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JnJ Interactive _Trend Insight

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Lates Trend Report - Ad Block & Ad Fraude

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JnJ Interactive _Trend Insight

  1. 1. JnJ Interactive Weekly Insight Report Trend Report - Ad Block & Ad Fraud 2016.01 ⓒ Copyright All Rights Reserved by JnJ interactive., Ltd
  2. 2. I. Ad Block
  3. 3. 1. Ad Block Definition 2. Ad Block Key Insights 3. Global Ad BlockingGrowth 4. Why Use Ad Blocking (Unaided) 5. Why Use Ad Blocking – AdType 6. Reasons ForTuringOff Ad Blocking 7. Key Findings 8. Action Plan for Brands 9. Why Native Ad? 10. Why Micro-Targeting? 11. HowTo Micro-Targeting? Contents
  4. 4. Ad Block Definition “Ad Block은 웹 페이지의 광고 컨텐츠를 제거하는 모든 종류의 소프트웨어와 하드웨어를 말한다. 광고는 사진(이미지), 애니메이션, 오디오 및 비디오, 텍스트 또는 팝업창 등을 포함하는 다양한 형태로 존재할 수 있으며, 오디오와 비디오의 자동 재생을 적용할 수 있다. 모든 브라우저는 광고 전송에 사용되는 기술 타겟팅(Adobe Flash/Shockwave,Window Media Audio Files), 광고 소스인 타케팅된 URLs 또는 행동 특성 광고(HTML5 오디오 및 비디오 자동재생 등과 같은)를 타겟팅하여 문제에 대한 몇 가지 해결책을 제공한다.” ※Sourced info: Wikipedia
  5. 5. Ad Block Key Insights 더 많은 소비자들이 광고를 차단할수록 연간 더 큰 성장률을 보임 41% 전년동기대비 성장률 Q2 2014 – Q2 2015 45 million 2015년Q2 미국에서의 평균 월간활동사용자수 $21.8bn 2015년도에 차단된 광고 수익 16% 모바일 Firefox 유저들이 광고 차단 • 2015 상반기 전 세계 1억 9,800명이 Ad Blocking 사용, 전년동기 대비 41% 증가 • 미국 인터넷 이용자 중 16%가Ad Blocking 이용 • 2015년 2분기 기준, Ad Blocking 이용자 중 미국인은 4,500만 명(YOY 48% 증가), 유럽인은 7,700만 명(YOY 35% 증가) • Ad Blocking으로인해 발생한 업계 매출 손실 218억 달러(2016년 414억 달러 손실 추산) • 애플이 iOS9를 배포, Safari에Ad Blocking 앱을 허용하는 기능을 도입하며 이용률 증대 예상 • Firefox와 Chrome이 모바일Ad Blocking 시장 점유율 93% 차지 ※Sourced info: PageFair and Adobe 2015 Ad Blocking Report - The cost of ad blocking
  6. 6. GlobalAd BlockingGrowth 전세계Ad block software 사용자는 2010년 이후 연평균 약 54%씩 증가 – 광고 회피에 대한 원인 및 대책 필요 Notes: Desktop 기준이며 팝업창 금지와 같은 기본 옵션 포함 ※Sourced info: PageFair and Adobe 2015 Ad Blocking Report - The cost of ad blocking
  7. 7. WhyUseAd Blocking (Unaided) 사용자의 인터넷 경험을 방해하는 Push형 광고나 사용자와 관련성이 낮은 광고로 인한 광고 차단이 전체 52% 차지 ※Sourced info: IAB – Ad Blocking Study September 2014 - Online Consumers Views and Usage of Ad Blocking Technologies * IAB Research Using VisionCritical’s SpringboardAmerica OnlinePanel, Representative of GeneralUS Adult 18+ OnlinePopulation,September2014
  8. 8. WhyUseAd Blocking –AdType Video unit이 아닌 곳에 노출/확장되는 video 광고 또는 리치미디어 디스플레이 광고 그리고 리타기팅 광고 ※Sourced info: IAB – Ad Blocking Study September 2014 - Online Consumers Views and Usage of Ad Blocking Technologies * IAB Research Using VisionCritical’s SpringboardAmerica OnlinePanel, Representative of GeneralUS Adult 18+ OnlinePopulation,September2014
  9. 9. WhyUseAd Blocking –AdType Video Unit이 아닌 곳에서 자동으로 재생되는 Rich Media 광고 예시 Page take over rich media 광고 예시
  10. 10. WhyUseAd Blocking –AdType 온라인 쇼핑몰에서 검색한 품목광고가 이후 다른 사이트 방문시마다 따라다니면서 노출되는 리타기팅 광고
  11. 11. Reasons ForTuringOffAd Blocking Ad Block을 종료 시에만 컨텐츠를 볼 수 있는 경우가 대부분 사이트 신뢰도 및 사용자경험에 유의미한 경우도 큰 비중 차지 ※Sourced info: IAB – Ad Blocking Study September 2014 - Online Consumers Views and Usage of Ad Blocking Technologies * IAB Research Using VisionCritical’s SpringboardAmerica OnlinePanel, Representative of GeneralUS Adult 18+ OnlinePopulation,September2014
  12. 12. Key Findings 광고 차단의 주요 이유 광고 차단의 해제 이유 • 광고가 사용자의 경험을 방해 • 광고 자체에 대한 불호 • 해당 사이트에 대한 신뢰 : 광고 자체를 싫어하는 사용자들로부터의 광고 차단 -> 광고 효과가 없는 사용자에게 노출되는 것을 차단 Ad Blocking의 순기능 - 광고비의 낭비를 자동적으로 차단 : 신뢰 가능한 매체에서 사용자 경험 방해 없는 자연스러운 광고 포맷으로 메시지 전달하는 것이 가장 직접적인 대응책일 것 자연스러운 광고 포맷으로 메시지를 전달하는 것이 효과적  
  13. 13. Action Plan For Brands 사용자 경험을 방해하지 않는 Native ad에 Micro-targeting을 적용하여 잠재고객에게 도달
  14. 14. Why NativeAd? 전체적으로 86%의 소비자들은 Native Ad에 긍정적 - 특히 사용자 참여, 구매 의향, 브랜드 친밀도 측면에서 Display Ad보다 NativeAd가 더 효과적
  15. 15. Why MicroTargeting? 브랜드에 대한 비호감 집단 브랜드에 대한 호감도가 매우 높은 집단 광고주 브랜드 인지도는 있으나 호감도가 중립 또는 낮은 집단광고주 브랜드에 대한 호감도 없거나 경쟁 브랜드에 대한 로열티가 높은 집단광고 집행 불필요 광고 최소 유지 광고비 대비 브랜드 호감도 제고효율 우수한 타깃 그룹  발굴 및 적극적인 광고 노출 필요 광고주 브랜드 관심자이나 브랜드에 대해 미온적인 그룹  세분화하여 비용대비 광고효율이 우수한 그룹만 선별, 관리 필요 𝑥 Brand Affinity 광고주 브랜드 관심자 모집단 중 광고비 투입대비 브랜드 호감도 및 구매의사 제고 효율 우수 그룹 파악, 해당 그룹별 사용자 특성에 맞는 광고 메시지 전달로 브랜드 전달력 강화
  16. 16. II. Ad Fraud
  17. 17. 1. Ad Fraud Definition 2. Ad Fraud Key Insight 3. Ad Fraud Methodology 4. Ad Fraud Classification – Ad Bot / Domain Laundry 5. HowTo Combat Ad Fraud? 6. Action Plan for Brands Contents
  18. 18. Ad Fraud Definition “Ad Fraud는 Ad Bot, Ad Malware등 소프트웨어를 이용하여 가상의 노출, 클릭, 유저 반응, 홈페이지 트래픽 등을 발생시켜 디지털 광고의 성과 뿐 아니라 타깃팅 정보까지 왜곡시켜 디지털 광고의 생태계를 오염시키는 행위”
  19. 19. Ad Fraud Key Insights Bots are everywhere - 지속적으로 진화하고 더욱 정교해지는Ad Fraud Bot • 2015 1HY기준 미국 내 디지털 광고비는 $27.5B으로 연간 약 $58.61B에 도달할 것으로 예상되며 이 중 연간 약 $8.2B가 사기성 노출, 위법 컨텐츠 및 악성 광고비로 추정 – 연간 전체 광고비 중 약 14% 차지 • 일반적으로Video Ad의CPM은 DisplayAd의 CPM 보다 높게 나타남에 따라, 각 광고 형태 별 Bot Fraud 비중 측면에서Video Bot의 %는 Display Bots의 % 대비 2배 이상 높은 비중을 차지 -VideoAd 중Video Bots의 비중은 23%, DisplayAd 중 Display Bots의 비중은 11% 차지 • Ad Fraud는 주거 사용자들을 해킹 - 봇 트래픽은 매일 해킹된 컴퓨터들로부터 발생하며, 봇 트래픽의 67% 이상이 주거 IP 주소들로부터 발생한 것으로 나타남. • Ad Bot은 실제 사용자들을 타겟팅 - 실제 Gmail에 로그인하고, Facebook에 공유, 아마존에서 구매하는 실제 사람들의 컴퓨터를 사용함으로써 봇은 단순히 조합하는 것이 아니라 실 사용자들을 타겟팅 함 ※Sourced info: 1) IAB EY Report November 2015 / 2) eMarketer 2015 Digital Ad Spend Estimation / 3) White Ops, Inc. Association of National Advertiser – The Bot Baseline: Fraud in Digital Advertising 1) 2) 3) 3) 1) 3)
  20. 20. Ad Fraud Methodology 사용자도 모르는 사이 사용자의 컴퓨터는Ad Bot에 감염 수천 명의 사용자들이 Botnet을 형성 Ad Fraud 수익창출 Bot Infection Profile Creation Monetisation 사용자 프로그램/앱다운로드 예) Pop-upblocker,클린업 소프트웨어 트로잔은봇 엔진을 사용자 컴퓨터에다운로드 사용자도모르게 해당 봇 엔진은 ‘봇넷 본부’와 커뮤니케이션시작 – malware감염 및 브라우저소유권 획득 봇 명령 본부는 사용자 프로파일을생성 어떤 웹사이트를방문할지, 어떤 순서로 몇 회의 빈도로 클릭할지지시 명령본부는비디오 시청 및 광고 클릭 등 다른 행동들을 개시하도록봇넷에지시 Premium website 가짜 사용자는 가짜 웹사이트를통해 수익창출 수 백만개의가짜 광고를 생성하는 봇 트래픽 사이트로가도록 지시 가짜 유저에 의한 방문/활동을 통해 Ad exchange내 사이트 비딩을 활성화시킴 Exchanges/ networks 1 2 3 ※Sourced info: Insight News 9th JAN 2015 – What are the nine types of digital ad fraud?
  21. 21. Ad FraudClassification 방식에 따라 크게 두 개의 카테고리로 구분 - Ad Bot과 Domain Laundry Ad Bot : 사용자의 인터넷 활동을 모사하여 광고주의 다양한 KPI (imps, clicks, conversion, website traffic)를 조작 : 퍼블리셔 사이트 해킹, malware 삽입등의 방법을 이용하여 광고 지면을 조작 < Ad Bot Fraud 종류> • Domain Spoofing • Ad Injection • CMS Fraud (Content Management System) 실제 발생하지 않은 성과를 발생한 것처럼 속여 거짓 spent 생성, 이로 발생한 거짓 user behavior는 나아가 리타깃팅을 비롯한 타깃팅 정보를 왜곡 시킴 < Ad Bot 종류> • CPM Fraud • CPC Fraud • Conversion Fraud • Retargeting Fraud • Traffic Fraud Domain Laundry 퍼블리셔가 판매하지 않는 지면을 속여 판매하여 광고 지면 거짓 보고, 표면상 노출지면과 실제 노출지면이 다르거나 정상적 노출 형태가 아닌 pop-up 식의 노출 발생 ※Sourced info: Insight News 9th JAN 2015 – What are the nine types of digital ad fraud?
  22. 22. Ad FraudClassification –Ad Bot • Impressions (CPM) Fraud Hidden ad Impressions Fake sites Video Fraud Paid traffic fraud Ad re-targeting fraud Ad stiffing 또는 ad stacking으로도불리움 웹페이지 내 1x1 픽셀을 삽입하여 가상의 보이지 않는 광고 영역에 광고 송출  또는 광고가 노출되는 같은 공간에 보이지 않는 가상의 광고를 겹겹이 쌓아 맨 위의 광고와 함께 노출  존재하지 않는 가상의 사이트 생성(phantomsite)  사이트 내 컨텐츠 없이 광고 영역만을 포함하고 있는 경우 또는 하나의 가짜 페이지로부터 다음페이지까지일반적인 컨텐츠가 자주 반복되는 경우  일반적으로 DA보다 Video Ad의 CPM이 더 높기 때문에 Video ad fraud 의 수익성이 좋음  겹겹이 쌓여 보이지 않는 1 x1 윈도우, 또는 사용자들이 볼 수 없는 배경 영역에서 노출 됨  더 많은 UV를 발생시키기위해 퍼블리셔들이제 3자로부터 트래픽을 구매  집을 구매하거나 차를 구매하고자 하는 사람들과 같이 구매 측면에서 충분히 매력적인 특정 소비자들의온라인 행동을 모사  관련 웹사이트를 방문, 관심사를 검색하거나 광고를 클릭하는 등 구매하고자 하는 소비자들과 같이 행동, 그러나 실제로 구매하지 않음  이러한 행동은 구매를 일으킬 수 있는 높은 가망고객으로 판단되어 리타겟팅 광고를 실행시킴 ※Sourced info: Insight News 9th JAN 2015 – What are the nine types of digital ad fraud?
  23. 23. Ad FraudClassification –Ad Bot • Search(CPC) Ad Fraud  가장 비싼 키워드(가장 높은 CPC 키워드)를 선택  웹사이트를 만들어 검색 광고를 발생시키는 높은 CPC 키워드들을 업로드  모든 프로세스는 자동으로 진행되며 사이트들은 잠재적인 수익을 극대화하기 위해 매우 빠른 속도의 알고리즘에 의해 생성됨  Ad Bot이 실제 광고를 클릭한 경우, 광고주는 그 클릭이 실제 웹사이트로부터 발생된 클릭인 것처럼 보이는 리포트를 받게 됨 • Affiliate (CPA) Ad Fraud (AKA Cookie Stuffing)  연계된 마케팅 프로그램은 방문자들이 구매를 하거나 신청서를 작성하는 등의 행동을 완료한 것에 대해 웹사이트들에게 보상  계열사 또는 CPA fraud는관련 사이트들로 인정된 트래픽을 전송하는 봇을 사용하여 가짜 행동을 제조 또는 사용자의 컴퓨터를 사기성 쿠키들로 채우고 그 사용자가 연관된 웹사이트를 방문하는 경우, 레퍼럴 또는 커미션을 지급 받음 • Lead (CPL) Ad Fraud (AKA Conversion Fraud)  대부분의 퍼블리셔들이 불가능하다고믿는 형태의 fraud  Bot 은 깜짝할 사이에 수천 개의 양식을 채워 넣을 수 있는 완전하게 자동화된 방식으로 운영 •Traffic Fraud or Audience Extension Fraud  퍼블리셔들은 광고주들에게 약속한 노출수를 개런티 또는 UV수 증가 등과 같은 트래픽을 증가시키고자 하는 필요에 의해 그들의사이트와 유사할 것으로 생각되는 사이트로부터 트래픽을 구매. 이러한 제 3자 사이트들이 허위 트래픽의 가장 높은 비중을 차지 ※Sourced info: Insight News 9th JAN 2015 – What are the nine types of digital ad fraud?
  24. 24. Ad FraudClassification – Domain Laundry  간단한 코드 라인으로 사이트 URL을 변경, 화이트 리스트에 있는 사이트들 및 개인적인 애드 익스체인지들 조차도 가짜 또는 저작권 침해, 또는 포르노 사이트들이 실제로 광고주들에게 평판이 좋은 사이트들로 생각하도록 함  Domain Spoofing의 경우, 유저가 보고 있는 윈도우 브라우저에 Malware 설치  이후, 유저가 보고 있는 도메인을 구분하는 광고 태그의 코드를 해킹 및 조작하여 프리미엄 사이트 코드로 변환 시킴. • Domain Spoofing or Laundered Ad Impression Fraud  CMS 해킹 역시, 퍼블리셔의 콘텐츠 매니징 시스템을 해킹하여, 새로운 가상의 페이지를 생성 후 프리미엄 퍼블리셔 코드를 적용하여 Ad Exchange에 등록 • CMS Fraud ※Sourced info: Insight News 9th JAN 2015 – What are the nine types of digital ad fraud? Website.com
  25. 25. Ad FraudClassification – Domain Laundry • Ad Injection  유저의 프로그램 또는 앱 다운로드를 함으로써 감염  인벤토리가 없는 프리미엄 사이트에 불법적으로 관련성이 없는 광고를 노출 시키는 경우  Under-Page형태: 웹브라우저 페이지 가장 뒷면에서 팝업되어 광고를 노출 시키는 경우  Over-Page: 해당 인벤토리를 제공하지 않는 공간에서 광고를 지속적으로 노출 시키는 경우 ※Sourced info: Insight News 9th JAN 2015 – What are the nine types of digital ad fraud?
  26. 26. HowToCombatAd Fraud? 퍼블리셔 역시 Ad Fraud의 피해자로 다양한 프로그램들을 이용하여 피해를 방지하고자 함  무표 노출 및 클릭을 걸러내기 위한 지속적인 Bot 활동 모니터링  무효 노출 및 클릭은 자동적으로 시스템에서 삭제되어 과금 하지 않음  매체의 모니터링 만으로 100%의 사기 시도를 잡아 낼 수 없음  각종 인터넷 광고 협회가 제시하는 가이드라인을 준수여부 공인 인증 (iab, tag, Digital Advertising Alliance 등)  노출 사이트, 지면, 재생, 클릭 등 다양한 KPI에 대한 기준에 대해 인증 실시 Media Monitoring Certification 3rd Party Monitoring 전체 클릭 무효 클릭 (과금 대상 X) 사기 클릭시도  끊임없이 진화하는 Bot 및 Ad Fraud에 보다 즉각적으로 대처하기 위하여 3rd party 검증 파트너 사용  노출, 클릭, 컨버전 등의 진위 여부와 사이트 적합성 등을 체크해주는 기술을 보유한 회사 <예: Unruly Media 가 다양한 3rd party를 이용하여 유효 View, Click 입증> <공인 인증을 받은 미디어 파트너 사><프리미엄 미디어 자체 클릭 필터링> ※Source Info : http://www.google.com/intl/en_ALL/ads/adtrafficquality/invalid-click-protection.html#detection-of-invalid-clicks http://www.iab.com/topics/certification/
  27. 27. HowToCombatAd Fraud? Case Study 결과 Ad Fraud Bot은 모니터링 기간 동안 현저하게 감소하는 추이를 보임 ※Sourced info: White Ops, Inc. Association of National Advertiser – The Bot Baseline: Fraud in Digital Advertising Ad Fraud 연구에 대한 공식 발표 둘째 날인 8/2일 Bot traffic은 전체 41% 차지 8/4일에4%로 극적으로 감소,공식적으로발표된 연구의 마지막 날인 8월 말까지 낮은 수치를 기록 해당 연구는 9월에 걸쳐 비밀리에 지속, 9/9일 봇 트래픽은 38%로 다시 상승하였으며 9월 말까지 걸쳐 연구 기간동안의평균 봇 트래픽 비중보다 훨씬 더 높게 나타 남 <WhiteOps, Inc. Case Study>
  28. 28. Action Plan For Brands Ad Fraud 에 대해 인지하고 있는 것이 절반의 성공!  Brand Safety를 저해하는 사이트, 의심이 가는 사이트는 Black list 하여 광고주의 광고가 노출이 되지 않도록 한다  주로 사이트 내에 3rd party 트래커가 많이 심겨져 있으면 의심 해보아야 한다. 주로 프리미엄사이트는 10개 이내의 3rd party 트래커 존재  Iab가 보증하는 퍼블리셔 리스트를 확인하고, 캠페인 집행 시 해당 리스트와 캠페인 집행 리스트를 꾸준히 모니터링하여 가짜 노출이 일어나지 않도록 방지 1) 33 9 0 5 10 15 20 25 30 35 Premium Ste Bot Site < 사이트 별 평균 3rd Party 트래커 개수 > ※Sourced info: 1) White Ops, Inc. Association of National Advertiser – The Bot Baseline: Fraud in Digital Advertising 소극적인 대처: Black List &White List
  29. 29. Action Plan For Brands 광고주의 꾸준한 관심과 참여, 무엇보다 강력한 Ad Fraud 방지 대책 필요  가짜 사이트, 노출, 컨버전 등을 캠페인마다 모니터링  Bot, Ad Injection detector 들이 광고주의 캠페인을 집중적으로 조사하여 publisher side 에서 조사할 때 보다 집중적으로 ad fraud filtering가능  미국 광고주 협회에서도 3rd Party verifying 업체를 사용하는 것을 가장 효과적인 Ad Fraud 방지 방법이라고 소개  조사에 따르면 모니터링 실시 전 전체 Ad Bot 사용율이 41% 였던 반면, 광고주 직접 모니터링 발표 후 Bot 사용율 4%대로 급감  제대로 된 모니터링으로Ad Fraud는 충분히 방지 할 수 있는 이슈 ※Source Info : http://www.google.com/intl/en_ALL/ads/adtrafficquality/invalid-click-protection.html#detection-of-invalid-clicks http://www.iab.com/topics/certification/ 적극적 대처: 직접 3rd Party와 캠페인 모니터링 플랜 수립 1)
  30. 30. III. Appendix – GlobalAd BlockingTrend
  31. 31. 1. Global Ad BlockingTrend – UniqueVisitors (Desktop) 2. Global Ad BlockingTrend – PageViews (Desktop) 3. Global Ad BlockingTrend – PageViews (Mobile) 4. Global Ad Blocking Incidence: Demographic 5. Global Ad Blocker Market Share Contents
  32. 32. GlobalAd BlockingTrend –UniqueVisitors (Desktop) 미국과 영국 사용자 10명 중 1명은 광고 차단, 그러나 프랑스와 독일의 경우 사용자 4명 중 1명이 광고 차단 Notes: Desktop users only ※Sourced info: Sharepoint & comsCore – September 2015 - The State of ad blocking 온라인 개인 정보 보호 문제를 중요시 여기는 프랑스와 독일에서는 특히 ad blocking이 광범위하게 퍼짐
  33. 33. GlobalAd BlockingTrend – PageViews (Desktop) 일반 인터넷 사용자들보다Ad Blocker들이 더 많은 페이지 뷰를 차지 Notes: Desktop users only ※Sourced info: Sharepoint & comsCore – September 2015 - The State of ad blocking Ad Blocking와 관련된 페이지뷰의 비중이 UV의 비중보다 높게 나타남 – 이는 Ad Blocking이 평균적으로 더 많은 인터넷 컨텐츠를 소비하는 것을 의미
  34. 34. GlobalAd BlockingTrend – PageViews (Mobile) 인도와 중국에서 MobileAd Blocking이 매우 활발하게 진행 MobileAd Blocking은 현재 아시아에서 상당한 사용자 기반을 구축한 UC 브라우저 및 맥스톤과 같은 틈새 시장의 브라우저들을 통해 주로 사용 가능 - 아이폰 OS9의 컨텐츠 차단은 유럽 및 북미에서 mobile ad blocking을 증가시킬 것으로 예상 ※Sourced info: Sharepoint & comsCore – September 2015 - The State of ad blocking
  35. 35. Age: 25-34 또한 전 세계적으로 평균보다 높은 비중을 보였으며, 일반적으로 Ad Blocking의 발생빈도는 연령과 반비례 관계를 나타냄 GlobalAd Blocking Incidence: Demographic Ad Blocking을 가장 많이 이용하는 세대는 Millennials - 전 세계적으로 가장 높은 UV 비중 차지 Notes: Desktop users onlu ※Sourced info: Sharepoint & comsCore – September 2015 - The State of ad blockingc
  36. 36. GlobalAd Blocking Incidence: ContentCategory 특정한 컨텐츠 카테고리가Ad Blocking에 더 많이 노출 독일의 경우 라이프스타일 카테고리에서 가장 높은 비중 차지 Notes: Desktop users onlu ※Sourced info: Sharepoint & comsCore – September 2015 - The State of ad blockingc 많은 국가들에서 온라인 게임 및 소셜 미디어와 같은 특정 카테고리에서 Ad blocking의 비중 증가
  37. 37. GlobalAd Blocker MarketShare 세분화되는Ad Blocker 시장 - 새롭게 부상하는 신규 진입자, uBlock과 Adguard Notes: Desktop users only ※Sourced info: Sharepoint & comsCore – September 2015 - The State of ad blocking uBlock과Adguard - 일년이 채 안되어 일간 활동사용자수 1백만명 이상으로 성장
  38. 38. ⓒ Copyright All Rights Reserved by JnJ interactive., Ltd End of the Document ThankYou

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