Есть такая штука, IVT – это некачественный трафик в рекламе: показы и клики, которые видел не живой пользователь, а бот или скрипт. Деньги рекламодателя списываются, а результата нет. Есть GIVT – это простой трафик от ботов и краулеров, его ловят обычные списки и фильтры. Есть SIVT – трафик посложнее, замаскированный под живого человека: взломанные устройства, поддельная геолокация, накрутка кликов через фермы. Такие схемы постоянно меняются и обходят старые фильтры, поэтому классической защиты уже не хватает.
Коллеги из Билайн Adtech заявили, что обновили антифрод, добавив к прежним фильтрам модели машинного обучения. ML не заменяет старые механизмы, а включается следом: сначала срабатывают привычные настройки защиты рекламодателя, затем модель добирает то, что осталось незамеченным. Интерфейс и настройки при этом не меняются.
Технически модель разбирает сотни параметров каждого запроса на показ и цепочки событий вокруг него, поэтому ловит и GIVT, и сложный SIVT. Обучается система на кластере серверов на десятках терабайт данных и проверяет весь входящий трафик без выборочных проверок.
Качество работы Билайн Adtech сверяет с независимыми верификаторами. По итогам второго квартала 2026 доля невалидного трафика в кампаниях, которые полностью ведет команда Билайн Adtech, составила менее 5% – это подтвердил верификатор TargetADS. Для рынка, где фрод остается хронической проблемой, результат заметный.
Александр Куликов, CPO Билайн Adtech:
Технологии фрода постоянно развиваются, поэтому современная система защиты должна уметь адаптироваться к новым сценариям практически в режиме реального времени. Машинное обучение позволяет выявлять сложные паттерны мошеннического поведения, а независимая верификация помогает объективно оценивать эффективность нашей системы и постоянно совершенствовать ее.
☎️ Телекоммуналка в Telegram | в MAX