В 2025 году проблема рекламного фрода остается актуальной для бизнеса, агентств, рекламных платформ и паблишеров. По оценкам экспертов, из-за мошеннических схем компании теряют значительные бюджеты, а рекламные платформы вынуждены постоянно совершенствовать механизмы защиты. Как именно злоумышленники адаптируются к новым технологиям? Какие методы и инструменты помогают выявлять и предотвращать фрод? И какие шаги могут предпринять малые и средние компании, чтобы минимизировать свои риски? Об этом мы поговорили с Дмитрием Емельяновым, который поделился своими наблюдениями, примерами и рекомендациями по борьбе с фродом в цифровой рекламе.

Какие убытки несет рекламная индустрия из-за фрода?

Участники рекламного рынка:

Убытки бизнеса:

●        оплата за роботные клики, просмотры и конверсии (фрод паблишеров, происки конкурентов, приложения для заработка, вирусы, выгул роботов для маскировки под реального пользователя)

●        Искажается маркетинговая аналитика, сложно понять, что работает эффективно, а что нет, поскольку трафик на ресурсе тоже становится роботным/человеческим.

●        Загрузка колл-центров на обработку спамовых, роботных лидов.

Убытки агентства:

●        бренды теряют доверие к цифровой рекламе, снижая бюджеты на маркетинг, уходят от агентства.

Рекламные платформы: клиент уходит на другую в поисках либо лучшего таргетирования, либо лучшего антифрода.

Реселлеры: получают более строгий контроль из-за больших подозрений к механике и сложности отслеживания истории пользователя (после реселлера как будто бы новый).

Паблишеры: страдают от роботов, которые приходят на легитимные платформы и кликают по рекламе. Роботам это надо, чтобы замаскироваться под нормального пользователя. Например, они заходят на новостные, спортивные сайты, эротические и пр. Цель - не дать себя обнаружить рекламным системам.

Какие виды фрода наиболее распространены в 2025 году?

Бот трафик

Мобильные фермы

Куки-стаффинг

Клик hijacking

Phone hijacking

Спам форм

Спам в звонках и трекерах звонком

Мотивированный трафик живыми людьми - либо за деньги в приложениях, либо дети под предлогом игры заполняют формы.

Какой ущерб наносит клик-фрод и как его можно обнаружить?

 Не существует универсальных метрик и признаков фрода ни для одной из сторон рекламного рынка. Кроме того, приведенные метрики в отрыве от настроек рекламных продуктов тоже бесполезны.

●        Аномально высокий CTR и его скачки без изменений настроек и бюджетов, без изменений целей и событий, за которые идет биллинг (покупка, форма).

●        Conversion rate слишком высокий, но нужна правильно настроенная цель-событие. Например, чекаут на сайта. Но не просмотр Х страниц сайта.

●        Время и глубина просмотра, при этом легитимные пользователи могут уйти с плохо сделанного сайта, на котором нет того, что обещано в рекламе, он долго загружается или с ним неприятно работать.

●        Концентрация в гео или IP - может свидетельствовать о ферме или хостинге. При этом важно убедиться, что нет таргетирования на регион.

●        Всплески трафика в различных срезах.

●        Цена лида - наиболее эффективно.

О фроде можно говорить, если есть несколько скачков одновременно, и они не вызваны изменением рекламных настроек.

Как мошенники адаптируются к новым технологиям антифрода?

●        Эмуляторы устройств.

●        Расширение сети ботов, чтобы не выполнять одним ботом более одного клика, при этом они продолжают жить своей жизнью, ходить по сайтам, читать новости, письма на почте.

●        Используются базы утечек для заполнения форм реальными данными.

●        Используются реальные дешевые телефоны.

●        Мотивируются люди, которые за деньги выполняют дорогой клик или заполнение форм.

●        Ищут уязвимости для регистрации “более доверенного аккаунта” в больших рекламных системах.

●        Некоторые используют промо и пользуются триальными версиями платных сервисов.

●        Заходят на страницы популярных ресурсов, где кабинет может быть только по личной идентификации, но не в личный кабинет.

●        Интересуются эротикой.

Как искусственный интеллект и машинное обучение помогают выявлять фрод?

Огромные объемы трафика уже не могут быть обработаны без МО. Поведенческий анализ, анализ аномалий - это делает ИИ.

Помимо прочего такой подход позволяет балансировать между ложноположительными срабатываниями и баном фрода. Перебанивать рекламный трафик тоже плохо для клиента, поскольку в этом случае алгоритмы таргетирования не используют его для обучения рекламных кампаний.

Какие технологии, по вашему мнению, станут ключевыми в борьбе с фродом в ближайшие 5 лет?

Сильно зависит от рекламной платформы и какие данные доступны. Прежде всего это deep learning и применение языковых моделей. Сейчас главная сложность в вычислительной дороговизне на огромных объемах рекламного трафика.

Какие шаги могут предпринять малые и средние компании для минимизации рисков?

Грамотная настройка собственных сайтов, использование доверенных рекламных платформ, таргетирование на гео, таргетирование на хорошие качественные события, которые хорошо фильтруют воронку клиентского пути.  Мониторинг метрик и быстрая реакция - валидация внутри, обращения в поддержку платформы.

Какие ключевые вызовы в борьбе с фродом вы считаете наиболее актуальными?

Времена, когда робот кликал 100 раз прошли. Сейчас большие вызовы в их избирательности и бОльшей маскировке и в пути Интернета в cookie-less состояние. Чем меньше рекламные платформы знают про пользователя, тем хуже будет и таргетирование, и защита от роботов (могут быть задеты легитимные пользователи).

Какие рекомендации вы могли бы дать рекламодателям для защиты от фрода?

●        Выбирать проверенные платформы,

●        анализировать аномалии,

●        инвестировать в UX своих ресурсов,

●        инвестировать в аналитику клиентского пути,

●        таргетироваться на хорошие события, которые реально ведут или к покупке, или к лиду,

●        для крупных игроков - инвестировать в свой антифрод,

●        быть на связи со службой антифрода платформы - для компенсаций и улучшения качества защиты.