Ad Fraud в programmatic: 7 фильтров, которые режут мусор до аукциона
Давайте заглянем под капот алгоритма: борьба с fraud начинается не с post-bid отчёта, а с того, как DSP получает и ранжирует трафик. Если в инвентарь попадают слабые SSP, resell-цепочки и площадки без прозрачного supply path, вы платите за объём, который никогда не увидит реального пользователя.
Базовый фильтр — SPO и whitelist по SSP/publisher ID. Дальше включайте:
— антифрод-сигналы по viewability, IVT/SIVT и аномальным паттернам кликов;
— отсечение data center, proxy, headless и подозрительных user-agent;
— частотный контроль: боты любят сверхчастые показы и нелогичные сессии;
— постбид-разбор: win rate, time-to-bid, аномалии CTR и конверсий по площадкам.
Не доверяйте только brand safety: он режет токсичный контент, но почти не ловит injection, spoofing и cookie stuffing. Нужны связка pre-bid + verification + лог-уровень, иначе fraud просто переедет в другой слой воронки. И отдельно проверяйте first-party data: плохие сегменты тоже умеют маскировать мусор под «премиум-аудиторию» 🔍
Если DSP не даёт разложить показы по supply path и не показывает, где здесь скрытая маржа вендора, эффективность на длинной дистанции будет иллюзией. Лучший тест — сравнить несколько маршрутов закупки на одном и том же креативе, с одинаковым таргетингом и жёстким разбором логов.
Сравнение топовых DSP платформ
@dsp_platforms_battle_arb
Ad Fraud в programmatic: 7 фильтров, которые режут мусор до аукциона
Этот пост опубликован в Telegram-канале Сравнение топовых DSP платформ. Подписаться можно по ссылке: @dsp_platforms_battle_arb.