ブラックリストとホワイトリストって？

１．無効なトラフィックの除外

検索ロボットや自動巡回ソフトなどによる「人ではないアクセス」を除外するためにIPアドレスや特定のユーザーエージェントを識別したり、一定の間隔での機械的、あるいは短時間での大量アクセスやクリックに対して、人ではないと判断して除外するなど、以前から無効なトラフィックに対する技術的な試みはされてきました。

初期には、このような主に不作為による無効トラフィックを排除していました。その後には、作為的に広告費を搾取する目的で、特定困難な無効トラフィック（アドフラウド問題）が登場し、最近では世界中のネットワーク上の動きを監視したり、特殊なプログラムを使って異常な行動（人ではあり得ないマウスの直線的な動きなど）を検知するなどして、無効なトラフィックを除外する努力が続けられています。

２．ブランド毀損を防ぐ

以前にご説明したブランド毀損に関しても、初期の頃から、テキストに含まれる特定のキーワードや画像内の特定の色が占める割合などで、リスク判定がされていました。現在では、AIを活用してテキストの文脈としての理解や特定画像の判別をすることで、さらに精度が高められています。ただ、確率は上がっているものの判断が難しいものもあり、まだまだ難しいカテゴリーです。

3．リストの必要性

こういったドフラウドやブランド毀損のリスクに対応するために、「ブラックリスト」「ホワイトリスト」を作成して運用するという試みがされていま

ブラックリスト

前述したような技術を駆使した上で、アドフラウドやブランド毀損のリスクが高い疑いのあるドメインやURLをリスト化して、あらかじめ配信対象から除外する。

ホワイトリスト

比較的安全性が高い（リスクが低い）と思われるドメインやURLをリスト化して、このリストのみを配信対象とする。

その他、広告の掲載先を限定した取引市場（Private Market Place）や、広告掲載先を指定する予約型の取引も、このホワイトリストと似たような考え方で、透明性が高く、ブランドセーフティも確保しやすいものです。リストの作成には、技術を駆使して事前の検知が必要でコストもかかりますが、現状では最善策であると言えそうです。

ただし、広告の掲載先全体を、単純にブラックとホワイトに分けられるわけではありません。あらゆるブランドにとってのホワイトと明らかなブラックの間には、曖昧なゾーンが存在し、このゾーンにはブランドやキャンペーンによっては適切か不適切かの判断が分かれるものが含まれています。

例）暴力的な表現
報道や啓発なのか、フィクションやエンターテインメントなのかで個別の判断が分かれる。

また、ブラックの領域が紛れ込む可能性もあるので、注意が必要です。

4．課題

１）検知技術は発展途上で、精度にもばらつきがある
２）検知と除外にはタイムラグがあり、動的／事後変更には対処が困難
３）ほぼ無限にある潜在的な配信先を網羅することは難しい。

このリストの対象となるのは、理論上はドメインだけでも２億以上あることになり、現実にはすべてカバーすることはできません。さらに、リストがあったとしても、すべて事前に配信除外対象にすることはほぼ不可能で、数には限界があります。限界とリスクを理解した上で、広告主にも理解してもらい、広告主のニーズに合わせて使うことができれば、このリストをうまく活用することができるのではないでしょうか。