Фрод в трафике не лечится ручной модерацией — нужна автоматическая отсечка по сигналам

Фрод в трафике не лечится ручной модерацией — нужна автоматическая отсечка по сигналам

Фрод редко выглядит как одна явная аномалия. Чаще это набор слабых признаков: высокий CTR без лидов, короткие сессии, одинаковые UTM-цепочки, повторяющиеся user-agent, всплеск кликов с одного ASN. Если смотреть только на цену лида, мусор легко проходит в отчёт и портит оптимизацию.

Собирайте правила на уровне источника, площадки и устройства:
• отключать связку при аномальном росте кликов без конверсий;
• снижать ставку, если время на сайте ниже порога и нет глубины просмотра;
• помечать трафик как подозрительный, когда совпадают IP-диапазон, user-agent и реферер;
• исключать сегменты, где лиды есть, но CRM стабильно возвращает отказы.

Лучше не банить всё сразу. Сначала отправляйте подозрительные сегменты в отдельную ветку, где скрипт сравнивает их с нормой за последние N конверсий. Если отклонение держится, правило срабатывает автоматически через API: пауза, минус-ставка или перенос бюджета в чистые источники.

Аналитика показала аномалию, разбираем техническую причину. Когда фильтр построен на поведенческих и сетевых сигналах, а не на одной метрике, он работает дольше и режет не трафик, а шум.