Antifraud в Mini App ломают не боты, а повторяющиеся сигналы поведения

Antifraud в Mini App ломают не боты, а повторяющиеся сигналы поведения

Проверять нужно не только клики, но и весь путь: частоту запусков, глубину сессии, возвраты в коротком окне, одинаковые сценарии входа. Если у группы аккаунтов совпадают тайминги, порядок экранов и источник трафика — это уже повод ставить флаг.

Что мониторить в первую очередь:
— DAU/MAU и аномальные пики по одному GEO или одному источнику
— D1/D7 retention у новых пользователей против исторической базы
— Session length: слишком короткие и слишком ровные сессии
— Повторяющиеся device fingerprints, IP-диапазоны, прокси-сетки
— Синхронные действия: одинаковые клики, апгрейды, реферал-цепочки

В Mini App полезно смотреть на связку метрик, а не на одну цифру. Например, высокий трафик без роста глубины и без стабильного возврата часто означает либо плохой источник, либо фарм. Ещё один сигнал — резкий рост конверсии в первый экран при просадке LTV: так бывает, когда мотивированный трафик маскируется под органику.

Отдельно отмечайте поведенческие шаблоны: одинаковое время до первого тапа, отсутствие ошибок в интерфейсе, нулевая вариативность маршрута. Настоящий пользователь всегда шумнее, чем ферма.

Лучшая схема — не банить по одному признаку, а собирать score по нескольким сигналам и отсекать только после повторения паттерна.