Anti-fraud в push: какие сигналы реально палят мусорный трафик

Anti-fraud в push: какие сигналы реально палят мусорный трафик

На push я первым делом смотрю не на CR, а на поведение клика до конверсии. Если сеть отдаёт много одинаковых паттернов — это уже сигнал. Фильтры и ручной whitelist можно поставить позже, но сначала надо понять, где трафик ломается.

— Слишком ровный CTR по источникам при разном GEO и плейсменте. Живой трафик гуляет, бот — нет.
— Короткий лаг между показом и кликом у пачки сабов. Если все кликают «моментально», это не похоже на нормальное поведение.
— Один и тот же user-agent/ОС/браузер в непропорционально большой доле.
— Конверсия есть, а postback-паттерн не бьётся с кликами: много кликов без дожима, потом редкие всплески.

Ещё один маркер — частотный кап. Если на одном источнике кап высокий, а CR падает при росте частоты, часто проблема не в крео, а в повторных показах одной и той же аудитории. Такие сабы лучше сразу уводить в blacklist, а не «докручивать» бюджетом.

Проверяю и распределение по времени: у фрода часто слишком ровные пики без дневной логики. Нормальный трафик даёт разброс, особенно на широких гео и в дорогих сетках. Если сеть не даёт разрез по сабам, антифрод смотреть почти вслепую.

Если видите одинаковое поведение на клике, капе и postback — режьте не крео, а источник. В push это дешевле, чем пытаться лечить мусор оптимизацией.