Накрутка кликов по рекламе: Комплексное исследование механизмов, акторов, методов защиты и правовых аспектов

Аннотация

Кликфрод (от английского click fraud — мошенническое нажатие) представляет собой обман в поисковой рекламе, где оплата осуществляется за определенное число кликов по ссылке. Это разновидность киберпреступлений, при которой объявления контекстной рекламы прокликиваются лицом, не заинтересованным в их содержании, часто с использованием автоматизированных скриптов или программ. Современные аналитические данные указывают на то, что порядка 10-15% от общего числа кликов по рекламе являются кликфродами. В 2023 году 22% мировых рекламных расходов было потеряно из-за рекламного мошенничества, что подчеркивает значительные финансовые потери, которые несет отрасль. Прогнозируется, что к 2025 году потери от кликфрода достигнут $100 млрд, а к 2028 году — $172 млрд, что свидетельствует о нарастающей угрозе для цифровой рекламной экосистемы.

Эволюция техник кликфрода прошла путь от простых автоматизированных скриптов до высокоорганизованных операций, включающих сложные ботнеты и клик-фермы с имитацией человеческого поведения. Изначально мошенничество основывалось на базовых скриптах, многократно кликающих по объявлениям. Однако с развитием технологий злоумышленники стали использовать резидентные прокси-сети, алгоритмы машинного обучения и методы симуляции поведения для обхода систем обнаружения, делая фальшивые клики практически неотличимыми от реальных.

Ключевые акторы в экосистеме кликфрода включают операторов ботов и ботнетов, недобросовестных издателей, аффилиатные программы и конкурентов. Их мотивации варьируются от прямой финансовой выгоды, получаемой за счет фиктивного трафика, до целенаправленного саботажа конкурентов путем истощения их рекламных бюджетов.

Для противодействия кликфроду применяются комплексные методы защиты, начиная от детального анализа метрик рекламных кампаний (таких как CTR, показатель отказов, IP-адреса и географические паттерны) до использования специализированного программного обеспечения, основанного на искусственном интеллекте и машинном обучении. Важную роль играют поведенческий анализ, цифровые отпечатки устройств и применение «медовых ловушек» (honeypots). Кроме того, правовое регулирование и судебные прецеденты начинают играть все более значимую роль в борьбе с этим видом мошенничества.

Для эффективной защиты от кликфрода и обеспечения прозрачности рекламной экосистемы необходим комплексный подход, объединяющий технологические инновации, организационные меры и правовое регулирование, а также активное сотрудничество всех участников рынка.

1. Введение

1.1. Что такое кликфрод и его масштабы

1.1.1. Определение

Кликфрод (click fraud), или мошенническое нажатие, представляет собой преднамеренные и обманные действия в сфере цифровой рекламы, направленные на манипулирование моделями оплаты за клик (PPC). Это разновидность киберпреступлений, при которой объявления контекстной рекламы прокликиваются лицами, не заинтересованными в их содержании. Цель таких действий — искусственное увеличение числа кликов по рекламным ссылкам, что приводит к необоснованным расходам для рекламодателей или неправомерному получению дохода для мошенников. Кликфрод может осуществляться как посредством автоматизированных скриптов и программ (ботов), так и вручную, с привлечением человеческих ресурсов.

1.1.2. Масштабы проблемы

Проблема кликфрода приобрела глобальный характер, нанося значительный ущерб рекламной индустрии. Согласно аналитическим данным, порядка 10-15% от общего числа кликов по рекламе являются кликфродами. В 2023 году 22% мировых рекламных расходов было потеряно из-за рекламного мошенничества, что составляет $84 млрд. Прогнозируется, что к 2025 году глобальные потери от кликфрода достигнут $100 млрд, а к 2028 году — $172 млрд. Эти цифры подчеркивают, что проблема не только сохраняется, но и усугубляется с каждым годом.

Доля нечеловеческого трафика в интернете также значительно возросла. В 2023 году только 50.4% мирового веб-трафика было сгенерировано реальными пользователями, в то время как 32% приходилось на вредоносных ботов. Это указывает на то, что почти треть всего онлайн-трафика является потенциально мошенническим или нецелевым. Малый и средний бизнес особенно уязвим к кликфроду, теряя до 30% своего рекламного бюджета из-за этой деятельности. Это может быть связано с ограниченными ресурсами для обнаружения и предотвращения мошенничества, что делает их легкой мишенью для злоумышленников.

1.1.3. Последствия для рекламодателей и экосистемы

Кликфрод оказывает многогранное негативное воздействие на всех участников цифровой рекламной экосистемы.

Финансовые потери: Прямым и наиболее очевидным последствием является истощение рекламного бюджета. Каждая мошенническая клика тратит деньги, которые могли бы быть направлены на привлечение реальных, заинтересованных пользователей, что приводит к снижению рентабельности инвестиций (ROI). Это означает, что компании платят за взаимодействия, которые не приносят реальной ценности или результатов.

Искажение данных: Фальшивые клики искажают ключевые метрики кампаний, такие как CTR (показатель кликабельности), коэффициент конверсии и среднее время на сайте. Искаженные данные приводят к неверным маркетинговым решениям, поскольку рекламодатели могут ошибочно полагать, что их кампании успешны, и продолжать инвестировать в неэффективные стратегии. Это затрудняет точное измерение успеха кампании и оптимизацию стратегий.

Потеря доверия: Кликфрод подрывает доверие между рекламодателями, издателями и рекламными платформами. Когда рекламодатели обнаруживают, что их бюджеты расходуются на мошеннический трафик, они могут сократить расходы или полностью отказаться от использования определенных платформ. Это создает цикл, в котором подорванное доверие приводит к нерешительности в инвестициях и осторожной оптимизации, что, в свою очередь, создает новые возможности для мошенников.

Неэффективный ретаргетинг: Боты, притворяющиеся реальными посетителями, могут быть включены в списки для ретаргетинга. Это приводит к тому, что рекламные кампании тратят значительные средства на повторное привлечение несуществующих или незаинтересованных пользователей, что еще больше истощает бюджет и снижает эффективность маркетинговых усилий.

Ущерб репутации бренда: Если реклама отображается на мошеннических или низкокачественных сайтах, это может нанести вред репутации рекламодателя. Кроме того, неэффективные рекламные кампании и низкий ROI могут подорвать доверие заинтересованных сторон и партнеров.

Нарушение пользовательского опыта: В некоторых случаях мошеннические действия, такие как принудительные перенаправления или показ вредоносной рекламы, могут ухудшать пользовательский опыт, что приводит к установке блокировщиков рекламы и избеганию определенных платформ реальными пользователями.

В целом, кликфрод не только приводит к прямым финансовым потерям, но и разрушает основу прозрачности и эффективности, на которой строится цифровая рекламная индустрия.

2. Механизмы накрутки кликов

2.1. Классификация и технические принципы

Механизмы накрутки кликов постоянно эволюционируют, становясь все более изощренными и трудными для обнаружения. Изначально это были простые скрипты, но теперь они включают сложные системы, имитирующие человеческое поведение.

2.1.1. Эволюция техник кликфрода

Эволюция кликфрода началась с базовых скриптов, которые многократно кликали по цифровым рекламным объявлениям. Эти ранние методы были относительно просты в обнаружении из-за их повторяющегося и предсказуемого характера. Однако со временем мошенники разработали более сложные операции, чтобы обходить системы защиты.

Современные операции кликфрода используют передовые техники, которые делают их гораздо более трудными для обнаружения. К ним относятся:

• Резидентные прокси-сети: Эти сети позволяют мошенникам маршрутизировать свой мошеннический трафик через реальные IP-адреса жилых пользователей. Это создает впечатление, что клики исходят от легитимных пользователей, что значительно затрудняет обнаружение, поскольку трафик сливается с настоящей пользовательской активностью.
• Машинное обучение: Мошенники применяют машинное обучение для анализа и имитации поведения легитимных пользователей. Это позволяет им создавать более убедительные фальшивые клики, которые труднее отличить от реальных для систем обнаружения мошенничества.
• Симуляция поведения: Эта техника включает имитацию человекоподобных паттернов просмотра, движений мыши, прокрутки страницы и других взаимодействий пользователя. Цель состоит в том, чтобы автоматизированные клики выглядели более аутентично, что позволяет мошенникам обходить механизмы обнаружения, ищущие роботизированные или неестественные паттерны.

Эти передовые методы позволяют мошенникам эксплуатировать модели рекламы, основанные на производительности, такие как оплата за клик и оплата за конверсию, создавая сложные проблемы для всей рекламной индустрии.

2.1.2. Типы накрутки кликов и их технические принципы

Различные типы накрутки кликов используют разнообразные технические подходы, каждый из которых имеет свой уровень сложности и обнаруживаемости.

Простые кликеры: Это автоматизированные программы, которые многократно нажимают на указанную область экрана через заданные интервалы. Их легко отследить из-за повторяющегося и предсказуемого поведения, что обеспечивает высокий уровень обнаружения системами безопасности.

Прокси-боты: Эти боты используют различные IP-адреса для имитации запросов от множества пользователей, создавая иллюзию уникальных посетителей. Современные системы стали более эффективно выявлять широкое использование прокси, поэтому уровень обнаружения является средним.

Фермы кликов: Это физические или виртуальные организации, где люди или боты (или их комбинация) вручную выполняют клики по указанным ссылкам за вознаграждение. Физические фермы часто располагаются в странах с низкой стоимостью рабочей силы. Они могут состоять из сотен смартфонов, установленных на стойках, каждый из которых подключен к нескольким поддельным аккаунтам и постоянно обновляется для избежания обнаружения. Виртуальные фермы используют программные эмуляторы, прокси и инструменты автоматизации для симуляции поведения реальных пользователей. Они могут имитировать цифровые отпечатки устройств, менять IP-адреса и взаимодействовать с приложениями или веб-сайтами сложными способами, часто обходя традиционные фильтры мошенничества. Уровень обнаружения таких операций варьируется от низкого до среднего, поскольку человеческое участие делает их более эффективными в обходе автоматизированных систем защиты.

Сложные боты с эмуляцией: Это изощренное программное обеспечение, способное имитировать человеческое поведение, включая движения мыши, случайные паузы, прокрутку страниц и просмотр нескольких страниц. Такие боты могут симулировать движения мыши, принимать файлы cookie и даже заполнять формы, что делает их обнаружение крайне сложным. Они требуют значительного технического опыта для эффективной реализации, а их уровень обнаружения является средним-низким. Боты могут работать как в одиночку, так и в составе больших групп, называемых ботнетами. Ботнеты представляют собой коллекции скомпрометированных устройств, удаленно управляемых для генерации больших объемов мошеннических кликов, что значительно увеличивает масштаб мошенничества.

Дополнительные методы накрутки кликов и связанного мошенничества включают:

• Набивка пикселей (Pixel Stuffing): Обманная практика, при которой несколько объявлений наслаиваются друг на друга в одном рекламном месте. Когда пользователь нажимает на видимое объявление, это регистрируется как клики по всем наложенным объявлениям, генерируя множество мошеннических кликов от одного взаимодействия. Этот метод значительно завышает количество кликов без реального взаимодействия. Также может включать размещение рекламы в крошечном, едва заметном формате (например, 1×1 пиксель), за которые рекламодатели платят, хотя пользователи их не видят.
• Наслаивание рекламы (Ad Stacking): Аналогично набивке пикселей, когда несколько рекламных объявлений размещаются друг на друге, и пользователь видит только одно, но плата взимается за все.
• Подмена домена (Domain Spoofing): Форма мошенничества, при которой мошенник выдает себя за домен известной компании, чтобы продать низкокачественный инвентарь как высококачественный. Мошенники обманывают покупателей, заставляя их думать, что их реклама будет показана на премиальном сайте, хотя на самом деле она попадает на низкокачественный веб-сайт. Это приводит к тому, что рекламодатели переплачивают за рекламное пространство, которое не является ценным. Сложные формы подмены домена могут включать использование кастомных браузеров, которые позволяют ботам посещать любые сайты, а затем сообщать подделанный URL-адрес.
• Отмывание показов (Impression Laundering): Канальная передача рекламы через легитимные веб-сайты для маскировки мошеннических показов.
• Прокси-трафик: Использование прокси-серверов для маршрутизации трафика через промежуточные серверы, что маскирует истинное происхождение кликов.
• Внедрение кликов (Click Injection): Техника, нацеленная на мобильные приложения, генерирующая клики, которые кажутся исходящими из легитимных источников. Часто включает манипулирование процессом установки приложения для получения кредита за установки, тем самым зарабатывая мошеннический рекламный доход.
• Набивка файлов cookie (Cookie Stuffing): Вставка файлов cookie с других веб-сайтов в браузер пользователя без его ведома. Это манипулирует моделями атрибуции, позволяя мошенникам заявлять о конверсиях и получать комиссии обманным путем.
• Мотивированный трафик: Пользователям предлагается совершить целевое действие (например, кликнуть по объявлению или установить приложение) в обмен на вознаграждение. Хотя это не всегда является мошенничеством, оно может искажать метрики и не приводить к реальным конверсиям.
• Органические переходы на сайт (имитация): Имитация живых пользователей, которые заходят в поисковые системы (Яндекс, Google) в режиме инкогнито, вбивают запрос, ищут сайт в выдаче, переходят на него, просматривают несколько страниц, имитируя чтение, и затем покидают сайт. Это делается для повышения поведенческих факторов и рейтинга сайта в поисковой выдаче. Для усиления эффекта могут использоваться смены IP-адресов путем выключения и включения роутера.

2.2. Акторы и их мотивации

Кликфрод является результатом действий различных акторов, каждый из которых преследует свои цели, будь то финансовая выгода или саботаж.

2.2.1. Конкуренты

Одной из основных мотиваций для конкурентов является истощение рекламного бюджета соперников. Путем многократных и мошеннических кликов по PPC-объявлениям конкурента они могут быстро исчерпать его рекламные средства. Это ограничивает видимость рекламы конкурента и его охват, потенциально позволяя мошенничающему конкуренту доминировать в рекламном пространстве и получать несправедливое преимущество на рынке. Цель состоит в том, чтобы подорвать эффективность маркетинговых усилий соперника и снизить его способность привлекать реальных потенциальных клиентов. Кроме того, это направлено на повышение стоимости за клик (CPC), что затрудняет для конкурента оплату своих кампаний.

2.2.2. Недобросовестные издатели и операторы рекламных сетей

Недобросовестные издатели и другие злоумышленники в экосистеме рекламного мошенничества в первую очередь мотивированы финансовой выгодой. Они используют уязвимости в цифровой рекламной экосистеме для генерации поддельных показов, кликов или конверсий, тем самым похищая рекламные бюджеты без предоставления реального взаимодействия.

Их мотивации и влияние на рекламодателей включают:

• Истощение бюджетов: Мошенники заставляют рекламодателей платить за рекламу, которую никогда не увидят реальные пользователи. Это означает, что компании тратят свой рекламный бюджет на фальшивый трафик, который не способствует продажам или росту бренда.
• Повышение CPA и CPC: Фальшивые взаимодействия, генерируемые, например, ботами, завышают стоимость за привлечение (CPA) и стоимость за клик (CPC). Это делает легитимные рекламные кампании менее эффективными и более дорогими для рекламодателей.
• Прибыль от обмана: Мошенники напрямую извлекают выгоду из рекламных расходов, манипулируя системой. Например, при кликфроду они используют ботов или клик-фермы для искусственного завышения числа кликов по PPC-объявлениям, создавая видимость хорошей производительности рекламы, в то время как рекламодатель тратит деньги на фальшивое взаимодействие.
• Присвоение заслуг за конверсии: В схемах, таких как внедрение кликов, мошенники обманывают рекламодателей, заставляя их поверить, что они были ответственны за установку приложения или другую конверсию, тем самым получая оплату за действия, в которых они не участвовали. Аналогично, набивка файлов cookie включает в себя внедрение дополнительных файлов cookie, чтобы претендовать на заслуги за продажи или лиды, которые они не генерировали.
• Завышение цен на рекламное пространство: Через подмену домена мошенники заставляют низкокачественные веб-сайты выглядеть как премиальные, что приводит к переплате рекламодателей за рекламный инвентарь, который не является ценным.

В целом, мотивация рекламного мошенничества чисто экономическая для злоумышленников, которые эксплуатируют систему в свою финансовую выгоду за прямой счет рекламодателей, подрывая целостность и эффективность цифровой рекламы.

2.2.3. Операторы ботнетов и клик-ферм

Операторы ботнетов и клик-ферм также в первую очередь мотивированы финансовой выгодой. Кликфрод является многомиллиардной индустрией, и с появлением каждой новой цифровой экосистемы возможности для этих преступников увеличиваются.

• Ботнеты: Операторы ботнетов используют сети скомпрометированных устройств для выполнения крупномасштабных операций кликфрода. Их мотивация заключается в получении дохода незаконными способами путем имитации человеческих взаимодействий, чтобы избежать обнаружения. Эти изощренные боты могут выполнять быстрые, повторяющиеся клики и неестественные последовательности просмотра, что затрудняет для рекламодателей различение легитимного и мошеннического трафика. Контролируя обширную сеть устройств, операторы ботнетов могут генерировать огромный объем недействительных кликов, что приводит к значительным финансовым потерям для рекламодателей.
• Клик-фермы: Клик-фермы представляют собой скоординированные системы, использующие человеческих работников или ботов для имитации пользовательского взаимодействия. Их мотивация чисто финансовая, поскольку им платят за симуляцию реального пользовательского трафика. Эти операции организованы для обмана рекламодателей, чтобы те платили за нелегитимные клики, создавая видимость значительного взаимодействия с рекламой, хотя клики не исходят от заинтересованных потенциальных клиентов. Клик-фермы часто расположены в развивающихся странах, где дешевая рабочая сила легко доступна.

Помимо финансовой выгоды, существуют и другие мотивы:

• Саботаж: Некоторые хакеры могут использовать клик-ботов для нанесения ущерба рекламодателям без получения собственной финансовой выгоды. Это может быть идеологическая мотивация, например, искусственное повышение лайков или голосов, чтобы определенные настроения казались более популярными, чем они есть на самом деле.
• Повышение рейтинга в поисковых системах: Киберпреступники могут использовать кликфрод для повышения рейтинга вредоносной веб-страницы в поисковой выдаче, чтобы она казалась легитимной. Цель в этом сценарии — увеличить CTR веб-страницы, тем самым повышая ее рейтинг в поисковых системах и привлекая больше реальных пользователей на страницу.

В целом, вся экосистема рекламного мошенничества движима стремлением к незаконной прибыли, при этом киберпреступники постоянно развивают свои методы, чтобы обходить меры безопасности и использовать новые возможности цифровой рекламы.

3. Методы обнаружения кликфрода

Обнаружение кликфрода является сложной задачей, требующей многогранного подхода, поскольку мошенники постоянно совершенствуют свои методы. Современные стратегии включают анализ данных, использование машинного обучения и специализированных инструментов.

3.1. Анализ метрик и поведенческих паттернов

Эффективное обнаружение кликфрода начинается с тщательного мониторинга и анализа ключевых метрик и поведенческих паттернов трафика. Отклонения от нормы часто указывают на мошенническую активность.

3.1.1. Индикаторы мошеннического трафика

Рекламодателям следует обращать внимание на ряд “тревожных звоночков”, которые могут указывать на наличие мошеннического трафика.

• Необычно высокий CTR (Click-Through Rate) без соответствующего роста конверсий: Если количество кликов по объявлению внезапно увеличивается, но это не приводит к увеличению продаж, лидов или других целевых действий, это является одним из первых признаков кликфрода. Это может означать, что кто-то (или что-то) кликает по рекламе, но эти клики не преобразуются в подлинный интерес или вовлеченность.
• Высокий показатель отказов (Bounce Rate) и короткая продолжительность сессии: Если пользователи быстро покидают сайт после перехода по объявлению, не взаимодействуя с ним или не просматривая другие страницы, это указывает на отсутствие реального интереса. Боты часто демонстрируют такие паттерны, поскольку их цель — сгенерировать клик, а не взаимодействовать с контентом.
• Всплески кликов за короткий период, особенно с одной и той же рекламы или группы ключевых слов: Неестественно быстрые и повторяющиеся клики из одного источника или по одному и тому же объявлению могут быть признаком работы бота.
• Необычные географические паттерны: Внезапный приток трафика из регионов, на которые не настроен таргетинг, или из стран, где бизнес не ведет деятельность, является серьезным красным флагом. Некоторые клик-фермы работают из определенных географических областей, и эти места могут показывать непропорционально высокую активность.
• Повторные визиты с одних и тех же IP-адресов: Высокая активность с одного и того же IP-адреса, особенно с низкой вовлеченностью или конверсиями, является сильным индикатором мошеннической активности.
• Клики в необычное время суток: Мошеннические клики часто происходят в нерабочее время, например, очень рано утром или поздно ночью, когда надзор со стороны человека может быть минимальным.
• Низкий показатель Viewability: Показатель Viewability определяет фактическую видимость рекламного объявления. Если он значительно ниже отраслевых бенчмарков (например, менее 40-60%), это может указывать на то, что клики исходят из мошеннических источников, поскольку объявление не видят реальные люди.
• Несоответствие отраслевым бенчмаркам: Если результаты рекламной кампании слишком сильно отклоняются от образцовых показателей для вашей отрасли (например, по количеству кликов, CTR, просмотрам страниц, конверсиям), это может быть признаком работы мошенников.
• Высокий трафик, но низкий доход: Хотя это может указывать на проблемы с юзабилити сайта, это также является признаком рекламного мошенничества, когда посетители не преобразуются в покупателей.
• Необычные источники трафика: Например, трафик из устаревших браузеров или непопулярных типов устройств. Также подозрительными могут быть всплески трафика, не связанные с текущими акциями или сезонными изменениями интереса.

Регулярный мониторинг этих паттернов помогает установить базовый уровень нормального поведения и легче выявлять отклонения.

3.1.2. Поведенческий анализ

Поведенческий анализ является мощным инструментом для обнаружения рекламного мошенничества, поскольку он позволяет отличить действия реальных пользователей от автоматизированных или мошеннических взаимодействий. Этот метод основан на алгоритмах машинного обучения, которые постоянно учатся на новых данных, что делает его эффективным в обнаружении постоянно развивающихся методов мошенников.

Принципы работы поведенческого анализа:

• Сбор данных: Системы собирают широкий спектр данных о поведении пользователя, включая движения мыши, скорость прокрутки, скорость набора текста, время, проведенное на странице, последовательность посещения страниц, и скорость кликов. Человеческие пользователи двигают курсором случайным и естественным образом, прокручивают страницы с разной скоростью и кликают с небольшой неточностью, в отличие от ботов, которые демонстрируют идеально геометрические движения, равномерную скорость прокрутки и точные, повторяющиеся позиции кликов.
• Профилирование пользователей: На основе собранных данных создаются профили “нормального” поведения для легитимных пользователей. Это позволяет выявить отклонения, которые могут указывать на мошенническую активность.
• Мониторинг и распознавание паттернов: Инструменты поведенческого анализа непрерывно отслеживают взаимодействия пользователей в реальном времени, выявляя любые аномалии или паттерны, характерные для мошеннического поведения. Например, они могут обнаруживать неестественно быстрые клики, слишком короткие сессии, или повторяющиеся действия с одного и того же IP-адреса/устройства за короткий промежуток времени.
• Оценка рисков и оповещения: При обнаружении поведенческой аномалии система присваивает ей оценку риска. Более высокая оценка риска указывает на большую вероятность мошенничества. Это может приводить к автоматической блокировке подозрительного трафика или генерации оповещений для дальнейшего расследования.
• Непрерывное обучение: Системы поведенческого анализа являются динамичными и адаптивными, постоянно обновляя свои алгоритмы на основе новых данных. Это позволяет им адаптироваться к новым тактикам и поведению мошенников, обеспечивая эффективную защиту от развивающихся угроз.

Примеры применения поведенческого анализа:

• Анализ времени на странице: Легитимные пользователи тратят время на чтение и взаимодействие с контентом, в то время как боты часто быстро переходят со страницы. Системы могут устанавливать пороговые значения времени на странице; слишком быстрые отправки форм или переходы по объявлениям автоматически помечаются как поддельные.
• Последовательность навигации: Реальные пользователи следуют логичным путям при изучении сайта, в то время как боты могут демонстрировать случайные или неестественно последовательные пути навигации.
• Точность кликов: Человеческие пользователи имеют тенденцию кликать немного в стороне от своей предполагаемой цели, в то время как боты обычно кликают с идеальной точностью.

Поведенческий анализ, особенно в сочетании с машинным обучением, позволяет выявлять тонкие различия в поведении кликов, которые могут быть использованы для отличия мошеннических кликов от легитимных.

3.1.3. Анализ IP-адресов и географии

Анализ IP-адресов и географических паттернов является фундаментальным методом обнаружения кликфрода, поскольку мошеннический трафик часто имеет характерные признаки, связанные с его происхождением.

Анализ IP-адресов:

• Повторяющиеся клики с одного IP-адреса: Многократные клики с одного и того же IP-адреса, особенно за короткий промежуток времени, являются сильным индикатором мошеннической активности. Это может указывать на работу автоматизированных ботов или клик-ферм.
• Использование VPN/прокси-серверов: Мошеннические клики часто используют VPN или прокси-серверы для маскировки истинного происхождения трафика и обхода систем обнаружения. Анализ IP-адресов может выявить использование таких сервисов, что является подозрительным признаком.
• Принадлежность IP-адреса к ботнетам или дата-центрам: Трафик, исходящий из дата-центров, а не из жилых или корпоративных сетей, где реклама не отображается на устройстве пользователя, указывает на отсутствие реального человеческого пользователя. Специализированные базы данных, такие как Botscout, позволяют проверять IP-адреса на принадлежность к ботнетам.

Географический анализ:

• Неожиданный приток кликов из нецелевых регионов или стран: Если аналитика показывает внезапный наплыв трафика из регионов, где бизнес не ведет деятельность, или из демографических групп, не являющихся целевой аудиторией, это может указывать на мошеннические клики. Клик-фермы часто работают из определенных географических областей, и эти места могут показывать непропорционально высокую активность.
• Геомаскировка: Мошенники часто используют прокси или VPN для маскировки своего истинного местоположения, чтобы трафик казался исходящим из желаемого региона. Это затрудняет обнаружение и блокировку мошеннической активности.

Инструменты мониторинга, такие как Google Analytics и Яндекс.Метрика, позволяют отслеживать эти паттерны, а специализированные решения, такие как ClickCease и Fraud Blocker, предоставляют детальные отчеты, включающие информацию о браузере, времени, устройстве, местоположении, провайдере и ключевых словах для каждого клика. Это позволяет выявлять аномалии и блокировать подозрительные IP-диапазоны или регионы.

3.1.4. Цифровые отпечатки устройств (Device Fingerprinting)

Цифровые отпечатки устройств (Device Fingerprinting) представляют собой сложную технику, используемую для идентификации уникальных устройств, взаимодействующих с веб-сайтами или рекламными объявлениями, путем анализа их аппаратных и программных конфигураций. В отличие от файлов cookie, которые легко удалить или подделать, цифровые отпечатки гораздо сложнее обойти или скрыть, что делает их мощным инструментом в борьбе с мошенничеством.

Принцип работы:

Процесс создания цифрового отпечатка обычно основан на JavaScript-коде, который собирает различные атрибуты браузера и устройства при первом посещении пользователем сайта. Этот процесс включает три основных шага:

1. Сбор атрибутов: Собираются данные, которые устройство и браузер открыто предоставляют для установления соединения, а также другие уникальные характеристики. К таким атрибутам относятся:

• IP-адрес.
• Тип и версия браузера.
• Операционная система и ее детали.
• Разрешение экрана.
• Установленные шрифты и плагины.
• Настройки часового пояса.
• Информация о графическом процессоре (GPU) и его поведении при рендеринге (WebGL Fingerprinting).
• Способ обработки аудиосигналов устройством (Audio Fingerprinting).
• Информация о батарее устройства.
• HTTP-заголовки запросов.
• Данные Flash.
• Датчики на устройстве (гироскоп и датчик приближения).

2. Создание отпечатка: Собранные атрибуты формируют уникальный идентификатор с использованием специализированных алгоритмов. Поскольку каждая конфигурация устройства уникальна, крайне маловероятно, что два устройства будут иметь одинаковый цифровой отпечаток.
3. Верификация отпечатка: При последующих посещениях система сравнивает новый отпечаток с сохраненным идентификатором. Любые расхождения могут указывать на подозрительное поведение, помогая системе помечать рискованные устройства.

Преимущества в обнаружении мошенничества:

• Устойчивая идентификация: В отличие от файлов cookie, цифровые отпечатки устройств гораздо труднее подделать, что обеспечивает долгосрочное отслеживание пользователей в течение нескольких сессий и помогает в обнаружении мошенничества.
• Высокая точность и уникальность: Цифровые отпечатки могут уникально идентифицировать пользователей с высокой степенью точности, поскольку ни одно устройство или браузер не ведут себя абсолютно одинаково.
• Выявление мошенников: Помогает выявлять подозрительное поведение пользователей, включая использование инструментов и техник для маскировки реальных данных и активности.
• Адаптивная защита от мошенничества: Некоторые решения используют ИИ и машинное обучение для постоянного развития, адаптируясь к новым тактикам мошенничества в реальном времени.
• Эффективная защита от ботов: Цифровые отпечатки легко выявляют, было ли действие совершено человеком или автоматизированными скриптами, анализируя поведенческие паттерны и системные атрибуты. Это позволяет обнаруживать скоординированные кампании кликфрода и ботнеты, использующие схожие конфигурации устройств.

Комбинация цифровых отпечатков устройств с контекстными сигналами (например, время клика, география, скорость кликов) создает надежную систему обнаружения мошенничества.

3.2. Использование ИИ и машинного обучения

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) стали краеугольным камнем в борьбе с кликфродом, предлагая передовые возможности по сравнению с традиционными методами. Они позволяют анализировать огромные объемы данных в реальном времени, выявлять сложные аномалии и адаптироваться к постоянно меняющимся тактикам мошенников.

3.2.1. Алгоритмы машинного обучения для обнаружения кликфрода

Традиционные методы обнаружения мошенничества, основанные на черных списках и фиксированных правилах, часто оказываются неэффективными, поскольку мошенники быстро адаптируются, меняя IP-адреса или обходя статические правила. Машинное обучение преодолевает эти ограничения благодаря своей способности к непрерывному обучению и адаптации.

Основные алгоритмы и подходы, используемые в обнаружении кликфрода:

• Классификационные модели: Это основной подход, где модель обучается на размеченных данных (клики помечены как “легитимные” или “мошеннические”) для предсказания типа новых кликов.

• Random Forest (Случайный лес): Показал высокую точность (более 95-98.99%) в обнаружении кликфрода, демонстрируя надежность и обобщающую способность в различных сценариях. Он эффективно обрабатывает несбалансированные данные, где количество мошеннических кликов значительно меньше, чем легитимных.
• XGBoost, LightGBM, Gradient Boosting: Эти алгоритмы градиентного бустинга также демонстрируют очень высокую точность (98.90% и выше) и являются мощными инструментами для анализа сложных поведенческих паттернов.
• Decision Tree (Дерево решений): Может использоваться как самостоятельный классификатор или как основа для ансамблевых методов.
• Multi-Layer Perceptron (MLP) / Artificial Neural Networks (ANN): Нейронные сети способны выявлять сложные паттерны в больших наборах данных. MLP показал точность около 97.34% и высокую точность в идентификации мошеннических кликов (более 98%).
• Logistic Regression (Логистическая регрессия) и Gaussian Naive Bayes (Наивный байесовский классификатор Гаусса): Эти алгоритмы также применяются и могут достигать высокой точности (до 99.78% для логистической регрессии).
• Обнаружение аномалий (Anomaly Detection): Этот подход фокусируется на выявлении необычных паттернов или поведений в наборах данных, которые значительно отклоняются от “нормального” поведения.

• Статистические методы: Используют статистические модели (например, Z-оценки, распределения вероятностей) для выявления отклонений.
• Кластерные методы: Группируют схожие точки данных и выявляют выбросы, которые не вписываются ни в одну группу.
• Методы на основе близости: Измеряют расстояние между точками данных для обнаружения аномалий (например, k-ближайших соседей (KNN)).
• Isolation Forest (Лес изоляции): Алгоритм, который изолирует аномалии, случайным образом выбирая признаки и разделяя данные на более мелкие части.
• OneClassSVM: Алгоритм, используемый для обнаружения аномалий, когда доступны только данные одного класса (нормальные данные).
• Рекуррентные нейронные сети (RNN): Предлагаются для анализа временных данных кликов и эффективного различения подлинных и мошеннических действий путем изучения базовых последовательных паттернов. RNN могут “запоминать” предыдущие входы, что критически важно для обнаружения паттернов в поведении кликов, которые могут охватывать несколько временных шагов.

Пример псевдокода для обнаружения аномалий на основе Isolation Forest:

Функция DetectClickFraudAnomaly(click_data):
    // click_data: набор данных о кликах, содержащий такие признаки, как:
    //   – time_since_last_click (время с последнего клика)
    //   – clicks_per_minute (клики в минуту)
    //   – ip_address_frequency (частота IP-адреса)
    //   – session_duration (длительность сессии)
    //   – bounce_rate (показатель отказов)
    //   – geo_location_entropy (энтропия географического местоположения)
    //   – device_fingerprint_uniqueness (уникальность цифрового отпечатка устройства)

    // 1. Предварительная обработка данных:
    //    – Очистка данных (удаление пропущенных значений)
    //    – Нормализация или масштабирование признаков, если необходимо
    //    – Возможно, извлечение дополнительных признаков (feature engineering)

    // 2. Инициализация модели Isolation Forest:
    //    – n_estimators: количество деревьев в лесу (например, 100)
    //    – contamination: ожидаемая доля аномалий в данных (например, 0.05 для 5%)
    //    – random_state: для воспроизводимости результатов

    model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.05, random_state=42)

    // 3. Обучение модели на данных о кликах:
    //    Модель учится определять “нормальные” паттерны в данных.
    model.fit(click_data)

    // 4. Получение оценок аномалий для каждого клика:
    //    decision_function возвращает оценку аномальности; чем ниже, тем аномальнее.
    //    predict возвращает -1 для аномалий, 1 для нормальных точек.
    click_data[‘anomaly_score’] = model.decision_function(click_data)
    click_data[‘is_anomaly’] = model.predict(click_data)

    // 5. Идентификация аномальных кликов:
    anomalous_clicks = click_data[click_data[‘is_anomaly’] == -1]

    // 6. Возврат аномальных кликов и их оценок
    Возврат anomalous_clicks

Этот псевдокод демонстрирует, как алгоритм Isolation Forest может быть использован для выявления аномальных кликов в наборе данных, основываясь на различных характеристиках кликов и сессий.

3.2.2. Роль ИИ/МО в обнаружении в реальном времени

ИИ и машинное обучение играют решающую роль в обнаружении кликфрода в реальном времени, обеспечивая немедленное реагирование на мошеннические действия.

• Обработка огромных объемов данных: Модели машинного обучения способны обрабатывать огромные объемы данных о рекламном трафике в реальном времени, выявляя аномалии, указывающие на кликфрод. Например, система DataDome обрабатывает более пяти триллионов сигналов данных ежедневно.
• Контекстное обнаружение: В отличие от жестких правил, машинное обучение понимает контекст каждого взаимодействия. Оно оценивает такие факторы, как поведение устройства, частота кликов и паттерны вовлеченности пользователей, чтобы отличить реальных пользователей от ботов.
• Автоматическая блокировка: После идентификации недействительного или низкокачественного пользователя, системы на основе ИИ/МО могут автоматически предотвращать показ рекламы этим пользователям, оптимизируя рекламные расходы и улучшая общую производительность. Это позволяет остановить растрату бюджета до того, как мошенники получат оплату.
• Адаптация к новым тактикам: Мошенники постоянно меняют тактики, но машинное обучение непрерывно учится на новых паттернах, блокируя угрозы до их эскалации. Это обеспечивает, что защита остается эффективной против все более изощренных попыток мошенничества.
• Высокая точность и низкий уровень ложных срабатываний: Передовые инструменты, такие как DataDome, заявляют о ложноположительном показателе менее 0.01%, что означает, что подлинные клики редко ошибочно помечаются как мошеннические. Anura также подчеркивает впечатляющий показатель точности в 99.999% при обнаружении мошенничества.

ИИ-системы анализируют множество факторов, таких как скорость и время кликов, географическое распространение трафика, уникальные идентификаторы и конфигурации устройств, а также поведение во время пользовательских сессий и исторические тенденции трафика. Это позволяет им выявлять сложные попытки мошенничества, которые трудно обнаружить вручную.

3.3. Технические механизмы защиты

Помимо анализа данных и использования ИИ/МО, существует ряд технических механизмов, которые помогают предотвращать и обнаруживать кликфрод.

3.3.1. Медовые ловушки (Honeypots)

«Медовые ловушки» (honeypots) — это скрытые элементы на веб-странице, предназначенные для обнаружения и поимки ботов. Они представляют собой невидимые для человека поля в коде формы (например, HTML-элемент ввода, скрытый с помощью CSS). Поскольку легитимные пользователи не видят эти поля, они никогда не взаимодействуют с ними. Боты же, сканируя HTML-код страницы, обнаруживают эти поля и пытаются их заполнить или взаимодействовать с ними. Если скрытое поле заполнено, это является явным признаком того, что с ним взаимодействовал бот, а не человек.

Другой пример «медовой ловушки» — размещение двух кликабельных элементов, один поверх другого, в одной и той же позиции на странице. Легитимный пользователь сможет кликнуть только по верхнему элементу, тогда как бот, сканирующий страницу, кликнет по обоим элементам. Любая попытка взаимодействия с таким скрытым элементом или дублирование кликов считается подозрительной и легко помечается.

Использование «медовых ловушек» помогает повысить затраты для злоумышленников. Когда боты достигают «медовых ловушек», им приходится прилагать вычислительные усилия для прохождения скрытых тестов, что увеличивает их затраты на процессорное время и память, делая атаку менее прибыльной и снижая вероятность повторных атак.

3.3.2. JavaScript-вызовы и поведенческие отпечатки

JavaScript-вызовы и поведенческие отпечатки являются ключевыми элементами в современных системах обнаружения мошенничества, особенно против изощренных ботов, имитирующих человеческое поведение.

JavaScript-вызовы (JavaScript Challenges):

Эти вызовы представляют собой легкий JavaScript-код, который незаметно запускается в фоновом режиме при посещении страницы. Боты, которые не могут отображать или выполнять JavaScript, сразу же выявляются. Если посетитель не проходит этот тест, он не считается легитимным и блокируется до того, как сможет взаимодействовать с формами или рекламой. Это помогает подтвердить, что трафик исходит из реальных браузерных сред.

Поведенческие отпечатки (Behavioral Fingerprinting):

Этот метод выходит за рамки простых JavaScript-вызовов, анализируя тонкие, но уникальные паттерны человеческого поведения, которые ботам невозможно подделать в масштабе. К таким паттернам относятся:

• Движения мыши: Человеческие движения мыши обычно неровные и естественные, в отличие от идеально геометрических и повторяющихся движений ботов.
• Скорость прокрутки: Реальные пользователи прокручивают страницы с переменной скоростью, тогда как боты могут демонстрировать неестественно равномерную скорость.
• Каденция набора текста: Скорость и ритм набора текста также являются уникальными для человека.
• Скорость кликов: Время между кликами, а также скорость выполнения последовательных кликов могут выявить роботизированное поведение.
• Длительность сессии: Легитимные пользователи проводят на страницах разное время, тогда как боты часто демонстрируют неестественно короткие или одинаковые сессии.

Системы, использующие поведенческие отпечатки, анализируют эти сигналы в реальном времени. Когда посетитель ведет себя как бот, система немедленно распознает это и блокирует его. Это позволяет отличить подлинных пользователей от автоматизированных атак, сохраняя целостность данных и защищая бюджеты.

3.4. Роль рекламных платформ и специализированного ПО

Рекламные платформы, такие как Google Ads и Meta Ads, имеют встроенные механизмы защиты от мошенничества, но для полноценной защиты часто требуется использование специализированного стороннего программного обеспечения.

3.4.1. Встроенные механизмы защиты рекламных платформ

Крупные рекламные платформы инвестируют значительные средства в разработку и внедрение систем для обнаружения и предотвращения мошенничества.

• Google Ads: Google использует машинное обучение и автоматические фильтры для обнаружения и фильтрации недействительной и мошеннической активности. Их автоматизированные системы останавливают рекламодателей от оплаты недействительных кликов, например, если пользователь немедленно покидает сайт или если обнаружен клик бота. Google также вручную проверяет случаи кликфрода, которые могли быть пропущены автоматизированными системами. Несмотря на эти усилия, Google Display Network (GDN) часто упоминается как источник нерелевантного или ботового трафика. Google Ads имеет относительно более низкий уровень кликфрода (11% в 2024 году) по сравнению с некоторыми социальными сетями, но выше, чем Microsoft Ads (14%).
• Meta Ads (Facebook/Instagram): Meta также сталкивается с проблемой мошеннического трафика, включая “трафик из дата-центров”, который является показателем ботов, и “киборг-аккаунты” (гибриды человека и бота). Несмотря на усилия, по оценкам, по крайней мере 5% аккаунтов Facebook являются поддельными (148 миллионов аккаунтов), многие из которых созданы для мошеннической деятельности. Meta использует алгоритмы машинного обучения и поведенческий анализ для выявления паттернов, характерных для мошеннических кликов.

Эти встроенные системы обеспечивают базовый уровень защиты, но их эффективность не является абсолютной.

3.4.2. Специализированное программное обеспечение для защиты от кликфрода

Для усиления защиты рекламодатели часто обращаются к специализированному стороннему программному обеспечению. Эти решения используют передовые технологии для более точного и проактивного обнаружения и блокировки мошеннического трафика.

Примеры и возможности:

• ClickCease: Специализированное решение для защиты от кликфрода, которое блокирует ботов и подозрительную активность. Оно предоставляет комплексную аналитику поведения пользователей и встроенные фильтры по качеству трафика. ClickCease автоматически блокирует подозрительные IP-адреса в режиме реального времени, предоставляет подробные отчеты о каждом клике (браузер, время, устройство, местоположение, провайдер, ключевое слово) и позволяет просматривать записи сессий для анализа движений мыши.
• Clickfraud: Предлагает надежные технические возможности для защиты от кликфрода, делая акцент на обнаружении в реальном времени, автоматизации и кросс-платформенной защите.

• Обнаружение в реальном времени: Использует передовые алгоритмы для непрерывного мониторинга рекламных кампаний 24/7, мгновенно выявляя и блокируя подозрительную активность до того, как она истощит бюджет.
• Автоматизация: Активно блокирует ботов и злонамеренных конкурентов, устраняя необходимость ручного вмешательства.
• Кросс-платформенная защита: Обеспечивает комплексную защиту на основных рекламных платформах, включая Google Ads, Microsoft Ads (Bing) и Meta Ads (Facebook/Instagram). Для Google Ads защищает различные типы кампаний, включая Performance Max (PMax), обеспечивая направление бюджета на реальных потенциальных клиентов. Для Meta Ads включает “Оценку вероятности бота” (Bot Probability Assessment) и настраиваемые элементы управления защитой.
• Отчетность: Предоставляет автоматизированные отчеты с глубоким пониманием производительности кампании, эффективности ключевых слов и угроз кликфрода.

• Anura: Позиционируется как высокоточный и надежный способ остановить кликфрод. Использует поведенческий анализ, цифровые отпечатки устройств и мониторинг IP-репутации. Anura автоматически скрывает рекламу от мошеннических посетителей, предотвращая трату бюджета. Заявляет о точности в 99.999% при идентификации нежелательных посетителей.
• TrafficGuard: Использует инструменты для блокировки поддельных кликов на Meta-кампаниях, улучшая ROI. Проактивно предотвращает показ рекламы источникам недействительного трафика через непрерывный мониторинг и предотвращение кликфрода. Обеспечивает “интеллектуальную аналитику в реальном времени” и ИИ/МО-защиту для социальных сетей.
• HUMAN Security (Ad Click Defense): Решение, разработанное для рекламных платформ, чтобы защищать доход и поддерживать доверие рекламодателей, обнаруживая и фильтруя недействительные клики. Использует обширную сеть (20 триллионов цифровых взаимодействий в неделю, 3 миллиарда уникальных устройств в месяц) и более 400 алгоритмов обнаружения. Обеспечивает обнаружение сложного (SIVT) и общего (GIVT) недействительного трафика кликов в реальном времени.

Общие технические особенности специализированного ПО:

• ИИ и машинное обучение: Центральный элемент, позволяющий анализировать огромные объемы данных, выявлять сложные паттерны и адаптироваться к новым угрозам.
• IP-блокировка и гео-фильтрация: Автоматическое исключение известных мошеннических IP-адресов и ограничение показа рекламы в высокорисковых географических регионах.
• Цифровые отпечатки устройств: Создание уникальных цифровых подписей для каждого посетителя для выявления подозрительной активности и маскировки личности мошенников.
• Поведенческий анализ: Отслеживание движений мыши, скорости прокрутки, времени на сайте и других поведенческих сигналов для отличия человека от бота.
• Пороговые значения кликов: Установка лимитов на количество кликов с одного IP-адреса или устройства за определенный период.
• Черные и белые списки: Управление списками подозрительных и доверенных источников трафика.
• Отчетность и аналитика: Предоставление подробных отчетов о качестве трафика, обнаруженном мошенничестве и метриках производительности.

Эти инструменты позволяют рекламодателям не только обнаруживать, но и активно предотвращать мошенничество, обеспечивая, чтобы их рекламный бюджет расходовался на реальных, заинтересованных пользователей.

4. Способы защиты от кликфрода

Эффективная защита от кликфрода требует комплексного подхода, сочетающего внутренний мониторинг, использование специализированных инструментов и стратегическое планирование.

4.1. Рекомендации для рекламодателей

Рекламодатели могут предпринять ряд конкретных шагов для минимизации ущерба от кликфрода.

4.1.1. Внутренний мониторинг и анализ данных

Регулярный и детальный анализ данных рекламных кампаний является первой линией обороны.

• Установка базовых показателей и бенчмарков: Определите, что является “нормальным” поведением для вашей кампании, и отслеживайте ключевые метрики, такие как CTR, показатель отказов, длительность сессии и коэффициент конверсии. Это поможет быстро выявить отклонения.
• Мониторинг трафика: Внимательно следите за внезапными всплесками трафика, особенно в нерабочее время или из неожиданных географических регионов. Несоответствие между высоким объемом кликов и низким уровнем конверсий является сильным индикатором мошенничества.
• Анализ IP-адресов и географических паттернов: Ищите подозрительные паттерны, такие как высокая активность с одного и того же IP-адреса с низкой вовлеченностью или конверсиями. Географический анализ может выявить приток кликов из регионов, на которые не настроен таргетинг.
• Мониторинг времени и частоты кликов: Клики, происходящие через равномерные интервалы или скопления кликов в течение нескольких секунд, вероятно, являются работой бота.
• Использование инструментов веб-аналитики: Google Analytics 4 (GA4) и Яндекс.Метрика предлагают встроенные функции для обнаружения ботового трафика, включая веб-скрейперы и известные вредоносные источники. GA4 позволяет использовать обнаружение изменений тренда и аномалий, которые автоматически оповещают, когда данные выходят за пределы ожидаемых норм.

4.1.2. Настройки рекламных кампаний и таргетинг

Оптимизация настроек кампаний и таргетинга может значительно снизить уязвимость к кликфроду.

• Исключение IP-адресов и гео-таргетинг: Если выявлены мошеннические IP-адреса, их можно заблокировать в настройках рекламной платформы. Гео-таргетинг позволяет направлять рекламу на определенные регионы, исключая высокорисковые зоны.
• Ограничение показа объявлений по времени: Запуск рекламы только в часы пиковой активности целевой аудитории может снизить воздействие клик-ботов, которые часто работают вне обычных часов просмотра.
• Уточнение аудитории и ремаркетинг: Настройка показа объявлений только на аудиторию, которая действительно заинтересована в продукте, снижает вероятность скликивания. Ремаркетинг фокусирует рекламные расходы на более квалифицированных, ранее взаимодействовавших пользователях.
• Использование минус-слов: Добавление нерелевантных ключевых слов в качестве минус-слов предотвращает показ рекламы по запросам, которые могут привлекать ботовый трафик или незаинтересованных пользователей.
• Настройка отслеживания конверсий: Важнейший шаг для понимания реальной эффективности рекламы. Если наблюдается много кликов, но мало конверсий, это явный признак кликфрода. Интеграция CRM-системы с рекламными платформами позволяет обучать алгоритмы находить более качественные лиды, исключая спамные.

4.1.3. Инструменты мониторинга и защиты

Для более продвинутой защиты рекомендуется использовать специализированные инструменты.

Использование таких инструментов позволяет автоматизировать обнаружение и блокировку мошеннического трафика, обеспечивая значительную экономию бюджета и повышение ROI.

4.1.4. Сотрудничество с рекламными платформами и юридические меры

В случае обнаружения серьезного кликфрода важно взаимодействовать с рекламными платформами и рассмотреть возможность юридических действий.

• Отчеты и жалобы в рекламные платформы: Google и Яндекс принимают жалобы на подозрительный трафик. Предоставление доказательств (логи, отчеты аналитики) может помочь в пересмотре списанных средств.
• Сотрудничество с партнерами: Выбирайте рекламные сети и платформы с надежными механизмами обнаружения и предотвращения мошенничества. Требуйте прозрачности и подробных отчетов о размещении рекламы и взаимодействии с ней.
• Юридические консультации: В случае серьезного ущерба от мошенничества рекламодатель может обратиться в суд. Важно понимать применимое законодательство и возможности для правовой защиты.

4.2. Правовые аспекты кликфрода

Кликфрод, как форма мошенничества в сфере компьютерной информации, подпадает под действие различных законов и может иметь серьезные юридические последствия.

4.2.1. Законодательство о рекламном мошенничестве и киберпреступлениях

Кликфрод может быть квалифицирован как преступление в различных юрисдикциях.

• Российская Федерация:

• Статья 159.6 УК РФ “Мошенничество в сфере компьютерной информации”: Определяет мошенничество как хищение чужого имущества или приобретение права на чужое имущество путем ввода, удаления, блокирования, модификации компьютерной информации либо иного вмешательства в функционирование средств хранения, обработки или передачи компьютерной информации или информационно-телекоммуникационных сетей. Кликфрод, который включает генерацию ложных кликов для истощения бюджета рекламодателя или увеличения заработка издателя, может подпадать под эту статью, поскольку он включает “ввод” или “модификацию компьютерной информации” (данных о кликах) и “вмешательство в функционирование информационно-телекоммуникационных сетей” (рекламных платформ). Наказания варьируются от штрафов до лишения свободы на срок до десяти лет, в зависимости от масштаба и обстоятельств преступления (например, совершение группой лиц, использование служебного положения, особо крупный размер).
• Статья 14.33 КоАП РФ “Недобросовестная конкуренция”: За нечестную конкуренцию, включая мошенничество конкурентов в контекстной рекламе, предусмотрены штрафы: для юридических лиц от 100 000 до 500 000 ₽, для ИП от 12 000 до 20 000 ₽.
• Статья 1515 ГК РФ “Ответственность за незаконное использование товарного знака”: За использование чужого товарного знака нарушитель платит компенсацию от 10 000 до 5 000 000 ₽, точную сумму назначает суд.
• Федеральный закон от 13 марта 2006 года № 38-ФЗ “О рекламе”: Регулирует, что можно и что нельзя делать в рекламе. Запрещает порочить достоинство конкурентов, использовать оскорбительные образы, вводить потребителей в заблуждение, некорректные сравнения. Нарушения приводят к штрафам по ст. 14.3 КоАП РФ.
• Соединенные Штаты Америки:

• Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) (18 U.S.C. § 1030): Основной федеральный закон, используемый для преследования хакеров и других киберпреступников. Он охватывает несанкционированный доступ к компьютерам, кражу данных, распространение вредоносного ПО и сетевые вторжения. В деле Juju, Inc. v. Native Media, LLC (2020) было установлено, что кликфрод нарушает CFAA, что стало важным юридическим прецедентом. Для обвинения по CFAA требуется доказать несанкционированный доступ, намерение обмануть и причинение ущерба.
• Wire Fraud Statute (18 U.S.C. § 1343): Криминализует любые схемы мошенничества, связанные с “электронными коммуникациями”. Кликфрод может быть преследован по этому закону, если он включает обман и финансовые потери.
• Федеральная торговая комиссия (FTC): Регулирует практику онлайн-рекламы и может принимать меры против мошеннической деятельности. FTC подает иски в федеральные суды для прекращения мошенничества, предотвращения будущих схем, замораживания активов и получения компенсации для жертв.
• Европейский Союз:

• General Data Protection Regulation (GDPR): Хотя в основном сфокусирован на защите данных, также охватывает вопросы, связанные с неправомерным использованием персональных данных, что может включать данные, используемые для мошеннических действий, таких как кликфрод. Нарушения могут привести к значительным штрафам.
• Unfair Commercial Practices Directive (UCPD): Запрещает недобросовестную деловую практику, включая обманные и мошеннические действия, которые искажают поведение потребителей. Кликфрод может быть преследован по этой директиве, если будет доказано, что он обманывает или вводит в заблуждение потребителей.
• Великобритания:

• Fraud Act 2006: Делает незаконным совершение мошенничества путем ложного представления, нераскрытия информации или злоупотребления положением.
• Computer Misuse Act 1990: Криминализует несанкционированный доступ к компьютерным системам.
• Другие страны: Законодательство других стран (например, Австралия, Канада, Индия, Япония) также содержит положения против киберпреступлений, мошенничества и недобросовестной конкуренции, которые могут быть применены к кликфроду.

4.2.2. Судебные прецеденты и вызовы в доказывании

Судебные дела по кликфроду демонстрируют сложность доказывания и необходимость в надежных доказательствах.

• Google против Auction Experts: Google выиграл иск против техасской компании Auction Experts (издателя), которую обвинял в оплате людям за клики по рекламе на ее сайте, что обошлось рекламодателям в $50 000. Этот случай подчеркивает, что даже крупные платформы активно борются с мошенничеством.
• Иски Uber: В декабре 2019 года Uber подал иск против пяти рекламных сетей, утверждая, что они фальсифицировали отчеты для сокрытия мошеннических рекламных операций. Uber заявил, что две трети его рекламного бюджета ($100 млн) были потрачены впустую на некачественную или мошенническую рекламу, которая не принесла конверсий. В январе 2021 года Uber выиграл отдельный иск против Phunware Inc., где было доказано, что значительное число установок мобильных приложений было подделано с использованием “клик-флудинга”. Также Phunware размещала рекламу Uber на порнографических сайтах, что являлось нарушением контракта.
• Иск Criteo против SteelHouse: Рекламная сеть Criteo подала иск, утверждая, что конкурирующая фирма SteelHouse (ныне MNTM) использовала “схему мошенничества с поддельными кликами”. Criteo утверждала, что SteelHouse использовала “ботов и другие автоматизированные средства” для генерации поддельных кликов, что привело к потере клиента.

Вызовы в доказывании кликфрода:

Доказывание кликфрода является одной из самых сложных задач в цифровой эпохе.

• Идентификация: Отличить мошеннические клики от легитимных крайне сложно, поскольку мошенники имитируют человеческое поведение.
• Атрибуция: Определить источник мошеннических кликов трудно, особенно когда кликфрод осуществляется с использованием бот-ферм или инструментов “мошенничество как услуга”.
• Трансграничный характер: Мошенники часто действуют из разных стран, что затрудняет судебное преследование.
• Отсутствие прямого законодательства: В некоторых юрисдикциях деятельность клик-ферм находится в “серой зоне” и не регулируется напрямую, хотя может нарушать законы о защите прав потребителей или недобросовестной конкуренции.

Использование блокчейн-технологии может помочь в обеспечении цифровых доказательств, предоставляя неизменяемую и прозрачную запись транзакций и действий. В одном случае блокчейн помог взыскать $120 000 убытков от кликфрода.

5. Заключение и Рекомендации

Кликфрод представляет собой серьезную и постоянно развивающуюся угрозу для цифровой рекламной индустрии, ежегодно приводящую к миллиардным потерям и подрывающим доверие в экосистеме. Эволюция мошеннических техник от простых скриптов до сложных ботнетов и клик-ферм, имитирующих человеческое поведение, требует от рекламодателей и платформ постоянной адаптации и внедрения передовых методов защиты.

Основные акторы кликфрода — конкуренты, недобросовестные издатели и операторы ботнетов/клик-ферм — движимы финансовой выгодой или стремлением нанести ущерб соперникам, что подчеркивает необходимость многостороннего подхода к противодействию.

Эффективная защита от кликфрода не может основываться на одном методе. Она требует комплексной стратегии, включающей:

1. Непрерывный мониторинг и глубокий анализ данных: Рекламодателям следует активно использовать аналитические инструменты, такие как Google Analytics и Яндекс.Метрика, для выявления аномалий в трафике, таких как необычно высокий CTR без конверсий, короткие сессии, всплески трафика из нецелевых регионов или повторяющиеся клики с одних и тех же IP-адресов. Установление базовых показателей и регулярные аудиты кампаний являются критически важными.
2. Внедрение продвинутых технических решений: Использование специализированного программного обеспечения для защиты от кликфрода (например, ClickCease, ClickGUARD, Anura, TrafficGuard, HUMAN Security) является необходимостью. Эти решения, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, способны в реальном времени анализировать поведенческие паттерны, цифровые отпечатки устройств, IP-адреса и другие сигналы для идентификации и блокировки мошеннического трафика. Применение «медовых ловушек» и JavaScript-вызовов также повышает эффективность обнаружения ботов.
3. Оптимизация настроек рекламных кампаний: Тщательная настройка таргетинга по местоположению и аудитории, использование минус-слов, а также стратегическое планирование времени показа объявлений могут значительно снизить уязвимость. Ключевым аспектом является также настройка и постоянный мониторинг отслеживания конверсий, чтобы рекламные платформы обучались на реальных, а не мошеннических лидах.
4. Сотрудничество с рекламными платформами: Регулярное взаимодействие с технической поддержкой Google Ads, Meta Ads и других платформ, предоставление им доказательств мошенничества и запрос на пересмотр списанных средств может помочь в возмещении ущерба и улучшении встроенных систем защиты.
5. Правовая грамотность и готовность к юридическим действиям: Понимание применимого законодательства (такого как ст. 159.6 УК РФ, CFAA, законы о недобросовестной конкуренции) и судебных прецедентов позволяет рекламодателям оценить риски и возможности для правовой защиты. В случае крупномасштабного мошенничества, обращение в суд может стать необходимым шагом, при этом сбор и обеспечение цифровых доказательств (возможно, с использованием блокчейн-технологий) будет иметь решающее значение.

В заключение, борьба с кликфродом — это непрерывный процесс, требующий инвестиций в технологии, обучения персонала и активного сотрудничества между всеми участниками цифровой рекламной экосистемы. Только комплексный и проактивный подход позволит защитить рекламные бюджеты, обеспечить точность данных и поддерживать доверие, необходимое для здорового развития онлайн-рекламы.

Источники

1. что это, как распознать и бороться с кликфродом – Drozd.red, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://drozd.red/glossary/klikfrod/
2. Кликфрод (click fraud) – мошеннический клик – SEOnews, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://m.seonews.ru/glossary/klikfrod-/
3. Ad Fraud Impact 2025 – Tapper, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.tapper.ai/ad-fraud-impact-2025
4. PPC Statistics: 40 Key Trends and Insights To Optimize Paid Advertising Campaigns in 2025, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.designrush.com/agency/paid-media-pay-per-click/trends/ppc-statistics
5. Click Farms Create Fake Likes and Subscribers. SEE HOW! – YouTube, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=kZoB7FnkGk8
6. 2024 Click Fraud Statistics: Ad Spend Impact & Prevention – Twinleon, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.twinleon.com/blog/en/click-fraud-statistics-2024/
7. Click fraud: Understanding the impact on digital advertising – HUMAN Security, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.humansecurity.com/learn/blog/click-fraud-understanding-the-impact-on-digital-advertising/
8. What is Click Fraud & How to Prevent Click Bots | Lotame, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.lotame.com/resources/putting-end-targeting-bots-click-fraud-prevent/
9. What Is a Click Farm? Spot and Block Fake Clicks Fast| Spider Af …, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://spideraf.com/articles/what-is-a-click-farm-how-to-spot-and-stop-fake-clicks
10. Ad Fraud Guide: What It Is, How It Works, And Main Types | Adtelligent, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://adtelligent.com/blog/ad-fraud-guide-what-it-is-how-it-works/
11. Click Fraud – Risks & Prevention Strategies | Indusface, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.indusface.com/learning/click-fraud/?amp
12. Why click fraud is costing your business – and how to stop it – Adido …, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.adido-digital.co.uk/blog/why-click-fraud-is-costing-your-business-and-how-to-stop-it/
13. Click Bots 101: 10 Must-Know Tips For Effective Prevention And Detection, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.wisegrowthmarketing.com/click-bots/
14. 10 Proven Strategies for Click Fraud Protection in Digital Advertising – Anstrex, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.anstrex.com/blog/10-proven-strategies-for-click-fraud-protection-in-digital-advertising
15. What Are Ad Fraud Solutions and Why Are They Important? – Anura, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.anura.io/fraud-tidbits/what-are-ad-fraud-solutions
16. What Are Click Bots? | Akamai, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.akamai.com/glossary/what-are-click-bots
17. Click Fraud Protection & Detection Software – Anura, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.anura.io/click-fraud
18. The Study on Preventing Click Fraud in Internet Advertising, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://csroc.cmex.org.tw/journal/JOC31-3/JOC3103-20.pdf
19. Research on Information Technology with Detecting the Fraudulent Clicks Using Classification Method – ResearchGate, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.researchgate.net/publication/284501084_Research_on_Information_Technology_with_Detecting_the_Fraudulent_Clicks_Using_Classification_Method
20. www.trafficguard.ai, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.trafficguard.ai/guides/why-machine-learning-is-the-future-of-ad-fraud-prevention#:~:text=Contextual%20Click%20Fraud%20Detection,between%20real%20users%20and%20bots.
21. Why Machine Learning is the Future of Ad Fraud Prevention – TrafficGuard, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.trafficguard.ai/guides/why-machine-learning-is-the-future-of-ad-fraud-prevention
22. Anomaly detection for fraud prevention – Advanced strategies, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.fraud.com/post/anomaly-detection
23. Anomaly detection in fraud prevention: Benefits, development and future trends, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.leewayhertz.com/anomaly-detection-in-fraud-prevention/
24. What are Behavioral Biometrics? | AuthenticID, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.authenticid.com/glossary/behavioral-analytics/
25. How Can Behavioral Analytics Help Detect Click Fraud? – Spider AF, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://spideraf.com/articles/how-can-behavioral-analytics-help-detect-click-fraud
26. www.ppchero.com, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.ppchero.com/the-ultimate-guide-to-click-fraud/#:~:text=Looking%20for%20Patterns%20in%20IP,by%20click%20farms%20and%20bots.
27. Browser Fingerprinting and Its Role in Fraud Detection – SHIELD, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://shield.com/blog/browser-fingerprinting-and-its-role-in-fraud-detection
28. PPC Fraud Detection: 10 Strategies to Stop Fake Clicks and Save Your Ad Budget, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://clickpatrol.com/ppc-fraud-detection-10-strategies-to-stop-fake/
29. Expert Q&A: How to use honeypots to lure and trap bots – HUMAN Security, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.humansecurity.com/learn/blog/expert-q-a-how-to-use-honeypots-to-lure-and-trap-bots/
30. Why CAPTCHA Falls Short in Detecting Real Fraud | Anura Blog, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.anura.io/blog/why-captcha-is-ineffective-at-spotting-real-fraud
31. 8 Ways to Prevent Bots from Submitting Forms – Anura.io, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.anura.io/fraud-tidbits/ways-to-prevent-bots-from-submitting-forms
32. Advertisement Click Fraud Detection Using Machine Learning Algorithms – ResearchGate, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.researchgate.net/publication/360027156_Advertisement_Click_Fraud_Detection_Using_Machine_Learning_Algorithms
33. UNDERSTANDING AND MITIGATING AD FRAUD IN MENA, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://iabmena.com/understanding-and-mitigating-ad-fraud-in-mena/
34. Click Fraud Detection – Adsbot, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://adsbot.co/click-fraud-detection/
35. Ad Click Defense: Advanced Click Fraud Protection for Platform, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.humansecurity.com/learn/blog/ad-click-defense-advanced-click-fraud-protection/
36. Best Practices For Click Fraud Prevention – ClickPatrol, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://clickpatrol.com/best-practices-for-click-fraud-prevention/
37. Understanding & Combatting Click Fraud in Online Advertising …, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://marketvantage.com/blog/understanding-and-combatting-click-fraud-in-online-advertising-updated-best-practices-for-2024/
38. Understanding Click Fraud | CHEQ Essentials, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://essentials.cheq.ai/click-fraud/
39. Google Click Fraud & How To Prevent It [2025 Guide] – PPC.io, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://ppc.io/blog/google-click-fraud
40. Facebook Ad Fraud Protection | TrafficGuard, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.trafficguard.ai/meta
41. Best Pay Per Click Fraud Detection Platform to Protect Your Ad Spend, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.anura.io/fraud-tidbits/best-pay-per-click-fraud-detection-platform
42. Top Ad-Fraud Suite Competitors & Alternatives 2025 | Gartner Peer Insights, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.gartner.com/reviews/market/online-fraud-detection/vendor/mfilterit/product/ad-fraud-suite/alternatives
43. Best Ad Verification Tools Reviews 2025 | Gartner Peer Insights, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.gartner.com/reviews/market/ad-verification-tools
44. Is Click Fraud Illegal? What the Law Says Across Different Countries, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://fraudblocker.com/articles/is-click-fraud-illegal
45. Click fraud – Wikipedia, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Click_fraud
46. CAN-SPAM Act: A Compliance Guide for Business | Federal Trade Commission, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.ftc.gov/business-guidance/resources/can-spam-act-compliance-guide-business
47. Is “click fraud” an appropriate legal term for automated ad-clicking tools like AdNauseam?, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://law.stackexchange.com/questions/109781/is-click-fraud-an-appropriate-legal-term-for-automated-ad-clicking-tools-like
48. Click fraud in the media: Most shocking cases of advertising fraud – Hitprobe, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://hitprobe.com/blog/click-fraud-in-the-media
49. Advertising fraud | Definition, Regulation, & Lanham Act | Britannica …, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.britannica.com/money/advertising-fraud/Television-and-consumerism
50. Truth In Advertising | Federal Trade Commission, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.ftc.gov/news-events/topics/truth-advertising
51. What Federal Crimes deal with Internet or Computer Fraud?, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://lgaulirufo.com/blog/exploring-federal-cyber-crimes-internet-and-computer-fraud/
52. Federal Computer Fraud (18 U.S.C. § 1030) – Leppard Law, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://leppardlaw.com/federal/fraud/federal-computer-fraud-18-u-s-c-%C2%A7-1030/
53. Cybercrime and the Law: Primer on the Computer Fraud and Abuse …, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.congress.gov/crs-product/R47557
54. What is PPC Click Fraud? – PPC Shield, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.ppcshield.io/knowledge-base/popular-questions/what-is-click-fraud/
55. Click Fraud – XMP by Mobvista, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://xmp.mobvista.com/en-blog/docs/Click-Fraud
56. Click Fraud Attorney, PPC Lawyer – Kronenberger Rosenfeld, LLP, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://kr.law/practice-areas/click-fraud
57. FTC Enforcement for Deceptive Online Advertising Claims – Attorney Aaron Hall, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://aaronhall.com/ftc-enforcement-deceptive-online-advertising-claims/
58. Фрод в маркетинге и рекламе: как защитить бизнес от мошенничества – Carrot quest, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.carrotquest.io/blog/fraud-in-marketing/
59. Мошенничество (ст. 159 УК РФ) – Мошенничество определено в законе как хищение чужого имущества или приобретение права на чужое имущество путем обмана или злоупотребления доверием. – Информация – Прокуратура – Правовая политика – Кизильский муниципальный район, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://kizil74.ru/pravovaya-politika/prokuratura/prokuror-informiruet/moshennichestvo-st-159-uk-rf
60. Нарушения в рекламе: штрафы и ответственность – Контур Эльба, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://e-kontur.ru/enquiry/2051/za-kakie-narusheniya-v-reklame-shtrafuet-fas
61. УК РФ Статья 159.6. Мошенничество в сфере компьютерной …, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_10699/51c53d82b60ac8c009745bdea3838d507064c6d3/
62. Веселая ферма: как люди зарабатывают на чужих кликах … – DTF, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://dtf.ru/hard/1541693-veselaya-ferma-kak-lyudi-zarabatyvayut-na-chuzhih-klikah
63. Understanding Click Fraud and How to Prevent It – SearchInform, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://searchinform.com/cybersecurity/cyber-threats/fraud/type/click-fraud/
64. The 12 Most Common Types of Click Fraud – Fraud Blocker, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://fraudblocker.com/articles/click-fraud/types-of-click-fraud/the-12-most-common-types-of-click-fraud
65. How To Protect Yourself From Click Fraud on Your PPC Campaigns …, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://cordelialabs.com/blog/preventing-click-fraud/
66. Накрутка кликов по ссылке: эффективные методы и последствия, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://sky.pro/wiki/marketing/nakrutka-klikov-po-ssylke-effektivnye-metody-i-posledstviya/
67. Накрутка поведенческого фактора: все методы и их последствия – Skypro, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://sky.pro/wiki/marketing/nakrutka-povedencheskogo-faktora-vse-metody-i-ih-posledstviya/
68. Клик-фермы: что это такое и для чего нужны – Защита от скликивания рекламы, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://clickfraud.ru/klik-fermy-chto-eto-takoe-i-dlya-chego-nuzhny/
69. iabeurope.eu, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://iabeurope.eu/wp-content/uploads/IAB-Europe-Guide-to-Ad-Fraud-1-2.pdf
70. Антифрод система от клик фрода в CPA рекламе – Web Antifraud, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.antifraud2.ru/antifrod-sistema-ot-klik-froda-v-cpa-reklame
71. Фрод трафика, партнерок, аккаунта в арбитраже, маркетинге: что это такое – Pampadu, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://pampadu.ru/blog/4683-chto-takoe-frod-trafika-v-arbitrazhe-marketinge/
72. Способы ручной накрутки поведенческих факторов – База знаний Timeweb Community, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://timeweb.com/ru/community/articles/sposoby-ruchnoy-nakrutki-povedencheskih-faktorov
73. Как конкуренты могут скликивать вашу рекламу и что с этим делать? – VC.ru, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://vc.ru/marketing/1788281-kak-konkurenty-mogut-sklikivat-vashu-reklamu-i-chto-s-etim-delat
74. Клик-фермы: что это такое и для чего они нужны? – Защита от скликивания рекламы, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://clickfraud.ru/klik-fermy-chto-eto-takoe-i-dlya-chego-oni-nuzhny/
75. What is Clickstream Data? Uses, Types & Dataset Examples – Datarade, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://datarade.ai/data-categories/clickstream-data
76. US8880441B1 – Click stream analysis for fraud detection – Google Patents, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://patents.google.com/patent/US8880441B1/en
77. Ad Click Fraud Detection Using Machine Learning and Deep Learning Algorithms, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.researchgate.net/publication/388213781_Ad_Click_Fraud_Detection_Using_Machine_Learning_and_Deep_Learning_Algorithms
78. www.iab.com, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://www.iab.com/wp-content/uploads/2015/05/IAB_Anti_Fraud_Principles_and_Taxonomy.pdf
79. Anomaly Detection in Machine Learning Using Python | The PyCharm Blog, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://blog.jetbrains.com/pycharm/2025/01/anomaly-detection-in-machine-learning/
80. Новые штрафы за контекстную рекламу при использование чужих брендовых запросов, дата последнего обращения: июня 4, 2025, https://e-kontur.ru/enquiry/1467/kontekstnaya-reklama

Похожие публикации:

Что такое ферма кликов? + Как обнаружить и защититься от “фермы кликов”

Мошенничество с кликами в цифровой рекламе: Всестороннее исследование

13 Лучших методов безопасности для защиты вашего сайта WordPress

Что такое GCLID? Проблемы с идентификатором кликов Google, о которых следует знать

Как проверить сложность ключевых слов с помощью 5 лучших SEO-инструментов и ручных методов

8 разрушительных методов “черной шляпы” SEO, которых следует избегать как чумы в 2023 году

Список 7 лучших методов белой шляпы SEO для повышения рейтинга сайта в Google в 2023 году

Исследование ключевых слов для электронной коммерции: руководство для начинающих