이 글은 검증을 통과한 부정 클릭, 광고 사기, 봇 트래픽 통계를 모은 것입니다. 아래의 모든 수치에는 발행처와 데이터가 다루는 연도를 밝혔고, 원문 또는 신뢰할 만한 보도로 연결되는 링크를 달았습니다. 모든 출처를 직접 열어 확인한 뒤에 실었습니다. 부정 클릭 방지 업체의 자체 블로그에만 나오는 수치는 해당 업체의 고객 데이터에서 나온 것이어서 독립적으로 검증하기 어려우므로 제외했습니다.
수치는 단위를 기준으로 읽어야 합니다. 공개된 연구 대부분은 Google 검색이나 Meta 광고의 클릭이 아니라 개방형 프로그래매틱 인벤토리의 노출 또는 웹 전체의 요청을 측정합니다. 이 차이는 중요하며, 마지막 섹션에서 이 맥락을 계정 수준의 벤치마크로 바꾸는 방법을 설명합니다.
핵심 통계 한눈에 보기
위 요약의 다섯 가지 수치는 각각 범위가 명확한 대규모 데이터셋에서 나왔기 때문에 인용할 가치가 가장 큽니다. 각 수치의 출처는 아래 섹션에 정리했습니다.
시장 규모와 광고 사기의 비용
가장 많이 인용되는 글로벌 추정치는 Juniper Research의 것입니다. 2023년에 광고 사기로 842억 달러(전 세계 디지털 광고비의 약 22%)가 사라졌고, 2028년에는 1,723억 달러로 늘어날 전망입니다. 업계의 사기 방지 표준도 측정 가능한 효과를 냅니다. TAG는 이 표준이 2023년에 미국 광고주의 손실 108억 달러를 막았다고 추정했습니다.
| 통계 | 출처(발행처) | 연도 | 링크 |
|---|---|---|---|
| 전 세계 디지털 광고비 3,820억 달러 중 842억 달러가 사기로 손실(22%) | Juniper Research | 2023년 | MediaPost 보도 |
| 모바일 광고비의 30%가 사기로 손실 | Juniper Research | 2023년 | MediaPost 보도 |
| 광고 사기 규모가 예상 광고비 7,470억 달러 중 1,723억 달러에 이를 전망 | Juniper Research | 2028년 전망(2023년 발표) | MediaPost 보도 |
| 사기 방지 표준이 미국 디스플레이·동영상 광고에서 약 108억 달러를 절감, 표준이 없을 경우의 모델링 손실 대비 92% 감소 | TAG, 4A's·ANA·IAB와 공동 | 2023년 데이터, 2024년 발표 | TAG 보도자료 |
두 가지 유의할 점이 있습니다. MediaPost에 따르면 Juniper의 2023년 연구는 사기 방지 업체와 협력해 작성되었고 구체적인 방법론이 공개되지 않았으므로, 달러 합계는 방향을 가늠하는 참고용입니다. TAG의 108억 달러는 직접 관측한 금액이 아니라 피한 손실을 모델링한 추정치입니다. 2023년 이후 발표된 더 새로운 Juniper 추정치는 찾지 못했습니다.
이 총계가 개별 계정에 어떤 의미인지는 부정 클릭으로 인한 손실은 얼마나 될까?를 참고하세요.
채널별 무효 트래픽 비율
무효 트래픽(IVT) 비율은 채널마다 크게 다릅니다. 측정된 채널 중 가장 나쁜 곳은 모바일 앱 인벤토리로, 2026년 2분기 개방형 프로그래매틱 노출의 41%였고 CTV는 26%, 웹은 20%였습니다. TAG 인증 채널의 IVT는 1% 미만을 유지합니다.
| 통계 | 출처(발행처) | 연도 | 링크 |
|---|---|---|---|
| 웹(데스크톱 및 모바일 웹) IVT: 전 세계 프로그래매틱 노출의 20%(2026년 2분기 데이터셋에서 800억 건 이상의 노출 분석) | Pixalate | 2026년 2분기 | Pixalate 2026년 2분기 EMEA 발표(글로벌 비율 포함) |
| 모바일 앱 IVT: 전 세계 41% | Pixalate | 2026년 2분기 | Pixalate 2026년 2분기 EMEA 발표(글로벌 비율 포함) |
| CTV IVT: 전 세계 26% | Pixalate | 2026년 2분기 | Pixalate 2026년 2분기 EMEA 발표(글로벌 비율 포함) |
| 1년 전: 웹 19%, 모바일 앱 29%, CTV 18%(노출 1,200억 건 이상) | Pixalate | 2025년 2분기 | 2025년 2분기 벤치마크 |
| 국가별 최고치: 모바일 앱 IVT는 독일 37%, 영국 36%, CTV IVT는 영국 34% | Pixalate | 2026년 2분기 | 2026년 2분기 EMEA 벤치마크 |
| TAG 인증 채널의 IVT: 0.82%(2023년 상반기), 비인증 채널은 1.19% | TAG(The 614 Group 조사) | 2023년 | TAG 보도자료 |
| 미국 TAG 인증 채널의 IVT가 4년 연속 1% 미만 유지(2024년 1~6월) | TAG | 2024년 | TAG 보도자료 |
Pixalate는 자사 데이터가 주로 바이사이드 오픈 옥션 프로그래매틱 트래픽에서 나온다고 밝히고 있으므로, 이 비율은 오픈 익스체인지의 디스플레이, 앱, CTV 인벤토리를 설명할 뿐 Google 검색 클릭을 설명하지 않습니다.
검색과 소셜: Google과 Meta 모두 전체 무효 클릭률을 공개하지 않으며, 유료 검색이나 유료 소셜 클릭에 대해 방법론이 뒷받침되는 독립적인 공개 벤치마크도 찾지 못했습니다. Google은 “대부분의 무효 트래픽은 광고 상호작용 직후 포착”되며 “청구 전에 감지된 무효 트래픽에 대해서는 비용이 청구되지 않는다”고 밝히고 있습니다(Google Ads 고객센터). 온라인에서 떠도는 플랫폼별 클릭률은 부정 클릭 방지 업체의 자사 고객 데이터에서 나온 것이어서 이 글에서는 제외했습니다. Google Ads 캠페인 유형별 위험은 Google Ads 캠페인 유형별 무효 트래픽 위험을 참고하세요.
인터넷 트래픽에서 봇이 차지하는 비중
이제 봇이 사람보다 약간 더 많은 웹 트래픽을 만들어 냅니다. Thales(Imperva)는 2025년 자동화 트래픽을 웹 트래픽의 53%로 측정했고, Cloudflare는 2025년 12월 기준 자사 네트워크 HTML 요청 중 사람의 비중을 47%로 측정했습니다.
| 통계 | 출처(발행처) | 연도 | 링크 |
|---|---|---|---|
| 봇 53%, 사람 47%, 악성 봇은 전체 웹 트래픽의 40% | Thales(Imperva) 2026 Bad Bot Report | 2025년 데이터 | Thales 보도자료 |
| 전년: 봇 51%, 사람 49% | Thales(Imperva) | 2024년 데이터 | SecurityBrief 보도 |
| 사람이 HTML 요청의 47%, AI가 아닌 봇이 44%를 생성(12월 2일 기준) | Cloudflare Radar Year in Review | 2025년 | Cloudflare 블로그 |
| 자동화 트래픽이 사람 트래픽보다 전년 대비 8배 빠르게 증가(1,000조 건 이상의 상호작용 분석) | HUMAN | 2025년 데이터 | HUMAN 보고서(PDF) |
| 인기 도메인 21,491개 중 테스트용 봇 10종을 모두 막아 낸 곳은 2.4%뿐(2025년 2.8%에서 하락), 65.3%는 모든 테스트 봇을 통과시킴(업체 자체 테스트이며 감사를 거치지 않음) | DataDome State of Bot & Agent Security Report | 2026년(2026년 6월 테스트) | PPC Land 보도 |
이 데이터셋은 각 회사의 자체 네트워크나 고객 기반에서 나온 것입니다. HUMAN은 자사 보고서가 “인터넷 트래픽 전체를 대표하지는 않는다”고 밝혔으며, 다른 곳에도 같은 한계가 적용됩니다. 다만 방향은 일치합니다. 자동화가 사람의 이용보다 빠르게 늘고 있습니다. 유료 캠페인에 이것이 어떻게 나타나는지는 Google Ads 봇 트래픽: 가짜 클릭 탐지와 차단을 참고하세요.
클릭 팜과 기기 사기 조직
클릭 팜과 감염된 기기 네트워크는 규모를 세기 어렵기 때문에, 신뢰할 만한 수치는 법 집행 기관의 단속과 공개된 위협 연구에서 나옵니다. 2025년의 두 사례가 규모를 보여 줍니다. 유럽의 SIM 팜 서비스는 약 5,000만 개의 가짜 온라인 계정과 연관되었고, 안드로이드 봇넷은 광고 사기와 부정 클릭에 쓰인 기기가 100만 대를 넘었습니다.
| 통계 | 출처(발행처) | 연도 | 링크 |
|---|---|---|---|
| SIMCARTEL 작전: SIM 박스 장비 1,200대와 SIM 카드 40,000장 압수, 80개국 이상의 전화번호로 약 5,000만 개의 온라인 계정 생성 | 라트비아 국가경찰(Europol 지원 작전) | 2025년 | 국가경찰 발표 |
| BADBOX 2.0: 감염된 안드로이드 기기(주로 저가 TV 박스) 100만 대 이상이 프로그래매틱 광고 사기, 부정 클릭, 주거용 프록시에 사용됨, 50만 대 이상이 명령 서버와 차단됨 | HUMAN Satori 팀, Google·Trend Micro·Shadowserver와 공동 | 2025년 | CSO Online 보도 |
| Meta는 전 세계 일일 활성 사용자 중 위반 계정으로만 구성된 비율이 5% 미만이라고 추정(가짜 계정과 위반 계정이며 클릭 팜이 아님) | Meta Platforms Form 10-K | 2025년 4분기 | SEC 제출 문서 |
유료 검색에서 클릭 팜 활동을 측정한 최근의 동료 심사 연구는 찾지 못했습니다. 클릭 팜의 작동 방식과 식별 방법은 클릭 팜이란 무엇인가?와 봇 팜과 Google Ads 부정 클릭을 읽어 보세요.
Google과 Meta의 플랫폼 수치
Google과 Meta가 공개하는 것은 무효 클릭률이 아니라 단속 총계입니다. Google은 2025년에 광고 83억 건을 차단하거나 삭제하고 광고주 계정 2,490만 개를 정지했습니다. Meta는 사기 광고 1억 5,900만 건 이상을 삭제했습니다.
| 통계 | 출처(발행처) | 연도 | 링크 |
|---|---|---|---|
| 광고 83억 건 이상 차단 또는 삭제, 99% 넘게 게재 전에 차단 | Google Ads Safety Report | 2025년 | Google 보고서(PDF) |
| 광고주 계정 2,490만 개 이상 정지, 광고 48억 건 이상 제한 | Google Ads Safety Report | 2025년 | Google 보고서(PDF) |
| 가장 큰 단일 정책 분류인 “광고 네트워크 악용”으로 광고 12억 9,000만 건 이상 조치 | Google Ads Safety Report | 2025년 | Google 보고서(PDF) |
| 사기 관련 활동으로 광고 6억 200만 건 이상 삭제, 계정 400만 개 이상 정지 | Google Ads Safety Report | 2025년 | Google 보고서(PDF) |
| 게시자 사이트 24만 5,000개 이상 조치, 웹페이지 4억 8,000만 개 이상 차단 또는 제한 | Google Ads Safety Report | 2025년 | Google 보고서(PDF) |
| 광고주 계정의 잘못된 정지가 80% 감소 | 2025년 | Google Keyword 블로그 | |
| 전년: 광고주 계정 3,920만 개 이상 정지, 광고 51억 건 이상 삭제, 91억 건 이상 제한 | Google Ads Safety Report | 2024년 | PPC Land 보도 |
| 사기 광고 1억 5,900만 건 이상 삭제, 92%는 신고되기 전에 삭제 | Meta Integrity Reports | 2025년 | Meta 투명성 센터 |
| Meta는 내부적으로 2024년 매출의 약 10%(약 160억 달러)가 사기 및 금지 상품 광고에서 나올 것으로 예측, 내부 문서는 하루 150억 건의 “고위험” 사기 광고가 노출되는 것으로 추정 | Reuters, Meta 내부 문서 보도 | 2025년(2024년 포함) | Reuters 보도(배포본) |
Meta는 Reuters 보도에 이의를 제기했습니다. 대변인은 해당 문서가 “선별된 관점을 보여 준다”고 말했고, 내부 추정치 10.1%를 “대략적이며 지나치게 포괄적”이라고 평가했습니다. Google 수치는 불량 광고주와 게시자에 대한 정책 단속을 다루며 무효 클릭 건수가 아닙니다. 무효 클릭은 별도로 필터링되어 계정의 ‘무효 클릭’ 열에 표시됩니다(Google Ads 고객센터). Meta에 관한 자세한 내용은 Meta 광고 부정 클릭과 무효 클릭에 대한 Meta 광고 환불을 참고하세요.
업종별 수치
광고주 업종별 무효 클릭률에 대한 신뢰할 만한 공개 데이터는 없습니다. 존재하는 것은 봇 공격, AI 트래픽, 앱 카테고리에 대한 업종 데이터입니다. 2025년 봇 공격의 24%가 금융 서비스를 겨냥했고, 세 개 업종이 AI 기반 트래픽의 95% 넘게 받았습니다.
| 통계 | 출처(발행처) | 연도 | 링크 |
|---|---|---|---|
| 금융 서비스: 전체 봇 공격의 24%, 계정 탈취 사고의 46% | Thales(Imperva) 2026 Bad Bot Report | 2025년 데이터 | SecurityBrief 보도 |
| AI 기반 트래픽의 95% 넘게가 리테일·이커머스, 스트리밍·미디어, 여행·숙박으로 향함 | HUMAN | 2025년 데이터 | HUMAN 보고서(PDF) |
| 모바일 앱 카테고리: 상위 10개 중 취미·관심사의 IVT가 가장 높음(29%), 비디오 게임은 전 세계 21%, 음악·오디오는 북미에서 가장 높음(23%) | Pixalate | 2024년 3분기 | Pixalate 카테고리 보고서 |
앱 카테고리 수치는 광고가 게재된 곳(게시자의 앱)을 설명하는 것이지 광고주의 업종을 설명하는 것이 아닙니다. 광고주에게는 실무 원칙이 여전히 유효합니다. 법률, 금융, 보험, 주택 서비스처럼 CPC가 높은 리드 생성 업종은 부정 클릭 한 건당 손실이 더 크므로 더 면밀한 모니터링이 정당화됩니다. 이는 비용 측면의 논리일 뿐, 측정된 사기 비율이 아닙니다.
제휴 및 모바일 앱 사기
모바일 앱 인벤토리는 모든 채널 중 측정된 무효 트래픽이 가장 높으며, 앱 설치 사기는 소수의 트래픽 소스에 집중되어 있습니다.
AppsFlyer의 State of Fraud for Marketers(2026년판, 2025년 데이터, 앱 24만 6,000개 이상에서 설치 1,000억 건 이상 분석)에 따르면 제휴 트래픽과 자체 보고 네트워크 사이의 사기 격차는 36배에 달했고, 오가닉 설치가 전체 사기 설치의 52%를 차지했으며, 2025년 사기 비율은 대체로 보합세였습니다(AppsFlyer 보고서).
제휴 사기 손실 총액에 대해 방법론이 뒷받침되는 공개 수치는 찾지 못했습니다. 떠도는 제휴 관련 총계는 방법론을 공개하지 않는 업체에서 나온 것입니다. 작동 원리는 제휴 마케팅의 부정 클릭과 모바일 앱 설치 사기를 참고하세요.
AI 에이전트와 에이전틱 트래픽
AI 기반 트래픽은 온라인에서 가장 빠르게 성장하는 범주입니다. HUMAN은 2025년 에이전틱 트래픽이 7,851% 증가한 것으로 측정했고, Cloudflare는 AI 봇이 자사 네트워크 HTML 요청의 4.2%를 차지한다고 밝혔습니다.
| 통계 | 출처(발행처) | 연도 | 링크 |
|---|---|---|---|
| AI 에이전트와 에이전틱 브라우저의 트래픽이 전년 대비 7,851% 증가 | HUMAN | 2025년 데이터 | HUMAN 보고서(PDF) |
| 월간 AI 기반 트래픽이 1월부터 12월까지 187% 증가 | HUMAN | 2025년 | HUMAN 보고서(PDF) |
| 에이전틱 AI 활동의 77%가 상품 및 검색 페이지에서 발생, 결제 페이지는 2.3% | HUMAN | 2025년 | HUMAN 보고서(PDF) |
| AI 봇(Googlebot 제외)은 HTML 요청의 평균 4.2%, Googlebot은 4.5% | Cloudflare Radar Year in Review | 2025년 | Cloudflare 블로그 |
| AI의 “사용자 액션” 크롤링이 15배 넘게 증가 | Cloudflare Radar Year in Review | 2025년 | Cloudflare 블로그 |
| AI 에이전트 및 크롤러 트래픽이 2025년 7월부터 2026년 6월 사이 전체 요청의 1.2%에서 1.7%로 82.3% 증가 | DataDome State of Bot & Agent Security Report | 2026년 | PPC Land 보도 |
| AI 기반 봇 공격이 12.5배 증가 | Thales(Imperva) 2026 Bad Bot Report | 2025년 데이터 | SecurityBrief 보도 |
에이전틱 트래픽이 광고주에게 중요한 이유는 에이전트가 구매자처럼 상품 및 검색 페이지를 탐색하기 때문입니다. 대부분은 악의적이지 않지만, 누군가를 대신해 광고를 클릭하는 에이전트는 리타기팅하거나 전환시킬 수 있는 구매자가 아닙니다. Google Ads의 AI 에이전트 클릭과 무효 트래픽과 AI 에이전트와 광고 사기를 참고하세요.
이 수치를 내 계정에 적용하는 방법
공개 통계는 문제가 실재함을 보여 주지만, 내 예산 중 얼마가 낭비되는지는 알려 주지 못합니다. Pixalate의 모바일 앱 41%는 오픈 익스체인지 노출의 측정값이며, 검색 클릭의 41%가 가짜라는 뜻이 아닙니다.
어떤 수치를 인용하기 전에 네 가지를 확인하세요.
- 단위: 노출, 클릭, 요청, 설치, 리드 중 무엇인가.
- 범위: 개방형 프로그래매틱인가, 한 업체의 고객 기반인가, 플랫폼 전체 네트워크인가.
- 필터링: 플랫폼이 무효 활동을 걸러내기 전에 측정했는가, 후에 측정했는가.
- 방법: 발행처가 수치를 어떻게 산출했는지 설명하는가.
그런 다음 30일간, 물량이 적다면 90일간의 데이터로 자체 기준선을 만드세요.
| 계정 지표 | 공식 | 알려 주는 것 |
|---|---|---|
| 무효 클릭률 | 무효 클릭 / 전체 클릭(Google Ads ‘무효 클릭’ 열) | Google이 이미 무효로 분류한 비율 |
| 거부된 리드 비율 | 거부된 유료 리드 / 유료 리드 | 유료 전환 중 영업팀 검토를 통과하지 못하는 비율 |
| 적격 CPA 격차 | 적격 CPA에서 보고된 CPA를 뺀 값 | 플랫폼 CPA가 실제 비즈니스와 얼마나 차이 나는지 |
| 게재위치 낭비율 | 적격 성과가 없는 게재위치의 지출 / 게재위치 지출 | 광범위한 인벤토리에서 성과 없이 나가는 비용의 비중 |
| 반복 의심 소스 비율 | 반복되는 의심 소스 / 전체 유료 소스 | 특정 소스 차단이 정당한지 여부 |
계정이 1만 달러로 리드 100건을 보고했고 영업팀이 그중 50건을 인정한다면, 보고된 CPA는 100달러이지만 적격 CPA는 200달러입니다. 이 격차가 모두 사기는 아니지만, 가장 먼저 조사해야 할 대상입니다. 조사 단계는 무효 트래픽이 PPC 리드 품질을 해치는 방식과 전환에 영향을 주지 않으면서 부정 클릭 줄이기를 참고하세요.
출처 선정 기준
연구 기관, 업계 단체, 플랫폼 공시, 법 집행 기관, 데이터셋이 명시된 위협 연구 보고서의 수치를 포함했습니다. 원문에 접근할 수 없는 경우에는 신뢰할 만한 업계 매체의 보도를 링크하고 보도임을 밝혔습니다. 부정 클릭 방지 업체의 자체 블로그나 고객 데이터 보고서에만 나오는 수치는 제외했습니다. 여기에 인용된 여러 발행처(HUMAN, Pixalate, DataDome, Thales, AppsFlyer)는 보안 또는 측정 제품도 판매합니다. 저희는 그들의 도구가 아니라 연구를 인용합니다. 수치에는 데이터가 다루는 연도를 표기했으며, 새로운 판이 나오면 교체하겠습니다.
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