гайд
Как бороться с фродом
в рекламе недвижимости
в рекламе недвижимости
Уже 9 лет мы занимаемся digital-маркетингом в недвижимости. С недавнего времени ключевой проблемой в рекламе недвижимости стал массовый поток фейковых заявок.
Чтобы улучшить качество заявок, мы тестировали различные подходы и инструменты, и сегодня готовы поделиться готовым решением — гайдом по борьбе с фродом.
В нем мы подробно разбираем природу фрода: его виды, влияние на digital-рекламу в недвижимости и эффективные методы борьбы на каждом этапе воронки.
Вы увидите наши кейсы и инструменты для блокировки ботов, а также узнаете, как повысить конверсию в целевые лиды и избежать типичных ошибок. Надеемся наш опыт поможет вам улучшить качество трафика.
Чтобы улучшить качество заявок, мы тестировали различные подходы и инструменты, и сегодня готовы поделиться готовым решением — гайдом по борьбе с фродом.
В нем мы подробно разбираем природу фрода: его виды, влияние на digital-рекламу в недвижимости и эффективные методы борьбы на каждом этапе воронки.
Вы увидите наши кейсы и инструменты для блокировки ботов, а также узнаете, как повысить конверсию в целевые лиды и избежать типичных ошибок. Надеемся наш опыт поможет вам улучшить качество трафика.
Александр Торичко
CEO Artsofte Digital, отраслевого маркетингового агентства для застройщиков
8
80
Об Artsofte Digital
проектов ЖК по всей России в портфеле
Мы — отраслевое digital-агентство для застройщиков. 17 лет на рынке. Реализуем весь комплекс digital-инструментов для продвижения новостроек и коттеджных поселков.
В портфеле компании 80 проектов жилых комплексов и коттеджных поселков от эконом- до бизнес-класса по всей России: от Калининграда до Владивостока.
лет отраслевой экспертизы
Проблема фрода на рекламном рынке с каждым годом становится все острее. Это подтверждают многочисленные исследования и отзывы участников рынка.
Мы сами сталкиваемся с последствиями фрода — как в работе агентства, так и в результатах наших клиентов.
Конверсия из уникального лида в целевой за 2023 — 2025 гг. Аналитика Artsofte Digital по проектам агентства. На скриншоте видно, как сильно упала конверсия со 2 квартала 2023 г. по второй квартал 2024 г.
Одна из основных причин — постоянный рост фродового трафика.
Уже во втором квартале 2024 года мы начали системно решать эту проблему: внедряли антифрод-систему на проектах клиентов, тестировали различные инструменты и методики, чтобы снизить долю ботов и повысить качество лидов.
Уже во втором квартале 2024 года мы начали системно решать эту проблему: внедряли антифрод-систему на проектах клиентов, тестировали различные инструменты и методики, чтобы снизить долю ботов и повысить качество лидов.
Что такое фрод и какие виды фрода бывают в лидогенерации недвижимости
Фрод — это мошенничество, при котором искусственно накручивают клики по рекламе или создают заявки без реального интереса к предложению. В digital-рекламе недвижимости это приводит к тому, что конверсия из уникальных заявок в целевые лиды падает, а доля фейковых обращений растет.
При запуске рекламы недвижимости в интернете чаще всего маркетологи сталкиваются со следующими видами фрода.
При запуске рекламы недвижимости в интернете чаще всего маркетологи сталкиваются со следующими видами фрода.
Клик-фрод — скликивание объявления в рекламе
Клик-фрод или скликивание объявлений может происходить как случайно, так и целенаправленно. Скликивание могут совершать и реальные пользователи, и боты.
Рассмотрим подробнее.
Рассмотрим подробнее.
Случайные клики от пользователей
Они возникают, когда пользователь непреднамеренно нажимает на рекламу. Чаще всего это происходит:
- из-за неудачного размещения баннеров (например, когда креатив расположен слишком близко к кнопке закрытия или в зоне случайных касаний на мобильных устройствах);
- по вине плохой верстки сайтов, где размещается реклама. Особенно часто такая ситуация встречается в мобильных версиях сайтов и приложений, когда рекламные блоки перекрывают контент.
Клики от ботов с целью «нагулять» профиль
Количество ботов резко увеличилось после 2018 года. Причиной стал выход инструментов вроде Browser Automation Studio (BAS). Этот фреймворк упростил разработку ботов — теперь их стало возможно создавать без знаний программирования.
Это породило огромный объем грязного трафика — боты имитировали поведение реальных пользователей, загрязняя статистику и расходуя рекламные бюджеты.
После этого бот-трафик стал расти очень быстро. Ботов стали массово использовать для накрутки поведенческих факторов сайтов (время нахождения на странице, глубина просмотра, количество конверсий и т.д.). Так как поведенческие факторы — ключевой критерий ранжирования в поисковых системах, владельцы сайтов пытались поднять свои позиции в выдаче, искусственно увеличивая эти показатели.
Однако у ботов возникла новая задача. Так как Яндекс считает подозрительными новых пользователей без истории посещений, ботам нужно было создать «естественную» историю поведения, поэтому они начали массово «нагуливать» профили: посещали случайные сайты, кликали по рекламе (в том числе в РСЯ) и накапливали куки.
Однако у ботов возникла новая задача. Так как Яндекс считает подозрительными новых пользователей без истории посещений, ботам нужно было создать «естественную» историю поведения, поэтому они начали массово «нагуливать» профили: посещали случайные сайты, кликали по рекламе (в том числе в РСЯ) и накапливали куки.
BAS работает по принципу визуального конструктора. Пользователи просто перетаскивают готовые блоки, задают URL-адреса для посещения, действия мыши, клики, настройки прокси.
Cookies — это хранящиеся на компьютерах и гаджетах небольшие файлы, c помощью которых сайт запоминает информацию о посещениях.
Недобросовестное скликивание объявлений
Конкуренты или злоумышленники могут намеренно скликивать объявления рекламодателя, чтобы быстрее сжечь его бюджет и освободить более высокие позиции для своих объявлений.
1. Ручное скликивание
Ручным скликиванием занимаются реальные пользователи через сервисы микрозаданий, где люди зарабатывают на кликах, просмотрах страниц, регистрациях и других простых действиях. Такой метод сложнее обнаружить, но он хуже масштабируется из-за ручной работы и более дорогой, поскольку исполнителям необходимо платить.
2. Автоматизированное скликивание ботами
Боты имитируют поведение реальных пользователей, целенаправленно атакуя конкретные объявления, ключевые слова или рекламные площадки. Чтобы Яндекс Директ их не распознал как ботов, они маскируют свои действия и имитируют человеческое поведение, используя:
Хотя рекламные системы используют комплекс технологий, алгоритмов и инструментов искусственного интеллекта, чтобы обнаружить и блокировать ботов и мошеннические клики, полностью исключить автоматизированное скликивание не удается. Боты становятся умнее и учатся проходить через фильтры.
Ручным скликиванием занимаются реальные пользователи через сервисы микрозаданий, где люди зарабатывают на кликах, просмотрах страниц, регистрациях и других простых действиях. Такой метод сложнее обнаружить, но он хуже масштабируется из-за ручной работы и более дорогой, поскольку исполнителям необходимо платить.
2. Автоматизированное скликивание ботами
Боты имитируют поведение реальных пользователей, целенаправленно атакуя конкретные объявления, ключевые слова или рекламные площадки. Чтобы Яндекс Директ их не распознал как ботов, они маскируют свои действия и имитируют человеческое поведение, используя:
- разные IP-адреса (уникальный цифровой идентификатор для каждого устройства или сети, подключающегося к интернету)
- user-agent (идентификационная строка пользователя, содержит информацию о браузере, версии программного обеспечения, операционной системе устройства и т.д.)
Хотя рекламные системы используют комплекс технологий, алгоритмов и инструментов искусственного интеллекта, чтобы обнаружить и блокировать ботов и мошеннические клики, полностью исключить автоматизированное скликивание не удается. Боты становятся умнее и учатся проходить через фильтры.
Скликивание может быть ручным или автоматизированным.
Фродовые конверсии (Conversion Fraud)
Одной из самых коварных форм рекламного мошенничества являются фродовые конверсии — когда вместо реальных клиентов застройщик получает «мусорные» заявки. Это могут быть как боты, которые заполняют формы фейковыми данными, так и намеренные действия конкурентов, желающих слить бюджет рекламодателя.
Накрутка показов (Impression Fraud) —
фрод в медийных размещениях
фрод в медийных размещениях
Владельцам сайтов, которые участвуют в Рекламной сети Яндекса (РСЯ), накрутка показов может быть финансово выгодна. Если рекламодатель использует модель CPM (Cost Per Mille — цена за 1000 показов), владелец сайта получает деньги просто за факт отображения рекламы, даже если ее никто не увидел. Чем больше «показов», тем выше RPM (доход на 1000 показов), что делает сайт более прибыльным.
Как проявляется фрод с показами?
Некоторые сайты РСЯ используют ботов или скрипты, которые автоматически обновляют страницы. Так они искусственно завышают количество показов, чтобы увеличить свою прибыль, но реальных пользователей среди таких показов крайне мало.
Также некоторые владельцы сайтов скрывают баннеры или используют невидимые баннеры. Если рекламный блок размещен за границами экрана (например, с параметрами width: 1px; height: 1px;), система Яндекса может засчитать показ, но пользователь его фактически не увидит.
Яндекс Директ активно борется с владельцами сайтов, которые накручивают показы: применяет к ним санкции вплоть до полной блокировки рекламного кабинета нарушителя. И хотя мошенничество с показами в Яндекс Директе встречается реже, чем в открытых программатик-сетях, полностью исключить его нельзя.
Также некоторые владельцы сайтов скрывают баннеры или используют невидимые баннеры. Если рекламный блок размещен за границами экрана (например, с параметрами width: 1px; height: 1px;), система Яндекса может засчитать показ, но пользователь его фактически не увидит.
Яндекс Директ активно борется с владельцами сайтов, которые накручивают показы: применяет к ним санкции вплоть до полной блокировки рекламного кабинета нарушителя. И хотя мошенничество с показами в Яндекс Директе встречается реже, чем в открытых программатик-сетях, полностью исключить его нельзя.
Как растет ботный трафик
Согласно аналитике компании Imperva (занимается разработкой решений в области кибербезопасности) в 2025 году доля мирового интернет-трафика, которая приходится на ботов, впервые превысила трафик, который генерируют люди.
Сейчас боты генерируют 51% всего трафика в мире. Из них:
Исследователи связывают это с развитием искусственного интеллекта и ожидают, что влияние ИИ на ботов будет только усиливаться, что приведет к росту количества злоумышленников и усложнению атак.
Аналитики компании StormWall, которая специализируется на защите от DDoS-атак, отмечают, что проблема бот-трафика остро стоит и в России.
В России объем бот-трафика вырос:
Сейчас боты генерируют 51% всего трафика в мире. Из них:
- 37% — это вредоносные (плохие) боты,
- 14% — полезные, которые созданы для выполнения рутинных задач, помощи пользователям и предоставления информации (например, роботы поисковых систем, которые сканируют сайты для их индексации).
Исследователи связывают это с развитием искусственного интеллекта и ожидают, что влияние ИИ на ботов будет только усиливаться, что приведет к росту количества злоумышленников и усложнению атак.
Аналитики компании StormWall, которая специализируется на защите от DDoS-атак, отмечают, что проблема бот-трафика остро стоит и в России.
В России объем бот-трафика вырос:
- на 86% в 2024 году по сравнению с 2023 годом,
- на 92% в первом квартале 2025 года — относительно аналогичного периода 2024 года.
Исследования подтверждают, что с ботами сталкиваются почти все отрасли. По исследованиям аналитического центра Ассоциации развития интерактивной рекламы (АРИР), 34% российских рекламодателей в 2024 году платили за мошеннический и нецелевой трафик.
При этом 33% российских рекламодателей не считают фрод серьезной проблемой, несмотря на то что 98% специалистов сталкивались с ботным трафиком, признавая его главной формой рекламного мошенничества.
Основными видами фрода на десктопе 82% рекламодателей назвали фрод с целевыми действиями (когда боты имитируют целевую активность пользователей: собирают корзину, оставляют заявку и др.). В мобильных кампаниях — кликфрод (когда боты или злоумышленники кликают по рекламе, чтобы «нагулять» поведенческие факторы или сжечь бюджет конкурента и освободить более высокие позиции для своих объявлений).
При этом 33% российских рекламодателей не считают фрод серьезной проблемой, несмотря на то что 98% специалистов сталкивались с ботным трафиком, признавая его главной формой рекламного мошенничества.
Основными видами фрода на десктопе 82% рекламодателей назвали фрод с целевыми действиями (когда боты имитируют целевую активность пользователей: собирают корзину, оставляют заявку и др.). В мобильных кампаниях — кликфрод (когда боты или злоумышленники кликают по рекламе, чтобы «нагулять» поведенческие факторы или сжечь бюджет конкурента и освободить более высокие позиции для своих объявлений).
Сколько фродового трафика в рекламе недвижимости
Чем более конкурентна ниша — тем более она подвержена фродовым атакам. Поэтому рынок недвижимости — одна из самых загрязненных ботами отраслей в интернете.
Из-за высокой конкуренции «место под солнцем» все сложнее завоевать честными способами. В результате некоторые игроки прибегают к фроду как к инструменту нечестной конкурентной борьбы — чтобы увеличить видимость, получить лиды или дискредитировать конкурентов.
Аналитики BotFAQtor изучили трафик на сайтах клиентов-застройщиков и выявили ТОП-8 регионов за 2024−2025 гг. с наибольшим объемом фродовой активности:
Из-за высокой конкуренции «место под солнцем» все сложнее завоевать честными способами. В результате некоторые игроки прибегают к фроду как к инструменту нечестной конкурентной борьбы — чтобы увеличить видимость, получить лиды или дискредитировать конкурентов.
Аналитики BotFAQtor изучили трафик на сайтах клиентов-застройщиков и выявили ТОП-8 регионов за 2024−2025 гг. с наибольшим объемом фродовой активности:
- Пермь — 67% фродовых заявок,
- Екатеринбург — 66%,
- Нижний Новгород — 51%,
- Санкт-Петербург — 44%,
- Москва — 37%,
- Самара — 33%,
- Новосибирск — 31%,
- Краснодар — 30%.
ТОП-8 регионов с самым большим количеством фрода
Интересно, что Москва и Санкт-Петербург не вошли даже в тройку лидеров.
Одно из возможных объяснений — в регионах ограничены ресурсы для выявления и борьбы с фродом. Это делает местный рынок более уязвимым и привлекательным для недобросовестных схем.
Одно из возможных объяснений — в регионах ограничены ресурсы для выявления и борьбы с фродом. Это делает местный рынок более уязвимым и привлекательным для недобросовестных схем.
Как боты снижают эффективность маркетинга в недвижимости и почему не все с ними борются
Боты накручивают посещения, искажают конверсии и данные по вовлеченности. Маркетологи видят фальшивые цифры и могут принять неправильные решения на их основе: перераспределять бюджеты в пользу неэффективных рекламных каналов и пропускать работающие источники трафика.
Искажают аналитику
По данным BotFAQtor, фрод съедает до 50% рекламного бюджета:
- боты кликают по рекламе в Директе,
- система списывает деньги за фейковые показы,
- настоящие клиенты не видят рекламные объявления.
Сжигают бюджет
Алгоритмы рекламных систем обучаются на фроде и начинают приводить все больше ботного трафика.
Некорректно обучают рекламные системы
Отделы продаж получают фейковые заявки, менеджеры тратят время на обзвон несуществующих клиентов, а настоящие заявки теряются в потоке мусора. Приходится нанимать колл-центры для фильтрации лидов. Доверие к digital-рекламе как источнику реальных клиентов снижается.
Снижают доверие к рекламе
Почему не все борются с фродом
Несмотря на очевидный вред, не все рекламодатели стремятся бороться с фродом, поскольку:
- воспринимают фрод как данность и предпочитают не тратить ресурсы на решение этой проблемы,
- борьба с фродом может увеличить стоимость уникального лида в отчетах маркетинговых отделов,
- есть риски потерять целевые лиды — например, если вы добавите капчу в лид-форму, часть аудитории может отказаться от ее заполнения.
Как обнаружить мошеннический трафик в рекламных кампаниях
Первые тревожные сигналы обычно видны в поведенческих метриках. Они чаще всего проявляются в конкретных сегментах аудитории — в рамках определенного рекламного канала или площадки, с конкретной метки, браузера, разрешения экрана и других параметров. Крайне редко ботный трафик распределяется равномерно, поэтому при детальном анализе трафика по каналам, площадкам, устройствам и пр. его почти всегда удается выявить.
Например это может быть:
- аномально высокий процент отказов (более 90%),
- крайне низкое время пребывания на сайте (менее 5 секунд),
- отсутствие взаимодействия с контентом (прокрутки, кликов),
- резкий рост трафика из других стран,
- высокая конверсия из клика в лид,
- большое количество кликов при нулевых конверсиях,
- лиды без конверсий.
Эти показатели особенно подозрительны, если наблюдаются массово и идут вразрез с обычными паттернами поведения вашей целевой аудитории.
На одном из наших проектов из Москвы мы столкнулись с регулярными атаками ботов. Конверсия в заявки с рекламы в РСЯ с небрендовых кампаний составила 12%. Это аномально высокое значение для такого трафика. Обычно конверсия в РСЯ с небрендовых кампаний составляет менее 1%. Еще мы увидели что 51% трафика шел из Молдовы, хотя реклама работала только на российских пользователей. Все это указывало на фродовую атаку.
Как бороться с такой атакой, расскажем далее в гайде. Подробнее прочитать кейс можно здесь.
Как бороться с такой атакой, расскажем далее в гайде. Подробнее прочитать кейс можно здесь.
Как мы боремся с фродом в рекламных системах, на посадках и на этапе звонка
Фрод в digital-рекламе может возникать на разных этапах взаимодействия пользователя с рекламой. Соответственно, бороться с ним можно на нескольких уровнях, начиная с показа объявлений, до фильтрации уже полученных заявок при обработке колл-центром. Для этого есть ряд инструментов.
Так, для борьбы с фродом на своих проектах мы использовали антифрод-сервис BotFAQtor и KillBot, встроенный функционал чат-лендингов ReQuest и квизов Marquiz, а также системы аналитики Calltouch и Smartis. Поэтому ниже в статье мы преимущественно будем ссылаться на них.
Так, для борьбы с фродом на своих проектах мы использовали антифрод-сервис BotFAQtor и KillBot, встроенный функционал чат-лендингов ReQuest и квизов Marquiz, а также системы аналитики Calltouch и Smartis. Поэтому ниже в статье мы преимущественно будем ссылаться на них.
Как антифрод-системы распознают ботов
Для начала разберем, как антифрод-системы распознают ботов.
У разных антифрод-систем действуют разные подходы к тому, как выявлять, является пользователь человеком или ботом.
У разных антифрод-систем действуют разные подходы к тому, как выявлять, является пользователь человеком или ботом.
Сервис BotFAQtor распознает ботов, проверяя поведение пользователя по 100+ параметрам, включая:
(повторяющиеся действия, странные переходы)
Аномально высокий процент отказов
Подозрительно короткое время на сайте
Резкий рост нагрузки
на сервер из-за массовых запросов
на сервер из-за массовых запросов
Неестественные паттерны просмотров
KillBot фокусируется на распознавании ботов по параметрам браузера. Сервис создает «слепок» — уникальный профиль, который включает параметры браузера, версии, заголовки запросов и другие метаданные.
На основе этих данных система автоматически классифицирует трафик:
На основе этих данных система автоматически классифицирует трафик:
Естественные паттерны, характерные для людей
Аномалии, указывающие на автоматизированные скрипты
Слепки пользователей
Слепки ботов
Весь трафик делится на группы по схожим слепкам, что позволяет системе быстро выявлять и блокировать ботов. Например, если несколько сотен визитов имеют идентичный слепок с подозрительным поведением (например, массовые переходы из одного источника), KillBot помечает их как ботов.
Дополнительно сервис использует DNS-фильтрацию, которая позволяет обнаруживать ботов еще до того, как они попадут на сайт. Система фиксирует подозрительные обращения к домену и блокирует их до загрузки страницы, так что пользователь проходит проверку на сервере KillBot и только потом получает доступ к сайту.
Разумеется, на рынке представлено множество других антифрод-систем со своими уникальными алгоритмами и подходами к распознаванию ботов. Однако на большинстве наших текущих проектов мы протестировали и и внедрили именно BotFAQtor. KillBot использовали в меньшей степени, поэтому в гайде мы на практике рассказываем о тонкостях работы и настройки на примере BotFAQtor, а по сервису KillBot даем общий обзор.
Дополнительно сервис использует DNS-фильтрацию, которая позволяет обнаруживать ботов еще до того, как они попадут на сайт. Система фиксирует подозрительные обращения к домену и блокирует их до загрузки страницы, так что пользователь проходит проверку на сервере KillBot и только потом получает доступ к сайту.
Разумеется, на рынке представлено множество других антифрод-систем со своими уникальными алгоритмами и подходами к распознаванию ботов. Однако на большинстве наших текущих проектов мы протестировали и и внедрили именно BotFAQtor. KillBot использовали в меньшей степени, поэтому в гайде мы на практике рассказываем о тонкостях работы и настройки на примере BotFAQtor, а по сервису KillBot даем общий обзор.
1
Борьба с фродом на этапе показа рекламы
Бороться с фродом можно сразу на этапе показа рекламы. Это поможет сократить попадание фрод-трафика в воронку.
Как антифрод-система работает в Яндекс Директ
BotFAQtor имеет базы фродовых профилей, которые собирает из рекламных кампаний клиентов — сейчас в ней уже более 93 миллионов записей. Дополнительно он ловит ботов и скликивателей через заказы на биржах исполнителей. Благодаря этому базы фродовых профилей регулярно пополняются.
При запуске рекламы можно загрузить эту базу ботов в отдельный сегмент в Яндекс Директ и применить к нему корректировку ставок «минус 100%», полностью исключив показы для этой аудитории. В наших тестах это позволяло снизить расходы в Яндекс Директ до 30% без потери количества целевых лидов.
Помимо этого, BotFAQtor находит новых ботов на ваших сайтах и также отправляет данные о них в Яндекс Метрику. По этой аудитории можно построить look-alike сегмент и отключить на него показы. Однако с такими механиками нужно быть осторожными, чтобы случайно не исключить живых пользователей.
(Эта механика работает и в KillBot. Но из него нельзя выгрузить сегмент ботной аудитории, найденной на других сайтах — только собранной на вашем собственном).
Дополнительно BotFAQtor анализирует площадки Рекламной сети Яндекса (РСЯ) на наличие ботов и формирует о них подробный отчет.
При запуске рекламы можно загрузить эту базу ботов в отдельный сегмент в Яндекс Директ и применить к нему корректировку ставок «минус 100%», полностью исключив показы для этой аудитории. В наших тестах это позволяло снизить расходы в Яндекс Директ до 30% без потери количества целевых лидов.
Помимо этого, BotFAQtor находит новых ботов на ваших сайтах и также отправляет данные о них в Яндекс Метрику. По этой аудитории можно построить look-alike сегмент и отключить на него показы. Однако с такими механиками нужно быть осторожными, чтобы случайно не исключить живых пользователей.
(Эта механика работает и в KillBot. Но из него нельзя выгрузить сегмент ботной аудитории, найденной на других сайтах — только собранной на вашем собственном).
Дополнительно BotFAQtor анализирует площадки Рекламной сети Яндекса (РСЯ) на наличие ботов и формирует о них подробный отчет.
Подробный отчет, который формирует BotFAQtor по площадкам РСЯ
Если с сайта идет много ботов, его можно исключить из показов в настройках Директа.
Отключение площадок с ботной аудиторией, источник BotFAQtor
Как антифрод-система работает ВКонтакте
ВКонтакте основная реклама ведется не на сайты, а на лид-формы. Установить на них скрипт антифрод-системы невозможно, поэтому для ВКонтакте используется другой подход. В рекламном кабинете можно создать отдельную аудиторию ботов, которую ранее накопила антифрод-система, и просто отключить показы на этих пользователей.
Минусация ботной аудитории ВКонтакте, которую собрал BotFAQtor
Мы протестировали эту механику на наших проектах. В кампаниях с включенным антифродом мы получили конверсию в целевой лид 50%, а в кампаниях без антифрода — 28%.
2
Борьба с ботами на посадочных страницах
Следующий уровень борьбы с фродом начинается, когда трафик уже попал на вашу посадочную страницу — сайт, лендинг, квиз или чат-лендинг. На этом этапе можно использовать разные механизмы защиты: как инструменты антифрод-систем, так и собственные решения сервисов, на которых созданы страницы.
Рассмотрим подробнее.
Рассмотрим подробнее.
Как работают антифрод-системы на лендингах ЖК
Сервис BotFAQtor
Антифрод система анализирует трафик сайта в реальном времени. Для этого на сайт устанавливают специальный JS-скрипт, который собирает технические данные о каждом визите. Эти данные сопоставляются с базой известных ботов BotFAQtor, которая насчитывает около 12 миллионов записей. Алгоритмы системы присваивают каждому боту уникальный цифровой отпечаток, по которому он распознается при последующих попытках зайти на сайт. Если визит совпадает с отпечатком из базы, система действует следующим образом:
Антифрод система анализирует трафик сайта в реальном времени. Для этого на сайт устанавливают специальный JS-скрипт, который собирает технические данные о каждом визите. Эти данные сопоставляются с базой известных ботов BotFAQtor, которая насчитывает около 12 миллионов записей. Алгоритмы системы присваивают каждому боту уникальный цифровой отпечаток, по которому он распознается при последующих попытках зайти на сайт. Если визит совпадает с отпечатком из базы, система действует следующим образом:
- если подключена «умная капча», система покажет ее всем подозрительным пользователям. Реальные пользователи пройдут капчу и попадут на сайт без лишних шагов;
- если капча не установлена, бот автоматически перенаправляется на специальную страницу блокировки вместо вашего сайта, чтобы он не мог оставить на нем заявку.
Страница блокировки
Примеры из практики
Мы постепенно внедряли BotFAQtor во все наши проекты. Среди первых оказались жилые комплексы комфорт класса из Хабаровска, Москвы и Екатеринбурга.
Сервис KillBot
В личном кабинете KillBot можно посмотреть все слепки: сколько визитов у каждого, какая у них метка (пользователь или бот) и поведение на сайте через Вебвизор: как человек или бот прокручивали страницу, куда кликали, сколько времени провели.
В личном кабинете KillBot можно посмотреть все слепки: сколько визитов у каждого, какая у них метка (пользователь или бот) и поведение на сайте через Вебвизор: как человек или бот прокручивали страницу, куда кликали, сколько времени провели.
Личный кабинет KillBot, в котором видно все слепки, источник
Для каждого слепка можно настроить индивидуальную реакцию:
- Показать капчу — на экране появится картинка с заданием. Человек сможет пройти проверку, а бот — скорее всего нет;
- Заблокировать — полностью запретить доступ к сайту;
- Зациклить — заставить бота «тормозить» и потреблять много ресурсов, чтобы инициатор атаки исключил ваш сайт из накрутки;
- Скрыть аналитику — не пускать визит в статистику сайта. Бот думает, что его действия видны в аналитике, но на самом деле они не засчитываются. Такой трафик теряет смысл для бота, и он может перестать посещать сайт;
- Пропускать — не предпринимать никаких действий и разрешить доступ.
Настройка реакций на слепок, источник KillBot
Таким образом, KillBot позволяет детально анализировать поведение посетителей и гибко управлять реакцией на их действия.
Как работают антифрод-системы на чат-лендингах
Антифрод-системы помогают снижать количество мошеннических действий, но полностью исключить фрод они не могут. Поэтому некоторые сервисы для создания посадочных страниц разрабатывают собственные механизмы защиты. Например, такой функционал есть в чат-лендингах.
Для создания чат-лендингов мы используем сервис ReQuest. Его функционал постоянно развивается, и мы стараемся активно участвовать в этом процессе — вместе с разработчиком придумываем полезные нововведения.
Для создания чат-лендингов мы используем сервис ReQuest. Его функционал постоянно развивается, и мы стараемся активно участвовать в этом процессе — вместе с разработчиком придумываем полезные нововведения.
основатель и разработчик сервиса ReQuest
Андрей Завьялов
Внедрять антифрод-инструменты я стал в июле прошлого года, когда ко мне обратились несколько агентств, в том числе и Artsofte Digital, с просьбой помочь с этой бедой. Вообще антифрод-механиками я давно занимался по другому своему направлению — разработке сайтов, так что некоторая база у меня уже была, я ее доработал и усилил в рамках проекта чат-лендингов. Совместно с Artsofte Digital мы реализовали в системе несколько ключевых защитных механизмов:
- блокировку по входящим UTM-меткам,
- геолокационную фильтрацию,
- механизм сравнения сетевых адресов при входе и отправке заявки (это решение было разработано под конкретный кейс).
Так в чат-лендинге появился встроенный инструмент борьбы с ботным трафиком, который позволяет отсекать подозрительный трафик до того, как на нем обучатся алгоритмы рекламных систем, и заявки попадут в отдел продаж. Сейчас он выглядит так:
Рассмотрим защитные механизмы подробнее.
Ограничение количества заявок с одного устройства
Этот инструмент позволяет установить лимит — не более 3 заявок с одного устройства в течение 3 часов.
На скрине видно, как чат-лендинг блокирует спам с одного устройства
Этот механизм помог нам бороться с накруткой заявок и повторными обращениями от одних и тех же пользователей.
Фильтрация трафика по IP-адресу и геолокации
Изначально, когда такая возможность появилась в чат-лендинге, инструмент блокировал доступ к чат-лендингу, если IP-адрес пользователя не соответствовал целевой стране. Благодаря этому информация о конверсии не поступала в метрику и соответственно, алгоритмы не обучались на таком трафике. Таким образом можно было спасать рекламные кампании от фродовых атак.
Настройка стран, в которых чат-лендинг будет работать
Но сложные боты научились имитировать нужный IP-адрес при входе, обходя защиту. Тогда по просьбе нашей команды этот инструмент модернизировали. Теперь он осуществляет двойную проверку IP — при входе и в момент отправки заявки. Если IP не совпадают, то чат-лендинг блокирует пользователя.
Так выглядит чат-лендинг, если на него зашли не из целевой страны
Блокировка трафика по UTM-меткам
На одном из наших проектов анализ заявок показал, что большое количество разных заявок (около 6000) пришло с одними и теми же UTM-метками — как будто кто-то скопировал ссылки из объявления.
Мы обновили рекламные кампании — пересоздали все объявления с новыми UTM-метками и запустили их. Это помогло отфильтровать большую часть новых фродовых заявок, но не решило проблему полностью. Боты продолжали атаковать, используя сохраненные ссылки.
Мы обновили рекламные кампании — пересоздали все объявления с новыми UTM-метками и запустили их. Это помогло отфильтровать большую часть новых фродовых заявок, но не решило проблему полностью. Боты продолжали атаковать, используя сохраненные ссылки.
Пример UTM-метки, которую «копировали» боты
Чтобы блокировать этот трафик, мы попросили разработчика ReQuest внедрить в сервис блокировку трафика по входящим меткам. Далее в чат-лендинге мы прописали переменные, которые были характерны для фродового трафика.
Переменные — это текст, который содержится в UTM-метках каждого клика по рекламе. Он включает название площадки, название рекламной кампании и ID рекламного объявления.
Мы прописали переменные, которые характерны для фродового трафика
Теперь для трафика, который шел по этим ссылкам, чат-лендинг стал блокироваться — он выглядел таким же пустым, как на примере выше для трафика не из целевой страны.
Как работает защита от фрода на квизах
Для создания квизов мы используем конструктор Marquiz. В нем есть несколько встроенных инструментов антифрода, которые позволяют защитить посадку от спамовых заявок или проделок конкурентов:
Автоматическая защита от дублей
Marquiz определяет дубли, опираясь на совпадения по IP-адресу, номеру телефона и браузеру. Если значения совпадают, новая заявка в CRM не создается, а существующая просто обновляется (если появились новые поля или данные). Таким образом, в CRM и интеграциях сохраняется только одна уникальная заявка.
Однако такая защита работает с ограничениями. Например, если между заявками прошло значительное время или пользователь изменил часть данных (например, воспользовался VPN), система может не распознать повтор. Тем не менее, в большинстве типичных сценариев защита эффективно предотвращает повторную отправку одинаковых данных.
Однако такая защита работает с ограничениями. Например, если между заявками прошло значительное время или пользователь изменил часть данных (например, воспользовался VPN), система может не распознать повтор. Тем не менее, в большинстве типичных сценариев защита эффективно предотвращает повторную отправку одинаковых данных.
Метка о дублирующейся заявке в Marquiz
Верификация лидов
Суть верификации заключается в дополнительной проверке номера телефона клиента. После заполнения формы контактов сервис предлагает пользователю подтвердить свой номер — либо через SMS-код, либо через ввод последних цифр номера, с которого был совершен обратный звонок. Это позволяет убедиться, что заявку оставляет реальный человек, а не бот.
Преимущество — высокая точность: заявку может отправить только реальный человек. Недостаток — дополнительный шаг воронки, который может снизить конверсию.
Поэтому верификацию мы рекомендуем подключать только, когда с квизов приходит много спама.
Преимущество — высокая точность: заявку может отправить только реальный человек. Недостаток — дополнительный шаг воронки, который может снизить конверсию.
Поэтому верификацию мы рекомендуем подключать только, когда с квизов приходит много спама.
Верификация лидов через номер телефона
Блокировка по IP
Если вы заметили, что с одного и того же IP-адреса поступает аномально много подозрительных заявок, вы можете вручную заблокировать этот IP в панели заявок в Marquiz. Достаточно открыть любую из заявок, отправленных с этого адреса, найти IP и нажать кнопку «Заблокировать».
Блокировка блокировка по IP-адресу
Капча для подтверждения ввода контакта
Капча помогает отсеять случайные и фейковые заявки, повышая качество лидов и их конверсию в продажи. Но, как и в случае с верификацией, этот дополнительный шаг может снизить общее количество лидов. Поэтому использовать капчу стоит, если вы наблюдаете всплеск фрода.
Примеры капчи
Как работает защита от фрода на лид-формах
Лид-форма — это инструмент VK Рекламы, который представляет собой анкету. В ней пользователь вводит свои контактные данные: имя, номер телефона, почту и др.
Пример лид-формы
Специальных встроенных инструментов для защиты от фрода в лид-формах нет. Но мы нашли способ значительно сократить количество спамных заявок.
Чтобы отсекать фрод, мы используем 2 приема:
Эти приемы позволяют отсечь как заявки от ботов, так и от нецелевых пользователей. Последние чаще всего отказываются от заполнения формы именно на этапе, где требуется вдумчивый ответ на дополнительный вопрос.
Чтобы отсекать фрод, мы используем 2 приема:
- добавляем дополнительные вопросы, например, «Как скоро планируете приобретение квартиры?». Большинство ботов не запрограммировано на распознавание и корректное заполнение нестандартных полей, поэтому не проходят этот этап;
- отключаем автозаполнение полей с именем и номером телефона (в последнее время используем этот метод редко, т.к. заметили, что он ухудшает эффективность оптимизации рекламных кампаний).
Эти приемы позволяют отсечь как заявки от ботов, так и от нецелевых пользователей. Последние чаще всего отказываются от заполнения формы именно на этапе, где требуется вдумчивый ответ на дополнительный вопрос.
Пример дополнительного вопроса в лид-форме
3
Борьба с ботами на этапе звонка
Полностью исключить фрод в digital-продвижении невозможно. В результате часть ботов и нецелевых заявок неизменно преодолевает все этапы фильтрации и достигает стадии звонка.
Поэтому здесь необходимо использовать дополнительные инструменты контроля — промежуточный колл-центр и системы сквозной аналитики. Использование этих инструментов помогает значительно повысить качество лидов.
Промежуточный колл-центр подключается до передачи заявок в CRM клиента. Он берет на себя первичную фильтрацию лидов и отсеивает фрод и нецелевые обращения. Сервисы сквозной аналитики подключаются уже после передачи лидов в CRM. Они позволяют распознать источники фрода для дальнейшей оптимизации рекламы.
Разберем подробнее, как работает каждый из инструментов.
Поэтому здесь необходимо использовать дополнительные инструменты контроля — промежуточный колл-центр и системы сквозной аналитики. Использование этих инструментов помогает значительно повысить качество лидов.
Промежуточный колл-центр подключается до передачи заявок в CRM клиента. Он берет на себя первичную фильтрацию лидов и отсеивает фрод и нецелевые обращения. Сервисы сквозной аналитики подключаются уже после передачи лидов в CRM. Они позволяют распознать источники фрода для дальнейшей оптимизации рекламы.
Разберем подробнее, как работает каждый из инструментов.
Как работает промежуточный колл-центр
Колл-центр — это вспомогательный фильтр между заявкой и CRM клиента. Он вручную проверяет обращения и блокирует нецелевые и спамные номера до того, как они попадут в систему клиента.
Когда пользователь оставляет заявку, оператор колл-центра связывается с ним и по скрипту проверяет ключевые параметры. Например:
Если хотя бы один параметр не соответствует требованиям, оператор блокирует заявку. Прошедшие проверку заявки автоматически передаются в CRM клиента, где дальше с ними продолжает работу его отдел продаж.
Такой подход позволяет передавать только верифицированные лиды и снижать нагрузку с отдела продаж. В среднем, колл-центром мы отсеиваем около 55% нецелевых и фродовых обращений.
Когда пользователь оставляет заявку, оператор колл-центра связывается с ним и по скрипту проверяет ключевые параметры. Например:
- дозвон — удалось ли связаться с абонентом;
- география объекта — ищет ли пользователь жилье в городе, где строят ЖК;
- срок покупки — планирует ли пользователь приобрести квартиру в ближайшие 2−4 месяца (срок зависит от проекта);
- бюджет — соответствует ли бюджет клиента стоимости квартиры.
Если хотя бы один параметр не соответствует требованиям, оператор блокирует заявку. Прошедшие проверку заявки автоматически передаются в CRM клиента, где дальше с ними продолжает работу его отдел продаж.
Такой подход позволяет передавать только верифицированные лиды и снижать нагрузку с отдела продаж. В среднем, колл-центром мы отсеиваем около 55% нецелевых и фродовых обращений.
Схема работы промежуточного колл-центра
При этом нужно помнить, что:
- не все отфильтрованные лиды конвертируются в сделки — фильтрация колл-центром повышает качество, но не гарантирует 100% конверсии в продажи;
- колл-центр может работать формально, без глубокого погружения в аналитику и без плотной коммуникации с клиентом. В этом случае мы не получаем дополнительной информации для оптимизации рекламы.
Пример из практики
Мы подключали промежуточный колл-центр для проекта комфорт-плюс класса федерального застройщика из Москвы. Рекламный трафик на этом проекте шел с VK Рекламы и Яндекс Директа.
У клиента были строгие требования к верификации лидов: пользователи должны были планировать покупку квартиры в ближайшие 2 месяца.
С помощью промежуточного колл-центра мы смогли отсеять 79% нерелевантного трафика.
У клиента были строгие требования к верификации лидов: пользователи должны были планировать покупку квартиры в ближайшие 2 месяца.
С помощью промежуточного колл-центра мы смогли отсеять 79% нерелевантного трафика.
Проект комфорт-плюс класса из Москвы. Мы отсеяли 79% нерелевантного трафика
Как системы аналитики работают с фродом
Системы аналитики напрямую не борются с фродом, но помогают его выявлять. Они собирают данные о номерах телефонов и анализируют их на предмет спама и подозрительной активности. Эти данные затем можно использовать для корректировки рекламной стратегии.
Мы используем системы аналитики Calltouch и Smartis, которые работают по схожему принципу. Они анализируют каждый номер телефона, чтобы определить, может ли он быть фродовым.
Мы используем системы аналитики Calltouch и Smartis, которые работают по схожему принципу. Они анализируют каждый номер телефона, чтобы определить, может ли он быть фродовым.
Разберем подробно, как именно они валидируют заявки.
Механизм работы антифрода Calltouch
Calltouch — платформа сквозной аналитики, которая специализируется на анализе телефонных звонков и мультиканальных воронок. Один из ее инструментов — система антифрода, помогает выявлять и помечать некачественные и подозрительные лиды на этапе звонка.
Менеджерам бывает сложно понять, кто звонил в компанию на самом деле — потенциальный клиент или мошенник. Антифрод Calltouch помогает менеджерам понять, стоит ли продолжать работу с конкретным лидом.
После того как пользователь оставляет номер телефона, и он попадает в CRM, Calltouch запускает серию проверок:
Менеджерам бывает сложно понять, кто звонил в компанию на самом деле — потенциальный клиент или мошенник. Антифрод Calltouch помогает менеджерам понять, стоит ли продолжать работу с конкретным лидом.
После того как пользователь оставляет номер телефона, и он попадает в CRM, Calltouch запускает серию проверок:
Проверка по базам
система обращается к внутренним и внешним источникам, чтобы проверить, находится ли номер в черных списках
Анализ поведения
SIM-карты
система определяет, использует ли номер одноразовую SIM-карту, которая деактивируется после звонка
Оценка частоты использования номера
анализирует сколько звонков с этого номера было зафиксировано у других клиентов платформы. Если номер чрезмерно активен в разных тематиках — это может быть признаком фрода
Для сбора этих данных сервис использует технические HLR-запросы — технологию, которая позволяет проверить активность SIM-карты без участия пользователя. Это позволяет определить, действительно ли номер является действующим и как он ведет себя после звонка.
На основе собранной информации система присваивает номеру один из статусов
«Достоверный», «Подозрительный» или «Сомнительный»
Статусы контактов, которые присваивает Calltouch
Эти статусы отображаются в журнале звонков и CRM. Менеджеры могут исключать сомнительные контакты из дальнейшей обработки в CRM, не теряя при этом контекста: сами звонки не удаляются, а лишь помечаются тегами — чтобы сохранить полную картину и не упустить целевые обращения.
В разделе «Антифрод» в Calltouch можно посмотреть подробную аналитику:
И так как сервис интегрируется с рекламными системами и CRM, то все эти данные можно использовать для оптимизации рекламных стратегий: например, для корректировки ставок, отключения фродовых источников или настройки ретаргетинга только на проверенные лиды.
В разделе «Антифрод» в Calltouch можно посмотреть подробную аналитику:
- долю сомнительных звонков по рекламным каналам и кампаниям,
- список конкретных номеров, которые вызвали подозрения,
- динамику фродовой активности по времени.
И так как сервис интегрируется с рекламными системами и CRM, то все эти данные можно использовать для оптимизации рекламных стратегий: например, для корректировки ставок, отключения фродовых источников или настройки ретаргетинга только на проверенные лиды.
Подробная аналитика в Calltouch
Механизм работы антифрода Smartis
У Smartis есть встроенный инструмент «Антифрод», который автоматически оценивает вероятность фрода для каждой заявки и анализирует заявки по 11 поведенческим и техническим параметрам.
Он работает на основе собственной обезличенной антифрод-базы, которая ежедневно обновляется и учитывается при скоринге. Так, если любой из клиентов Smartis уже признал какой-то контакт фродовым, то система будет помечать его как подозрительный во всех проектах.
Параметры, по которым Smartis «Антифрод» проводит скоринг:
1. ищет номер телефона из заявки в сегментах «Спам» или «Антифрод» в глобальной отраслевой базе Smartis,
2. проверяет совпадения имен по номеру телефона,
3. изучает историю обращений,
4. проверяет количество звонков по IP-адресу,
5. проверяет номера телефонов по cookie-клиента,
6. изучает историю посещения сайта,
7. изучает источник рекламы, с которого поступила заявка,
8. проверяет источники посещения сайтов,
9. проверяет наличие визитов, броней, сделок в истории,
10. проверяет наличие неуспешных перезвонов,
11. изучает историю заявок, чатов, мессенджеров по номеру телефона.
Каждый из этих параметров может повысить или понизить вероятность фрода. Если итоговая оценка превышает 75%, заявка будет считаться ботной.
Он работает на основе собственной обезличенной антифрод-базы, которая ежедневно обновляется и учитывается при скоринге. Так, если любой из клиентов Smartis уже признал какой-то контакт фродовым, то система будет помечать его как подозрительный во всех проектах.
Параметры, по которым Smartis «Антифрод» проводит скоринг:
1. ищет номер телефона из заявки в сегментах «Спам» или «Антифрод» в глобальной отраслевой базе Smartis,
2. проверяет совпадения имен по номеру телефона,
3. изучает историю обращений,
4. проверяет количество звонков по IP-адресу,
5. проверяет номера телефонов по cookie-клиента,
6. изучает историю посещения сайта,
7. изучает источник рекламы, с которого поступила заявка,
8. проверяет источники посещения сайтов,
9. проверяет наличие визитов, броней, сделок в истории,
10. проверяет наличие неуспешных перезвонов,
11. изучает историю заявок, чатов, мессенджеров по номеру телефона.
Каждый из этих параметров может повысить или понизить вероятность фрода. Если итоговая оценка превышает 75%, заявка будет считаться ботной.
Анализ заявок Smartis «Антифрод», источник Smartis
Схема работы Smartis следующая:
Calltouch и Smartis применяют разные методы, однако обе системы аналитики решают единую задачу — выявление ботов. Calltouch действует как «технический эксперт», который проверяет подлинность и репутацию номера телефона. Smartis работает как «детектив», который собирает и анализирует цифровой след пользователя, чтобы определить, насколько его поведение похоже на поведение мошенника.
- пользователи оставляют заявки,
- заявки передаются в CRM клиента,
- Smartis «Антифрод» автоматически проводит скоринг заявок по 11 параметрам,
- Smartis фиксирует источники лидов, причины принятия или отсеивания заявки и формирует отчеты по каналам и качеству трафика.
Calltouch и Smartis применяют разные методы, однако обе системы аналитики решают единую задачу — выявление ботов. Calltouch действует как «технический эксперт», который проверяет подлинность и репутацию номера телефона. Smartis работает как «детектив», который собирает и анализирует цифровой след пользователя, чтобы определить, насколько его поведение похоже на поведение мошенника.
Как бороться с фродом с помощью настроек рекламной системы
Чтобы получать целевые заявки, важно не только отсеять ботов, но и правильно обучить рекламные алгоритмы. Чем точнее данные, которые вы даете рекламной системе, тем лучше она понимает, кому показывать рекламу. Для этого можно использовать дополнительные подходы:
Например:
Эти подходы решают главную задачу в борьбе с фродом: ваши рекламные кампании начинают обучаться на реальных клиентах, а не на ботах. Рассмотрим их подробнее.
Например:
- использовать оптимизацию кампаний по офлайн-конверсиям,
- настраивать многоуровневые цели с отслеживанием времени на сайте,
- применять ручную настройку целей в Метрике.
Эти подходы решают главную задачу в борьбе с фродом: ваши рекламные кампании начинают обучаться на реальных клиентах, а не на ботах. Рассмотрим их подробнее.
Оптимизация рекламных кампаний по офлайн-конверсиям
Суть подхода в том, чтобы использовать данные об уже полученных заявках.
Например, вы получили 100 заявок, но только 40 оказались целевыми. Эту информацию вы передаете обратно в рекламный кабинет (например в Яндекс Директ), и 40 из них отмечаете как офлайн-конверсии, а фродовые заявки отмечаете как фрод.
Система анализирует характеристики качественных лидов: демографию, интересы, поведение на сайте и другие параметры. На основе этих данных алгоритм находит похожую аудиторию, которая с высокой вероятностью тоже станет целевой. А фродовые заявки можно выделить в отдельный сегмент и исключить из показа. По ней также можно построить look-alike сегмент и отключить показы.
Благодаря этому рекламные алгоритмы обучатся на «живых», а не фродовых заявках. Это приведет к тому, что алгоритмы будут находить меньше ботов и больше — настоящих людей.
Для этой работы удобно использовать сервис сквозной аналитики Calltouch. Пока только он позволяет автоматизированно заносить офлайн-обращения, передавать их в CRM и отслеживать, какие сделки становятся целевыми. Затем эти данные сервис автоматически передает в Яндекс Метрику и помогает оптимизировать рекламные кампании.
Например, вы получили 100 заявок, но только 40 оказались целевыми. Эту информацию вы передаете обратно в рекламный кабинет (например в Яндекс Директ), и 40 из них отмечаете как офлайн-конверсии, а фродовые заявки отмечаете как фрод.
Система анализирует характеристики качественных лидов: демографию, интересы, поведение на сайте и другие параметры. На основе этих данных алгоритм находит похожую аудиторию, которая с высокой вероятностью тоже станет целевой. А фродовые заявки можно выделить в отдельный сегмент и исключить из показа. По ней также можно построить look-alike сегмент и отключить показы.
Благодаря этому рекламные алгоритмы обучатся на «живых», а не фродовых заявках. Это приведет к тому, что алгоритмы будут находить меньше ботов и больше — настоящих людей.
Для этой работы удобно использовать сервис сквозной аналитики Calltouch. Пока только он позволяет автоматизированно заносить офлайн-обращения, передавать их в CRM и отслеживать, какие сделки становятся целевыми. Затем эти данные сервис автоматически передает в Яндекс Метрику и помогает оптимизировать рекламные кампании.
Оптимизация рекламной кампании по офлайн-конверсиям
Многоуровневые цели с отслеживанием времени на сайте
Обычно боты заполняют формы очень быстро и покидают сайт, не задерживаясь на страницах. Поэтому еще один способ отсеять фрод — учитывать время, которое пользователь провел на странице, и настроить многоуровневые цели.
Сначала нужно зафиксировать, что пользователь был на сайте больше 40 секунд, затем — что он отправил заявку. Когда оба условия выполняются, система засчитывает конверсию и обучает алгоритм именно на этих действиях.
Трудность в том, что в Яндекс Метрике нельзя задать составную цель с учетом времени. Можно только отдельно фиксировать факт времени нахождения пользователя на посадке. Поэтому, чтобы объединить эти действия в одну цель, нужно использовать дополнительные инструменты.
Ранее для этого мы использовали Google Tag Manager, который позволял отследить время нахождения на сайте, зафиксировать отправку формы и передать данные в Метрику как единую конверсию. Сейчас использовать его в России нельзя из-за трансграничной передачи данных, поэтому можно либо применять самописные скрипты, либо ждать, пока Яндекс Тег Менеджер сможет заменить функционал Google.
Сначала нужно зафиксировать, что пользователь был на сайте больше 40 секунд, затем — что он отправил заявку. Когда оба условия выполняются, система засчитывает конверсию и обучает алгоритм именно на этих действиях.
Трудность в том, что в Яндекс Метрике нельзя задать составную цель с учетом времени. Можно только отдельно фиксировать факт времени нахождения пользователя на посадке. Поэтому, чтобы объединить эти действия в одну цель, нужно использовать дополнительные инструменты.
Ранее для этого мы использовали Google Tag Manager, который позволял отследить время нахождения на сайте, зафиксировать отправку формы и передать данные в Метрику как единую конверсию. Сейчас использовать его в России нельзя из-за трансграничной передачи данных, поэтому можно либо применять самописные скрипты, либо ждать, пока Яндекс Тег Менеджер сможет заменить функционал Google.
Google Tag Manager позволяет отследить время нахождения на сайте
Ручная настройка целей в Метрике
Мы рекомендуем использовать ручные цели, так как они позволяют точнее контролировать, что считать конверсией. Вы сами задаете, какое действие важно — например, отправка формы, совершение звонка или покупка. Благодаря этому алгоритмы обучаются на реальных заявках и приводят похожую аудиторию, которая действительно заинтересована в продукте или услуге.
В Яндекс Директе есть два варианта настройки целей — автоцели и ручные цели.
Автоцели отслеживают не фактические отправки форм, а промежуточные действия — например, клики по кнопкам, ввод данных в форму или попытку отправить форму без фактической отправки. В результате конверсия засчитывается даже в случаях, когда пользователь (или бот) заполнил форму, но так и не отправил ее. Из-за этого рекламная система обучается на ложных конверсиях и со временем начинает приводить некачественный трафик.
Автоцели отслеживают не фактические отправки форм, а промежуточные действия — например, клики по кнопкам, ввод данных в форму или попытку отправить форму без фактической отправки. В результате конверсия засчитывается даже в случаях, когда пользователь (или бот) заполнил форму, но так и не отправил ее. Из-за этого рекламная система обучается на ложных конверсиях и со временем начинает приводить некачественный трафик.
Настройка целей
Возможные ошибки при оптимизации рекламных кампаний
Как агентство, мы работаем со множеством проектов и регулярно проводим аудиты рекламных кампаний. В ходе работы с трафиком мы выявили две ошибки, которые чаще всего снижают эффективность кампаний. Поделимся ими далее.
Высокая ценность микроконверсий
Чтобы ускорить обучение рекламных кампаний в Яндекс Директ, особенно на старте, часто используются микроконверсии — такие как клик по кнопке открытия формы заявки или ответ на первый вопрос в квизе. Эти промежуточные действия показывают интерес пользователя и помогают алгоритму быстрее набрать статистику для оптимизации (алгоритму нужно минимум 10 конверсий для обучения).
Однако при недостатке финальных конверсий (например, «отправил заявку») рекламный алгоритм вынужден использовать микроконверсии как основной сигнал для поиска аудитории, которая похожа на ту, что отставила эти конверсии. Это создает риск: если на сайт приходят боты, они могут массово выполнять микроконверсии, искусственно завышая их статистическую значимость на фоне небольшого количества достижений финальной конверсии (отправленных заявок).
Однако при недостатке финальных конверсий (например, «отправил заявку») рекламный алгоритм вынужден использовать микроконверсии как основной сигнал для поиска аудитории, которая похожа на ту, что отставила эти конверсии. Это создает риск: если на сайт приходят боты, они могут массово выполнять микроконверсии, искусственно завышая их статистическую значимость на фоне небольшого количества достижений финальной конверсии (отправленных заявок).
Так произошло на одном из наших проектов
Мы запустили кампании, направляя трафик на чат-лендинг, где каждый ответ в чате был настроен как микроконверсия с ценностью цели 500−1000 руб., тогда как ценность финальной конверсии составляла 3000−5000 руб.
В результате боты активно отвечали на вопросы квиза, многократно выполняли микроконверсии, но не оставляли заявок. С точки зрения рекламного алгоритма все было в порядке, потому что микроконверсий было много и ценность каждой из них была высокой. На фоне небольшого числа макроконверсий рекламный алгоритм стал оптимизироваться по ботному трафику. В результате система начала целенаправленно привлекать еще больше аудитории, похожей на ботов, что привело к резкому снижению эффективности кампаний — заявки от живых людей вообще перестали приходить.
В результате боты активно отвечали на вопросы квиза, многократно выполняли микроконверсии, но не оставляли заявок. С точки зрения рекламного алгоритма все было в порядке, потому что микроконверсий было много и ценность каждой из них была высокой. На фоне небольшого числа макроконверсий рекламный алгоритм стал оптимизироваться по ботному трафику. В результате система начала целенаправленно привлекать еще больше аудитории, похожей на ботов, что привело к резкому снижению эффективности кампаний — заявки от живых людей вообще перестали приходить.
Для решения проблемы мы пересмотрели ценность микроконверсий
Cнизили их стоимость до 10−50 руб., то есть ниже средней цены клика. Это позволило перенаправить фокус алгоритма с микродействий на финальные цели. Теперь система понимает, что боты, выполняющие дешевые микроконверсии, не представляют такой же ценности, как живые люди, достигающие финальной конверсии, и оптимизирует кампании под аудиторию, склонную к отправке заявок.
Такое решение не страхует от массового наплыва ботов, но снижает вероятность того, что алгоритмы будут учиться на них.
Такое решение не страхует от массового наплыва ботов, но снижает вероятность того, что алгоритмы будут учиться на них.
Настройка целевых действий
Некорректная минусация площадок
Еще одна частая ошибка — некорректная минусация площадок. Контроль за тем, где показывается реклама, критически важен: площадки с низким качеством трафика могут сливать бюджет, ухудшать эффективность кампании и мешать обучению алгоритмов. Исключение таких площадок позволяет оптимизировать расходы и сосредоточиться на источниках с потенциально высокой конверсией.
Однако чрезмерная или преждевременная минусация может нанести вред: алгоритм не получит достаточно данных для корректного обучения и подбора аудитории. Это приведет к росту стоимости конверсии и снижению их количества. Поэтому важно подходить к исключению площадок осознанно и на основании накопленной статистики. Для этого можно ориентироваться на ряд характерных признаков, которые помогут отличить потенциальные площадки с некачественным трафиком.
Однако чрезмерная или преждевременная минусация может нанести вред: алгоритм не получит достаточно данных для корректного обучения и подбора аудитории. Это приведет к росту стоимости конверсии и снижению их количества. Поэтому важно подходить к исключению площадок осознанно и на основании накопленной статистики. Для этого можно ориентироваться на ряд характерных признаков, которые помогут отличить потенциальные площадки с некачественным трафиком.
- домен содержит dsp;
- домен содержит com + название указывает на игровую тематику домена (play, game, puzzle и т.д.);
- в домене присутствует VPN — возможны исключения, нужно смотреть на эффективность на конкретном проекте;
- площадки ГДЗ с gdz, obrazovanie, obrazovaka в домене;
- кликабельность выше 1,5% — может указывать на нецелевые клики;
- конверсия целевого действия выше 15% — указывает на явный фрод, при условии достаточно накопленной статистики;
- отказы 80−100% — при условии достаточно накопленной статистики.
Признаки площадок с некачественным трафиком:
Минусация площадок с некачественным трафиком
Как и когда правильно исключать площадки
На старте кампании мы рекомендуем сразу исключить заведомо неэффективные источники (ботов из базы BotFAQtor), аудиторию, которая уже совершила целевое действие (отправила заявку), а также площадки с игровыми доменами и ГДЗ.
Минусацию остальных площадок нужно проводить только после накопления достаточной статистики — сначала убедитесь, что она систематически приносит нецелевой или подозрительный трафик.
Также важно отслеживать влияние минусации на обучение алгоритма. Если после исключения площадок увеличилась цена конверсии или уменьшилось число конверсий, стоит проверить, не была ли случайно исключена эффективная площадка.
Не стоит бояться снижения охвата: алгоритм будет продолжать искать аудиторию на других ресурсах. Главное — не ограничивать стратегию слишком жестко на старте без аналитического обоснования. Например, не стоит сразу задавать узкие фильтры по возрасту, полу или типу устройства — это может сузить охват и помешать обучению стратегии.
Минусацию остальных площадок нужно проводить только после накопления достаточной статистики — сначала убедитесь, что она систематически приносит нецелевой или подозрительный трафик.
Также важно отслеживать влияние минусации на обучение алгоритма. Если после исключения площадок увеличилась цена конверсии или уменьшилось число конверсий, стоит проверить, не была ли случайно исключена эффективная площадка.
Не стоит бояться снижения охвата: алгоритм будет продолжать искать аудиторию на других ресурсах. Главное — не ограничивать стратегию слишком жестко на старте без аналитического обоснования. Например, не стоит сразу задавать узкие фильтры по возрасту, полу или типу устройства — это может сузить охват и помешать обучению стратегии.
Каждый год он становится изощреннее, а затраты бизнеса на его отсев только растут. Рекламные системы в одиночку пока проигрывают эту борьбу, поэтому ответственность за качество трафика ложится на агентства.
Полностью избавиться от фрода невозможно, но есть инструменты, которые позволяют держать ситуацию под контролем. Наиболее доступным и действенным решением остаются антифрод-системы.
Сегодня их использование — это гигиенический минимум, который должен быть внедрен в каждой рекламной кампании. Их внедрение позволяет получать более чистый трафик, формировать качественный поток заявок и снижать стоимость привлечения целевого лида. Именно поэтому мы подключаем такие решения по умолчанию, когда запускаем рекламу для клиентов.
Однако важно понимать — универсальной «волшебной таблетки» не существует. Фрод очень быстро становится умнее. Поэтому маркетологи должны постоянно анализировать рекламные кампании, придумывать и внедрять новые методы защиты.
Лучшие результаты дает комплексный подход. Антифрод-инструменты (BotFAQtor, KillBot, антифрод-функционал чат-лендингов, квизов и лид-форм) необходимо сочетать с системным мониторингом метрик. Следить нужно не только за количеством заявок, но и за тем, как аудитория конвертируется в целевые лиды, какие каналы действительно приносят результат, а какие лишь создают иллюзию эффективности.
Именно такой подход позволяет удерживать качество трафика и эффективность рекламы на высоком уровне.
Полностью избавиться от фрода невозможно, но есть инструменты, которые позволяют держать ситуацию под контролем. Наиболее доступным и действенным решением остаются антифрод-системы.
Сегодня их использование — это гигиенический минимум, который должен быть внедрен в каждой рекламной кампании. Их внедрение позволяет получать более чистый трафик, формировать качественный поток заявок и снижать стоимость привлечения целевого лида. Именно поэтому мы подключаем такие решения по умолчанию, когда запускаем рекламу для клиентов.
Однако важно понимать — универсальной «волшебной таблетки» не существует. Фрод очень быстро становится умнее. Поэтому маркетологи должны постоянно анализировать рекламные кампании, придумывать и внедрять новые методы защиты.
Лучшие результаты дает комплексный подход. Антифрод-инструменты (BotFAQtor, KillBot, антифрод-функционал чат-лендингов, квизов и лид-форм) необходимо сочетать с системным мониторингом метрик. Следить нужно не только за количеством заявок, но и за тем, как аудитория конвертируется в целевые лиды, какие каналы действительно приносят результат, а какие лишь создают иллюзию эффективности.
Именно такой подход позволяет удерживать качество трафика и эффективность рекламы на высоком уровне.
Фрод в digital-рекламе — это системный вызов для всего рынка
Александр Торичко
CEO Artsofte Digital
Значит, умнее должны становиться и мы
Оставьте заявку и мы проведем аудит вашей рекламы. Мы выявим точки роста и поможем вернуть вашим кампаниям эффективность
Еще больше кейсов, аналитики и инструментов для эффективного digital-маркетинга застройщика — читайте в нашем канале
Фрод становится умнее
Тоже устали бороться с фейковыми лидами?
Заказать аудит рекламы
ООО АДИДЖИТАЛ
ИНН 6685145735
ОГРН 1186658013013
ИНН 6685145735
ОГРН 1186658013013
Наши соцсети
Отправить резюме
Оставьте свои контактные данные, а мы свяжемся с вами.
Заказать звонок
Оставьте свои контактные данные, а мы свяжемся с вами.
Оставить заявку
Оставьте свои контактные данные, а мы свяжемся с вами.
Получайте приглашения на вебинары
Для функционирования сайта мы собираем cookie, данные об IP-адресе и местоположении пользователей. Оставаясь на сайте, вы соглашаетесь со сбором и обработкой данных.
Новые кейсы, обзоры digital-инструментов, приглашения на вебинары!
Подпишитесь на нас в Telegram, чтобы ничего не пропустить. Пишем только о тех инструментах, что протестировали на своих проектах.
Подписаться в Telegram
Подписаться в Telegram