

AppLovin Ad Review 작동 방식

AppLovin Ad Review는 Max가 미디에이션하는 광고 노출에 한해서만 작동하며, 퍼블리셔가 Max 대시보드에서 직접 기능을 활성화한 경우에만 사용됩니다. 수집된 데이터는 광고를 검토하고 관리하는 데 사용되며, 리포팅을 위해 집계됩니다. 현재 사용자 단위의 세부 정보는 퍼블리셔가 특정 문제 광고를 추적하고 차단할 수 있도록 하는 목적으로만 제공됩니다. AppLovin은 이 데이터를 바탕으로 사용자 또는 디바이스 프로필을 생성하지 않으며, Axon을 비롯한 AppLovin의 어떠한 모델에도 해당 데이터를 활용하지 않습니다. 또한 다른 광고 네트워크에서 게재한 광고 데이터를 AppLovin의 모델 학습에 사용하는 경우도 없습니다. 그럼에도 불구하고 AppLovin은 사용자 단위의 세부 정보를 완전히 제거할 예정입니다. 문제 광고를 찾아내는 데 이러한 정보가 반드시 필요한 것은 아니며, 모든 광고 품질 관리 툴이 지켜야 할 기준을 Ad Review에도 적용하기 위해서입니다.

데이터 보호가 중요한 이유

사용자. 광고 네트워크가 게재하는 광고는 해당 네트워크가 사용자 및 퍼블리셔와의 계약에 따라 수집한 데이터를 기반으로 학습된 모델의 결과물입니다. 다른 기업이 특정 사용자에게 게재된 광고를 사용자 단위로 수집하면, 해당 네트워크와 사용자의 데이터 일부가 기존 계약의 범위를 벗어나게 됩니다. 이 과정에서 퍼블리셔와 사용자는 이러한 데이터 수집이 이루어지고 있다는 사실조차 알지 못할 수 있습니다.

네트워크. 각 광고 네트워크의 경쟁력은 어떤 광고를 누구에게 노출했고, 그 결과가 어떠했는지에 대한 고유한 광고 게재 이력에서 나옵니다. 다른 모든 네트워크의 광고 게재 데이터를 확인할 수 있다면 가격 정보와 함께 업계 전반의 광고 게재 결과를 파악할 수 있게 됩니다. 바로 이러한 이유로 AppLovin의 약관에서는 서비스에서 파생된 데이터를 제3자에게 이전하는 것을 금지하고 있으며, 가격 정보 역시 기밀로 취급하고 있습니다.

어트리뷰션. 광고 네트워크 A가 이러한 데이터를 실시간으로 학습하는 모델을 운영한다고 가정해 보겠습니다. 네트워크 A는 네트워크 B가 특정 사용자에게 특정 광고주의 광고를 특정 가격에 방금 게재했다는 사실을 알 수 있습니다. 그러면 네트워크 A의 비딩 시스템은 해당 사용자의 다음 광고 노출을 구매해 동일한 광고주의 광고를 보여주고, 네트워크 B의 광고비로 유도된 클릭과 설치를 가져갈 수 있습니다.

AppLovin의 대응

원칙은 간단합니다. 광고 품질 관리 툴은 집계되고 개인을 식별할 수 없는 데이터만 외부로 전달해야 하며, 다른 광고 네트워크의 사용자 단위 광고 게재 데이터를 수집해서는 안 됩니다. 집계된 데이터만으로도 문제 광고를 충분히 찾아낼 수 있기 때문에 이러한 제한이 광고 품질 관리에 영향을 주지는 않습니다.

대신 보호할 수 있는 것은 광고 네트워크가 좋은 광고를 제공하기 위해 지속적으로 투자할 수 있는 환경입니다. 광고 네트워크가 광고 게재에 투자하는 이유는 그에 따른 성과가 해당 네트워크에 돌아올 것이라는 전제가 있기 때문입니다. 하지만 광고 품질 관리 툴이 이러한 데이터를 수집해 경쟁사의 광고 게재 모델에 활용한다면, 투자 비용을 부담하지 않은 기업이 그 성과를 가져가게 되고 결과적으로 생태계의 투자와 혁신을 저해할 수 있습니다.

Ad Review는 이제 이러한 기준을 충족합니다. 사용자 단위의 광고 여정 조회 기능은 제거되며, 대신 퍼블리셔는 광고 네트워크, 광고 유닛, 크리에이티브별로 집계된 리포트를 확인할 수 있습니다. 집계 방식이 적용된 Ad Review SDK는 iOS와 Android에서 제공됩니다. 다른 업체도 동일한 방식을 적용할 수 있으며, 퍼블리셔 역시 앱에 적용된 모든 광고 품질 SDK가 같은 기준을 준수하는지 확인할 것을 권장합니다.

AppLovin은 자사의 광고 노출과 관련된 데이터나 파트너의 데이터가 ‘광고 품질 관리’라는 명목으로 수집된 뒤, 장소를 불문하고 다른 목적으로 오용되는 것을 허용하지 않습니다. AppLovin의 약관은 Max 내에서뿐만 아니라 모든 환경에서 이러한 데이터를 보호합니다. 이러한 데이터 오용은 광고 생태계가 유지되는 데 필요한 신뢰와 공정성, 그리고 참여자 간 이해관계를 훼손할 수 있습니다.