導入事例
Google・TikTok・Meta 広告を運用する中堅 EC 企業が、広告流入の 1.1% がボットであることを特定。月間数百万円規模の不正クリックを自動でブロックしました。
2M+
解析クリック数
2.3%
検出ボット比率
8,500+
自動除外 IP 数
¥2.1M
月間保護金額（試算）
本事例の事業者は EC ブランドを 2 サイト運営し、Google・TikTok・Meta・Yahoo 広告で月間 500 万円超を出稿していました。
クリック詐欺を疑っていたものの、定量的に把握する手段がありませんでした。Google Ads 上ではクリック数が高水準で推移する一方、コンバージョン率が低下し続ける——典型的なボット流入の兆候が現れていました。
AdFraud Shield 導入前
5 分で導入完了
両 EC サイトに JavaScript タグ 1 行を設置するだけ。コード改修もエンジニア工数も不要でした。
多層の多面解析
全訪問者を TCP/IP フィンガープリント、TLS ハンドシェイク解析、行動ハニーポットなど 10 個の独立シグナルで判定します。
Google Ads への IP 自動除外
判定済みボット IP を 1 日 3 回、Google Ads 除外リストへ自動同期。リスクの高い上位 500 件は常時除外を維持します。
媒体横断の保護
FraudVisit イベントを TikTok・Meta・Yahoo の各ピクセルへ自動送信し、オーディエンスベースで広告配信から除外します。
99%+
検知精度
¥70K
日次保護金額
4
保護対象媒体
導入初週で 100 万クリック超を解析し、その 1.1% が不正と判明。平均 CPC ¥45 換算で 1 日あたり約 14.3 万円、月間で約 430 万円の広告費浪費を自動ブロックすることに成功しました。
従来型の検知手法
IP ブラックリスト + User-Agent 文字列マッチ
現代のボットは住宅用プロキシを使い、User-Agent も巧妙に偽装します。表層的なシグナルでは正規ユーザーと見分けがつきません。
AdFraud Shield
Canvas/WebGL フィンガープリント ＋ 行動解析 ＋ データセンターIP
ネットワーク層のハンドシェイクを直接解析します。User-Agent は偽装できても、TCP/IP スタックや TLS フィンガープリントは偽装できません。