В масштабных кампаниях мобильного маркетинга борьба с мошенническим трафиком часто превращается в охоту на ведьм. Службы безопасности и алгоритмы защиты стремятся вычистить любые подозрительные клики, но при жестких настройках под удар первыми попадают реальные пользователи. В индустрии это называют ложноположительными срабатываниями: защитный софт видит статистическую аномалию, вешает ярлык «фрод» и блокирует добросовестного партнера, лишая бизнес клиентов.
С этой дилеммой столкнулась экосистема T2 при продвижении приложения для заказа SIM-карт, подключения eSIM и цифровых подписок. Масштаб закупки превышает 400 000 платных установок в месяц. При таких объемах любая ошибка стоит миллионы рублей. Команда агентства icontext совместно с T2 и платформой Admon провела глубокий аудит закупки и показала, почему единый порог фрода вредит бизнесу.
Иллюзия среднего процента: почему общая планка не работает
Многие компании оценивают чистоту каналов по одной метрике — общему уровню фрода (fraud rate). Если у партнерской сети показатель превышает условные 10–15%, ее без долгих разбирательств отключают. Аналитики T2 и Admon доказали: такой подход напоминает измерение средней температуры по больнице.
Внутри общего рекламного сплита разные сети ведут себя принципиально иначе. Например, у одного партнера всплеск аномалий подскочил до 75% в июле 2025 года, у второго достиг 47,28% в августе–сентябре, а у третьего превысил 60,45% в январе 2026 года. При детальном изучении выяснилось, что за скачками стояли не боты, а технические особенности плейсментов: обновление прошивок устройств, подключение новых сетей или смена настроек аукционов. Рубить сплеча означало потерять сотни тысяч легитимных клиентов.
Три источника с разным пульсом: OEM, DSP и игры
Чтобы отделить зерна от плевел, трафик разложили на три ключевые категории:
- OEM-трафик (предустановки производителей смартфонов): реклама встроена в экраны первоначальной настройки гаджетов. Здесь стандартный антифрод регулярно ошибается. Когда человек впервые включает телефон и скачивает приложения, время от клика до установки (CTIT) измеряется секундами. Алгоритм принимает это за кликовый спам. В случае же фоновой предустановки интервал до первого запуска превышает сутки, напоминая клик-флудинг. Решением стало создание индивидуальных временных порогов под каждого производителя.
- DSP-сети и программатик: неоднородная среда с тысячами приложений. Главный риск — появление сомнительных саб-паблишеров при смене настроек. Для таких сетей внедрили непрерывный динамический мониторинг.
- Игровой трафик: пользователи скачивают приложение ради награды или откладывают запуск на вечер. Трафик начали оценивать глубже — по дохождению до первого ключевого действия.
Платформа Admon применила метод Different Installs Distribution. Аналитики берут распределение времени скачивания (CTIT) среди всех установок и сопоставляют его с распределением тех, кто реально активировал eSIM-профиль. Если профили совпадают, перед нами живые люди, даже если их скорость скачивания кажется роботу необычной.
Калибровка секунд: как метод Admon спасает конверсии
Фактором точности стала калибровка нормативного времени загрузки приложения. Для легких сервисов на базе webview нормальный интервал скачивания составляет от 5 секунд при быстром Wi-Fi, а для тяжелых нативных программ норма начинается от 10–15 секунд. Автоматическое отсечение установок быстрее 10 секунд без учета веса дистрибутива срезало бы реальных владельцев быстрого интернета.
Настоящие клик-инъекции выдают себя иначе: более 90% установок укладываются в сверхкороткое окно менее 10 секунд прямо во время загрузки из магазина приложений. Раздельный аудит позволил T2 сохранить стабильный темп закупки в 400 000+ установок в месяц, очистив аналитику без необоснованных блокировок.
Новые правила игры для мобильных маркетологов
Главный урок этого масштабного аудита прост: защита не должна работать в отрыве от бизнес-логики. Отказ от единого усредненного порога фрода и переход к дифференцированным правилам позволяют не терять выгодные каналы масштабирования.
Медиабайерам стоит настроить гибкие фильтры под разные типы источников, учитывать вес установочного файла и скорость сети, а главное — оценивать партнеров по сквозной цепочке «клик → инсталл → полезное действие в продукте».