IVT не ловится одной метрикой: вот карта категорий и сигналы детекта
В fraud-check обычно смешивают всё подряд. Разделяйте IVT на группы: • GIVT — известные боты, сканеры, дата-центровый трафик; • SIVT — сложная автоматизация, прокси, подмена окружения; • misattribution — когда инвентарь и событие не совпали, но это ещё не fraud.
Детект GIVT строится на жёстких правилах: user-agent, IP reputation, ASN, частота запросов, отсутствие нормального cookie/ID path, а также несостыковки в device graph. Если request идёт пачками с одинаковым timeout, одинаковым geo и пустым page context — это не “низкий quality”, это кандидат в фильтр.
SIVT ловится корреляцией. Смотрите не на один сигнал, а на связку: viewability ниже базовой линии, аномально короткое время до win notice, повторяемые click patterns, bounce без скролла, нестабильные TTFB, однотипные referrer chain. Для SDK-трафика полезно сравнивать session length и event order: у ботов он часто ломается на первом же boundary.
Практика для pipeline простая: храните raw bidstream, score по каждому сигналу отдельно и не режьте всё одним reject rule. Иначе вы смешаете бот-трафик, prefetch и кривую интеграцию. Лучше иметь explainable decision tree: почему request ушёл в block, allow или review.
Если IVT-модель нельзя объяснить на уровне request/response, она почти наверняка будет дорогой и шумной.
Programmatic Deep — RTB и header bidding
@programmatic_deep
IVT не ловится одной метрикой: вот карта категорий и сигналы детекта
Этот пост опубликован в Telegram-канале Programmatic Deep — RTB и header bidding. Подписаться можно по ссылке: @programmatic_deep.