антифрод директ: новое поколение алгоритмов против недействительных кликов

Контекст обновления и цели

Антифрод Директа сегодня — это комплекс защитных механизмов, которые предотвращают расход рекламных бюджетов на недействительный трафик и поддерживают корректность аналитики. В этом году Яндекс Директ обновил подход к фильтрации подозрительных событий, усилив машинное обучение и расширив набор сигналов в реальном времени. Цель изменений — обеспечить стабильность показателей эффективности, повысить прозрачность для рекламодателей и одновременно сохранить охват аукциона там, где он приносит реальную ценность.

Обновление ориентировано на снижение доли недействительных кликов и показов, не затрагивая честные взаимодействия пользователей. Команда уделяет особое внимание минимизации ложноположительных срабатываний, так как необоснованные блокировки трафика могут мешать обучению автостратегий и приводить к упущенным конверсиям. В основе — научный подход к классификации трафика: гипотезы валидируются на бенчмарках, а контуры защиты регулярно адаптируются к новым паттернам злоупотреблений.

Для рекламодателей это означает более предсказуемый биллинг и улучшенную интерпретируемость данных в отчетах. На уровне экосистемы усиливается устойчивость к координированным злоупотреблениям, включающим автоматизированные клики, клик-фермы и мотивированные установки, что помогает поддерживать здоровье рекламного рынка. Сама по себе система не отменяет необходимости внутренней гигиены аналитики у рекламодателей, однако антифрод Директа заметно снижает нагрузку на ручные проверки.

Недействительный трафик: что это и почему важен

Недействительный трафик — это клики и показы, которые не несут ценности рекламодателю и не отражают намерений реальных пользователей. К таким событиям относят трафик от ботов, скриптов и эмуляторов, действия клик-ферм, мотивированные клики и установки, а также поведение с подменой атрибуции. На практике это приводит к искажению маркетинговой аналитики и ухудшению управляемости рекламных стратегий.

Риски для бизнеса включают прямые потери бюджета, снижение рентабельности инвестиций и неверные выводы по эффективности каналов. Дополнительно страдает пользовательская и брендовая безопасность, поскольку площадки и источники, допускающие злоупотребления, могут скрывать недобросовестные практики. Для рекламодателей важно понимать, что антифрод Директа работает как часть более широкой системы защиты, охватывающей и отбор источников трафика, и мониторинг качества конверсий.

Масштаб проблемы на рынке значителен и постоянно меняется из‑за эволюции инструментов фрода и доступности эмуляторов. Платформы уровня Яндекс играют ключевую роль в противодействии, поскольку располагают большими массивами данных для обучения моделей и могут применять графовые методы на множестве площадок. Это создает эффект сетевой защиты, который усиливается по мере накопления сигналов и обратной связи от рекламодателей.

Ключевые отличия от прежней версии

Ниже — основные изменения в архитектуре и процессах принятия решений в сравнении с предыдущим поколением защиты.

Компонент	Раньше	Сейчас	Практический эффект
Тип моделей	Правила + базовые ML-классификаторы	Гибрид: онлайновые ML, графовые признаки, адаптивные пороги	Меньше ложных блокировок при всплесках
Окна детекции	Фиксированные интервалы	Динамические окна с учетом сезонности и вертикалей	Лучшее отделение честных аномалий от фрода
Покрытие сигналов	Поведенческие и сетевые базовые сигналы	Поведенческие, сетевые, устройство, маршрут трафика, постклик	Повышение полноты выявления
Прозрачность	Ограниченные пометки в отчетах	Отдельные метрики недействительных событий и сроки пересмотров	Предсказуемый биллинг и аудит
Контроль качества	Выборочные проверки	A/B‑валидация, бенчмарки, обратная связь от рекламодателей	Стабильные метрики и постепенный релиз

Как работает обновленный антифрод Директа

Сигналы и модели: что усилили и добавили

Ключевое усиление связано с поведенческими паттернами и работой с временными рядами кликов и показов. Модели анализируют частоту событий, распределение задержек между действиями и глубину взаимодействия на сайте после клика. Это позволяет отделять органичное поведение людей от механистичных сценариев, характерных для автоматизированных генераторов трафика.

Сетевые индикаторы включают аномалии на уровне IP/ASN, признаки использования прокси и VPN, отпечатки эмуляторов устройств и подозрительные User‑Agent. Когда разные источники маскируются под одни и те же характеристики, графовые методы выявляют согласованные группы и нестандартные маршруты трафика. В таких случаях антифрод Директа применяет дополнительные проверки и может задерживать финальное решение до постклик‑валидации.

Графовые связи и когорты площадок помогают искать координацию между источниками трафика, особенно когда злоупотребления распределены по нескольким доменам или приложениям. На графе можно выделить пулы аномально взаимосвязанных узлов и оценить устойчивые паттерны связности, не свойственные честным экосистемам. Это повышает полноту детекции и сокращает окно, в котором недействительные клики могли бы повлиять на бюджет.

• Поведенческие признаки: ритм кликов, глубина сессий, распределение событий по времени суток и дням недели.
• Сетевые признаки: подсети, автономные системы, признаки туннелирования трафика, редкие или конфликтующие сигнатуры устройств.
• Графовые признаки: плотность связей между площадками, повторяемость маршрутов, нетипичные кластеры взаимодействий.
• Гибридная логика: правила, ML‑классификаторы и адаптивные пороги, действующие согласованно и проверяемые на бенчмарках.

Гибридный подход означает, что ни один тип сигнала не является решающим в одиночку. Прослойка правил помогает быстро реагировать на известные паттерны, пока модели переобучаются на новых данных. В совокупности это позволяет антифроду Директа поддерживать и скорость, и качество решений, снижая просадки в охвате для добросовестных источников.

Контуры защиты: до клика, после клика, пост‑верификация

Первый контур — предфильтрация показов и кликов на стороне аукциона и площадок, где отсеиваются заведомо подозрительные запросы. Он работает с наименьшей задержкой и позволяет снизить нагрузку на следующие этапы, не затрагивая релевантные показы. При необходимости система применяет мягкие меры, такие как снижение приоритета в аукционе для сомнительных связок сигнала и площадки.

Второй контур — постклик‑валидация, где решение может быть отложено для дополнительной оценки качества взаимодействия. Здесь анализируются постклик‑сигналы, сервер‑сайд‑события и агрегированные метрики по кампаниям, чтобы подтвердить или опровергнуть гипотезу о недействительности трафика. Если обнаружены признаки фрода, антифрод Директа инициирует пересмотр и дальнейшие компенсации.

Третий компонент — механизм пересмотров и компенсаций, который обрабатывает выявленные недействительные события в регламентные сроки. В отчетах отражаются пометки о пересогласованных кликах и списаниях, что повышает предсказуемость финансового учета. Приватность соблюдается за счет агрегирования данных и ротации сигналов, а устойчивость к обходу обеспечивается регулярным обновлением порогов и бенчмарков.

Подход к приватности подразумевает, что персональные данные пользователей не раскрываются и используются только в агрегированном или псевдонимизированном виде. Это соответствует лучшим практикам рынка и требованиям к безопасности данных. В целом архитектура строится так, чтобы сигналы были полезны для детекции, но не компрометировали пользовательские интересы.

Карта сигналов и действий по типам фрода

Тип недействительного трафика	Ключевые сигналы	Решение системы	Комментарии
Боты/эмуляторы	Аномальный User‑Agent, отпечатки устройств, стабильные интервалы	Предфильтр + понижение в аукционе, затем блокировка	Часто подтверждается постклик‑сигналами
Клик‑фермы	Кластеры IP/ASN, графовые связи площадок	Заморозка решения до верификации, компенсации	Высокая корреляция в маршрутах трафика
Мотивированный трафик	Низкая глубина, быстрые возвраты, неестественные конверсии	Пересмотр после постклика, ограничение источника	Проверка по когортам и атрибуции
Подмена атрибуции	Аномальные рефереры, шаблонные метки, конфликты S2S	Пост‑верификация, корректировка учета	Требует чистых серверных событий

Контроль качества: валидация и бенчмарки

Качество решений поддерживается за счет A/B‑валидации, «теневого» прогона моделей и регулярных бенчмарков. Измеряются:

• Доля выявленного недействительного трафика и ее стабильность во времени.
• Уровень ложноположительных срабатываний и влияние на охват.
• Стабильность конверсий после пересмотров и компенсаций.

Подробности по принципам учета и срокам компенсаций доступны в «справке Директа», а новости релизов агрегируются на портале «Яндекс Реклама».

Метрики в интерфейсе и как их читать

Обновление сопровождается расширением отчетности и пояснений к метрикам. Для удобства чтения данных рекомендуем ориентироваться на следующие показатели:

• Недействительные клики/показы: выделяются отдельной метрикой и исключаются из расчетов эффективности.
• Возвраты и пересмотры: суммы и даты, отражающие компенсации по результатам верификации.
• Постклик‑качество: глубина сессий, доля быстрых возвратов, сервер‑сайд конверсии.

Если вы строите собственные дашборды, рассмотрите интеграцию с сервер‑сайд трекингом. См. наш материал «Гид по S2S‑треккингу и обмену конверсиями» и разбор по меткам «Настройка и стандартизация UTM‑параметров» для корректного разреза источников.

Примерный таймлайн пересмотров

Ниже — иллюстративный пример задержек и статусов в типовом цикле проверки. Конкретные сроки зависят от нагрузки и типа аномалий.

Этап	Окно	Что происходит	Что видит рекламодатель
Онлайн‑фильтр	Миллисекунды–секунды	Отсев очевидных аномалий	Стабильный охват, часть показов/кликов не проходит
Постклик‑сбор	Часы–1 сутки	Агрегация сигналов поведения и S2S‑событий	Промежуточные списания
Пересмотр	1–7 суток	Проверка гипотез, сравнение с бенчмарками	Возвраты и пометки в отчетах

Практическое влияние на рекламные кампании

Что изменится для рекламодателей

Рекламодатели увидят более стабильные отчеты, где метрики недействительных кликов и показов выделены и учитываются при расчетах. В биллинге будут отражены пересмотры и компенсации по итогам пост‑верификации, что делает поток списаний и возвратов более предсказуемым. В некоторых вертикалях средняя цена клика может скорректироваться вследствие перераспределения трафика между площадками.

С точки зрения статистики и атрибуции обновление снижает шум в данных, облегчая работу автостратегий и аналитических моделей. Уменьшение доли недействительных событий помогает оценивать инкрементальный эффект рекламы, особенно при сквозной аналитике и сервер‑сайд трекинге. В результате антифрод Директа способствует более корректной оценке LTV и ROMI.

Охват может перераспределяться между форматами и источниками в зависимости от эффективности и чистоты площадок. Пулы с аномальными сигналами будут получать меньше трафика, тогда как добросовестные источники — больше. Это естественный эффект очистки инвентаря, который в долгосрочной перспективе повышает эффективность размещения.

Влияние по вертикалям: чего ожидать

• Ритейл и маркетплейсы: больше эффект от очистки мотивированного трафика, точнее оценка вкладов в выручку.
• Финтех и страхование: строгие постклик‑сигналы и S2S‑валидация снижают риски подмены атрибуции.
• Мобильные приложения: детальнее анализ инсталлов и раннего удержания, выявление нетипичных когорт.
• B2B: снижение шумов в малых выборках, устойчивые CPA/ROAS при более длинных окнах конверсии.

Рекомендации по настройке, мониторингу и реакции

Для настройки кампаний стоит уделить внимание ограничениям по площадкам и корректировкам ставок в сегментах с повышенным риском. Важно поддерживать чистые цели конверсий, регулярно актуализируя события и избегая смешения технических и бизнес‑метрик. Это облегчает работу алгоритмов оптимизации и помогает антифроду Директа точнее распознавать полезные взаимодействия.

В аналитике рекомендуется использовать UTM‑метки и сервер‑сайд события, а также внедрять базовые механизмы защиты от ботов на сайте. Полезно настроить алерты по аномалиям: всплески кликов без роста целевых действий, резкая смена географии или устройств, внезапный рост доли редких User‑Agent. При всплесках важно действовать по чек‑листу: верифицировать источники, анализировать разрезы по площадкам, гео и устройствам и обращаться в поддержку при необходимости. Подробный список сигналов мониторинга смотрите в «Пособии по настройке автостратегий и отсечению шума» и разборе кейсов «Как очистка инвентаря меняет стоимость лида».

• Регулярный аудит кампаний и посадочных страниц на отсечения технических конверсий и шумовых событий.
• Тесты инкрементальности для оценки реального вклада каналов в конверсии и выручку.
• Коммуникация с менеджером и опора на официальные материалы, включая справочные статьи и обновления продукта.
• Использование безопасных интеграций и корректного обмена сигналами, чтобы усилить модели оптимизации.

За подробными рекомендациями по отчетам, атрибуции и компенсациям можно обращаться в разделы официальной помощи и продуктовых материалов. Полезны страницы со справочной информацией, такие как «справка Директа», а также продуктовый портал «Яндекс Реклама», где публикуются новости и изменения. Дополнительно рекомендуем обзор по моделям атрибуции «Как выбрать модель атрибуции в 2025 году» — он поможет корректно интерпретировать изменения в отчетах.

Чек‑лист быстрой реакции при всплеске аномалий

1. Сверьте источники в отчетах: площадки, гео, устройства, время суток.
2. Проверьте корректность целей и сервер‑сайд событий, устраните технические конверсии.
3. Ограничьте проблемные площадки, примените корректировки ставок.
4. Соберите образцы логов и обратитесь в поддержку с временными метками.
5. Запланируйте пост‑анализ и A/B‑сравнение после пересмотров и компенсаций.

Кейсы: как меняются метрики после обновления

Ниже приведены обобщенные примеры влияния обновления на разные типы аккаунтов (цифры иллюстративные):

Частые вопросы, мифы и вектор развития

Частые вопросы и заблуждения про антифрод Директа

Один из частых вопросов звучит так: «Скликивают бюджет — почему система не видит?». Важно учитывать временные окна и пороги срабатывания: часть решений принимается отложенно, чтобы снизить долю ложных блокировок и не повредить честному трафику. Поэтому списание может быть отражено сразу, а пересмотр — позже, когда постклик‑сигналы собраны и оценены.

Другое распространенное заблуждение — «Почему клики списались, а затем вернулись?». Этот эффект связан с многоступенчатой архитектурой: предфильтр не блокирует все аномалии, а пост‑верификация фиксирует их и инициирует компенсации. Такой процесс повышает точность, а антифрод Директа при этом остается прозрачным через метки в отчетах и регламентные сроки возвратов.

Также часто спрашивают: «Можно ли полностью отключить весь сомнительный трафик?». Полное отключение невозможно без риска обрезать полезные сегменты, так как некоторые паттерны перекрываются с редким, но честным поведением пользователей. Поэтому система ищет компромисс между жесткостью фильтрации и сохранением охвата, корректируя пороги и проверяя гипотезы на бенчмарках.

Еще один миф — «Антифрод влияет на ранжирование и качество объявлений». Механизмы защиты и механизмы ранжирования разграничены, а их метрики оптимизируются независимо. Это сделано для прозрачности аукциона и предсказуемости ставок, чтобы антифрод Директа не искажал конкуренцию между релевантными объявлениями.

Ориентиры на будущее и как готовиться

В качестве метрик успеха рассматриваются доля выявленного фрода, стабильность конверсий и снижение ложноположительных срабатываний. Эти показатели отслеживаются на отложенных интервалах и сравниваются с контрольными выборками, что позволяет объективно оценивать влияние обновлений. При необходимости корректируются признаки и пороги, чтобы поддерживать оптимальный баланс между защитой и эффективностью.

Экосистема рекламы переживает сдвиги в области конфиденциальности, cookie‑less и расширения S2S‑интеграций. Это требует от систем защиты пересмотра сигналов и усиления внимания к качеству серверных событий. В этой логике антифрод Директа будет опираться на более надежные источники данных и устойчивые признаки, которые трудно подделать. Практические рекомендации по чистоте данных можно найти в документации «Яндекс Метрики» и отраслевых стандартах «Media Rating Council (MRC)» и «IAB IVT Guidelines».

Роль рекламодателя остается ключевой: качественные product‑фиды, быстрые и безопасные лендинги, корректные цели и согласованные схемы обмена сигналами повышают точность оптимизации. Стоит регулярно отслеживать обновления в официальных материалах Яндекс, включая «раздел по биллингу и компенсациям» и анонсы в «Яндекс Рекламе». Для углубления в методологию атрибуции см. наш обзор «Как выбрать модель атрибуции в 2025 году» — он помогает соотносить пересмотры с вкладом каналов.

По мере развития методов обхода защиты платформы усиливают графовые модели и адаптивные контуры в реальном времени. Важно, чтобы и рекламодатели, и партнерские площадки поддерживали единые стандарты качества и оперативно делились обратной связью через официальные каналы. Такая координация помогает системе быстрее подтверждать гипотезы и делает антифрод Директа более устойчивым к новым сценариям злоупотреблений.

Наконец, развитие отчетности и прозрачности остается приоритетом: более детальные пометки в логах и улучшенные визуализации облегчают диагностику и обучение команд. Рекламодатели выигрывают от возможности проверять влияние пересмотров на модели атрибуции и быстрее принимать решения по бюджетам. В совокупности эти изменения укрепляют доверие к экосистеме, где антифрод Директа работает не изолированно, а как центральный элемент безопасной и эффективной рекламы.

Глоссарий

• Недействительный трафик (IVT) — показы/клики без ценности для рекламодателя.
• Постклик‑валидация — анализ поведения после клика с учетом сервер‑сайд сигналов.
• Графовые признаки — характеристики связности источников и маршрутов трафика.
• Пересмотр — процедура повторной проверки и компенсации недействительных событий.
• Адаптивные пороги — динамические границы решений в зависимости от контекста.