Anti-fraud ломается не на трафике, а на кривых правилах допуска
Что бросилось в глаза за неделю: большинство ложных срабатываний появляются не из-за «плохих» кликов, а из-за слишком грубой логики фильтрации. Когда в один bucket попадают разные GEO, устройства и источники, антифрод начинает резать нормальный трафик вместе с мусором.
Рабочая схема почти всегда строится на трёх слоях:
— поведение: скорость, повторяемость, глубина сессии;
— контекст: GEO, язык, часовой пояс, ASN, тип устройства;
— история: повторные визиты, связки cookie, совпадение fingerprint.
Есть наблюдение которое стоит проверить: если правило срабатывает только на одном признаке, оно редко живёт долго. Лучше собирать сигнал из 2–3 слабых индикаторов, чем ставить жёсткий бан по одному маркеру. Иначе вы начнёте терять качественные лиды, а не ботов.
Отдельно смотрите на разницу между проверкой до преленда и после конверсии. Первый этап нужен для отсечения мусора, второй — для поиска паттернов в уже принятом трафике. Без этой пары антифрод превращается в случайный фильтр.
Держите правила короткими, а логи — подробными: тогда можно быстро понять, что режет конверт, а что действительно спасает бюджет.
Cloaking Stack — Keitaro, Adspect, Imklo
@cloaking_stack
Anti-fraud ломается не на трафике, а на кривых правилах допуска
Этот пост опубликован в Telegram-канале Cloaking Stack — Keitaro, Adspect, Imklo. Подписаться можно по ссылке: @cloaking_stack.