Фильтрация бот-трафика в трекере: как не сливать бюджет в мусорный трафик

Фильтрация бот-трафика в трекере: как не сливать бюджет в мусорный трафик

Бот-трафик ломает атрибуцию, портит ROI и мешает нормальному сплит-тесту. На стороне трекера фильтрация должна работать не «по ощущениям», а по набору сигналов: user-agent, IP/ASN, частота кликов, отсутствие конверсионного поведения, аномальные реферы. Один фильтр редко спасает — нужен стек проверок.

Собирай правила в таком порядке:
— сначала режь очевидное: пустые/битые UА, дата-центры, подозрительные ASN;
— потом смотри на поведенческие паттерны: слишком короткий time-to-action, одинаковые сессии, повторяемые цепочки кликов;
— отдельно выделяй postback-валидацию: если клики есть, а конверсий нет при нормальном объёме, трафик уходит в карантин;
— не смешивай в одну корзину ботов и низкокачественный human-трафик, иначе сам задушишь хорошие источники.

Важно не просто блокировать, а логировать причину срабатывания. Без этого ты не поймёшь, где проблема: в источнике, крео, прокладке или в маршрутизации. Для S2S-схемы критично сверять postback-id, timestamp и IP-цепочку: если данные расходятся, фильтр должен не резать конверсию, а помечать её на ручную проверку.

Чистим логи, проверяем постбэки. Настрой фильтрацию как слой контроля качества, а не как грубый бан-лист — тогда трекер начнёт не только считать, но и защищать профит.