<b>Ad-fraud почти всегда виден в логах раньше, чем в отчётах DSP</b>

<b>Ad-fraud почти всегда виден в логах раньше, чем в отчётах DSP</b>

Схема обычно начинается не с «магии», а с повторяемости: одинаковые user-agent, ровные интервалы запросов, подозрительно чистые referrer-цепочки и одинаковые модели поведения между множеством сессий.

Смотрите на четыре слоя:
— трафик: всплески с низкой глубиной скролла, нулевым dwell time, короткими сессиями
— идентификаторы: нестабильные cookie, частая смена device ID, одинаковые связки IP/ASN
— контент: несоответствие гео, языка браузера и страницы
— конверсия: много кликов, мало post-click событий и почти нет нормальной атрибуции

Особо полезно строить базовую линию по источнику инвентаря и отдельно по placement. Ad-fraud редко выглядит как общий рост; чаще это локальный перекос в одном приложении, одном SDK, одном паблишере или одном маршруте через supply chain.

Если у вас есть доступ к сырым событиям, ищите кластеры по времени и схожим признакам, а не только по кликам. Фрод-сегменты любят имитировать шум, но плохо маскируют синхронность и однотипность.

Главное правило: подозрительным считается не только «слишком много кликов», а любая зона, где поведение трафика перестаёт быть разнообразным.