<b>Бот-трафик из сеток палится не по одному сигналу, а по пачке мусорных следов</b>

<b>Бот-трафик из сеток палится не по одному сигналу, а по пачке мусорных следов</b>

Первый фильтр — поведение. У ботов часто ровный session time, почти нулевая глубина, одинаковые тайминги кликов и отсутствие микродвижений: скролла, фокуса, hover. Человек шумит, бот исполняет сценарий.

Дальше смотри на сетевые и браузерные следы:
— один ASN или подсеть на сотни заходов;
— пустой или странный referer;
— одинаковые user-agent и размер окна;
— IP из дата-центров, VPN, прокси-ферм;
— слишком чистый или сломанный canvas/WebGL отпечаток.

Хорошая практика — не банить сразу, а ставить скоринг. Если визит набрал 2–3 красных флага, уводи его в отдельный сегмент: урезай ценность, не показывай жирные офферы, не корми ретаргет. Анализ логов не врет, в отличие от техподдержки.

Для отсечки используй не только антибот-скрипт, но и дешёвые поведенческие маркеры: задержка до первого клика, движение курсора, повторные визиты с тем же отпечатком, совпадение IP/UA/часового пояса. Если источник стабильно даёт клики без конверсий и с короткими сессиями, это не «плохой креатив», это мусорный трафик.

Оптимизируй под алгоритм, конвертируй под человека: сначала режь подозрительные паттерны, потом уже трогай оффер.