<b>Как вычищать фрод из пуш-трафика до того, как он сожрёт ROI</b>

<b>Как вычищать фрод из пуш-трафика до того, как он сожрёт ROI</b>

Разбираем техническую сторону вопроса. В пуше фрод обычно видно не по одному сигналу, а по набору аномалий: • одинаковый user-agent и низкая вариативность по устройствам; • всплеск кликов без нормального post-click поведения; • слишком короткие сессии и одинаковая глубина просмотра; • повторяющиеся IP/подсети при разных креативах. Один признак ничего не доказывает, но 3-4 вместе уже дают повод резать поток.

На практике я делю трафик на 3 корзины: 1) валидный — есть клики, время на ленде, события; 2) серый — клики есть, но метрики поведения слабые; 3) мусор — нулевая вовлечённость, повторяемые паттерны, странные рефералы. Важен не только blacklist, но и whitelist: если источник стабильно даёт конверсии, не рубите его из-за единичного шума.

Фильтрация строится на правилах: • отсекаем площадки с аномально высоким CTR и нулевым CR; • режем сегменты, где много кликов, но нет scroll/engagement; • ставим постклик-антифрод по времени до события; • проверяем совпадение timezone, языка, гео и устройства. Когда эти параметры расходятся, фрод часто прячется в несоответствии контекста, а не в самом клике.

Аналитика показала следующее: ручная чистка без логики быстро превращается в лотерею. Сначала собираем сигналы, потом режем по правилам, затем пересматриваем срезы по источникам и креативам. Оставляем только то, что конвертит.