Как в трекере быстро отрезать ботовый трафик до слива спенда

Давайте декомпозируем этот кейс на составляющие метрики. Ботовый трафик палится не по одному сигналу, а по связке: нулевой time-to-click, одинаковые user-agent’ы, сверхкороткие сессии, аномально высокий CR в клик и пустой postback. Если смотреть только на CTR или CPC, мусор легко маскируется под «дешевый трафик».

Первый фильтр — логика входа. Сверяйте IP, ASN, geo и время между кликом и событием. Подозрительны кластеры, где лиды приходят пачкой с одного диапазона, а поведение на преленде одинаковое до секунды. Второй фильтр — device fingerprint: если отпечаток меняется, а цепочка переходов нет, это не живой юзер, а эмуляция.

Дальше режем по cohort-логике: отдельно анализируем источники, плейсменты, креативы и субаккаунты. Ботов чаще всего выдают связки с высоким click-to-lead, но провальным апрувом и холдом. Полезно сразу ставить антибот-правила: min session duration, ограничение повторных кликов, фильтр по referrer и автоматический бан подозрительных паблишеров. 🧪

Финал простой: не ищите «идеальный антибот», стройте каскад фильтров. Если в трекере нет разреза по IP/UA/времени до конверсии, вы оптимизируете не трафик, а шум.