Как в трекере отсеять ботовый трафик до того, как он сожрёт спенд

Как в трекере отсеять ботовый трафик до того, как он сожрёт спенд

Давайте декомпозируем этот кейс на составляющие метрики. Бот почти всегда палится не по одному сигналу, а по связке: нулевой time-to-action, одинаковые user-agent, аномальный CR на кликах без глубины, всплеск лидов с одного сабайди при пустом холде.

Что нужно смотреть в трекере:
— распределение кликов по IP/ASN и повторяемость девайсов;
— разрыв между CTR, LPV и регой: если клик есть, а прокла не грузится, это не всегда техпроблема;
— паттерны по времени: ровные дейли без человеческой “рваности” часто дают автотрафик;
— конверсии без микродействий: скролл, mousemove, focus, delay.

Фильтрация работает, только если правила завязаны на когорты, а не на эмоции. Сначала режем явный мусор: дубли IP, слишком короткие сессии, одинаковые параметры захода, подозрительные реферы. Потом строим whitelist по источникам, где есть нормальный апрув, и отдельно держим blacklist по сабам, с которых уже был слив. Цифры не врут, в отличие от авторов успешных кейсов.

Если трекер позволяет, ставьте постбэки на промежуточные события и сравнивайте их с данными сети: бот может дать лид, но не даст валидный апрув и повторный контакт. Итоговый ROI здесь вытягивают не фильтры в один клик, а связка из логов, сегментации и жёсткого отсечения аномалий.

Сначала находите паттерн мусора, потом режете его правилом; иначе вы просто меняете форму слива, а не убираете его источник.