답변
부정트래픽·어뷰징 조사의 실험군·대조군을 설계할 때 통계적 오류를 피하려면 아래 원칙을 먼저 지켜야 합니다. 네이버·구글 등 주요 플랫폼은 무효클릭(부정클릭) 자동 감지 시스템과 트래픽 품질 관리팀의 수동 검토를 함께 운영해, 확인된 무효클릭은 리포트·결제에서 자동 제외하거나 사후 크레딧으로 환불한다(환불 처리에 최대 2주 안팎 소요될 수 있음). 다만 실제로 광고비가 과금된 부정클릭에 대해서는 대법원이 업무방해죄를 인정한 판례(2019도14620)도 있어, 조직적 클릭 조작이 의심되면 플랫폼 환불 절차와 별개로 형사·민사 대응도 검토 대상이 된다. 부정트래픽·어뷰징 조사의 실험군·대조군을 나눌 때는 무작위 배정(랜덤화)이 원칙이다 — 지역·시간대·이미 성과가 좋은 세그먼트를 임의로 실험군에 몰아주면 결과가 왜곡된다(선택 편향). 통계적 오류를 피하려면 사전에 최소 표본크기(필요 전환수)와 목표 검정력을 정해두고, 그 기준에 도달하기 전에 중간 결과만 보고 조기 종료하지 않아야 한다 — 이른 종료는 우연한 변동을 실제 효과로 오판하는 흔한 원인(peeking problem)이다. 실험군·대조군 사이에 같은 사람이 양쪽에 동시에 노출되는 오염(contamination)이 생기면 결과를 신뢰할 수 없다 — 오디언스를 완전히 분리하거나(지역 분할, 리스트 분할), 최소한 겹치는 비율을 사전에 확인해야 한다. 실험을 설계할 때는 시작 전에 최소 표본크기와 종료 기준을 문서로 먼저 확정해두시면, 중간에 결과가 흔들려도 원칙대로 끝까지 갈 수 있습니다.