Direct Anti‑Fraud
Attribution, Fraud Confidence, Exclusion Suitability и контролируемая работа с рекламным контекстом.
Подробнее →
Anti‑Fraud · кликфрод · антиклик
Защита от скликивания: оценивать рекламный переход по evidence, а не банить каждый подозрительный IP
AntiPF связывает yclid/UTM и доступный рекламный контекст с поведением посетителя, Яндекс Метрикой, User-Agent, сетевыми и browser‑сигналами, Challenge reputation и Risk Engine. Недействительные клики и недействительный трафик рассматриваются как антифрод-задача по совокупности evidence, а вероятность фрода отделяется от вопроса, безопасно ли исключать конкретный IP.
AttributionFraud ConfidenceExclusion SuitabilityPreview before write
Anti‑Fraud trace
Attributionyclid + landing URL
LINKEDVisitor riskbrowser + behavior
HIGHERFraud confidencemultiple evidence
0.78IP exclusionshared/mobile uncertainty
PREVIEWFraud probability и пригодность IP для исключения — разные величины. CGNAT/shared/mobile адрес нельзя автоматически считать хорошей целью для блокировки.
Почему это сложно
Скликивание нельзя надёжно определить по одному клику, IP или отказу
Реальный пользователь может быстро уйти, мобильные сети делят адреса между людьми, а автоматизация может вести себя похоже на браузер. Нужна связка attribution + visitor evidence.
Повторные подозрительные клики
Важно видеть частоту и связь с одной visitor/session identity, а не только IP.
Конкурентное скликивание и автоматизация
Клики могут быть автоматическими, мотивированными или координированными; по одному визиту намерение не доказывается.
Shared / mobile IP
Один адрес может принадлежать множеству реальных пользователей — грубый IP‑бан создаёт collateral damage.
Искажение аналитики
Фрод влияет не только на бюджет, но и на Метрику, конверсии и последующие решения маркетинга.
Неочевидный источник
Нужно отделять рекламный переход от органики, прямого трафика и системных запросов.
Как работает
От рекламного клика к обоснованному антифрод‑решению
Система сначала подтверждает контекст перехода, затем смотрит на visitor/network/behavior evidence и только после этого оценивает действие.
01Attribution
yclid, UTM, посадочная страница и доступный campaign context.
02Identity
Visitor/session и признаки повторяемости.
03Evidence
Browser, network, behavior, challenge reputation.
04Confidence
Fraud Confidence отдельно от Exclusion Suitability.
05Action
Наблюдение, Challenge или безопасный preview внешнего действия.
Не путать подозрение и действие. Высокая вероятность click fraud не означает, что конкретный IP безопасно исключать из рекламы или блокировать на сайте.
Возможности AntiPF
Что AntiPF добавляет к защите от скликивания
Anti‑Fraud использует данные общей платформы, поэтому рекламный переход можно анализировать в контексте реального поведения сайта.
Decision Trace
Объясняет, какие сигналы повлияли на риск посетителя.
Подробнее →Browser Signals
Помогают увидеть automation/consistency anomalies без hard‑бана по одному признаку.
Подробнее →Network Intelligence
Показывает доступный ASN/network context и состояние источника.
Подробнее →Challenge Reputation
Учитывает pass/fail/timeout/replay только при здоровом challenge‑контуре.
Подробнее →URL / Search context
Связывает посадочные URL с HTTP/SEO/traffic данными для общей диагностики.
Подробнее →Ограничения
AntiPF дополняет встроенный антифрод рекламной платформы, а не подменяет его
Скликивание — вероятностная задача. Рекламные системы сами фильтруют часть недействительного трафика; AntiPF добавляет site-side evidence — сессию, User-Agent, Метрику, browser/network/behavior context и историю Challenge. Он не может по одному признаку доказать намерение человека или гарантировать компенсацию рекламной площадки.
Fraud Confidence, недействительный трафик и пригодность IP для исключения — разные сущности. Запись во внешнюю рекламную систему должна быть отдельным управляемым режимом с preview, лимитами и возможностью отмены там, где это поддерживается.
Связанные сценарии
Что ещё может быть частью задачи
FAQ
Вопросы про защиту от скликивания
Что такое скликивание рекламы?
Это искусственные или нецелевые клики по рекламе, которые могут расходовать бюджет или искажать статистику. Технически не каждый плохой визит можно достоверно назвать фродом, поэтому полезна вероятностная оценка по нескольким источникам.
Можно ли определить кликфрод только по IP?
Надёжно — нет. IP может быть общим для большого числа пользователей, меняться у мобильного клиента или использоваться через VPN/proxy. Он нужен как контекст, но не как единственное доказательство.
AntiPF блокирует подозрительные клики автоматически?
По умолчанию логика строится безопасно: наблюдение/SHADOW и preview действий. Автоматическая запись или жёсткие блокировки не должны включаться без явной настройки.
Чем Fraud Confidence отличается от Risk score?
Risk описывает риск visitor/request для сайта, а Fraud Confidence — вероятность рекламного фрода в контексте атрибутированного перехода. Это связанные, но не одинаковые величины.
Можно ли анализировать скликивание без Яндекс Директа?
Общий anti‑fraud/visitor evidence можно использовать для рекламных и UTM‑переходов, но глубина attribution зависит от доступных идентификаторов и подключённых источников.
Следующий шаг
Проверим, есть ли технические признаки скликивания
Пришлите домен, рекламный источник и что именно настораживает: повторные клики, странные визиты, рост отказов, отсутствие лидов или аномальные сессии.