<b>Ad fraud в маркетинговом стеке — где он прячется и как его ловят</b>

<b>Ad fraud в маркетинговом стеке — где он прячется и как его ловят</b>

Мошеннический трафик редко выглядит как «боты в лоб». Чаще он маскируется под нормальный инвентарь: дешёвые клики, странные всплески CTR, короткие сессии без глубины, одинаковые user-agent и повторяющиеся паттерны в postback-событиях.

Смотрите не только на клики, а на связку сигналов:
• источник трафика и домен-реферер
• время до конверсии и распределение по часам
• долю однотипных IP, ASN и гео
• поведение после клика: scroll, viewability, engagement
• совпадение атрибутов в CRM/CDP с аномалиями в ad stack

Особенно полезно сравнивать рекламные события с серверной аналитикой. Если pixel фиксирует конверсии, а backend не видит соответствующих заказов, значит проблема может быть не в креативе, а в подмене сигналов, cookie stuffing, click injection или в фальшивых postback’ах.

Для фильтрации держите раздельные пороги для mobile, CTV и web: один и тот же шаблон аномалии в разных каналах означает разные риски. В отчётах антифрода важны не средние значения, а хвосты распределений: пики по одному паблишеру, кластер одинаковых устройств, повторяемые сессии без нормальной глубины.

Практика простая: строить baseline по каждому каналу, помечать неестественные кластеры и сверять их с логами серверной атрибуции. Если сигнал не бьётся между рекламной платформой, аналитикой и CRM, его надо считать подозрительным до разборa.