У 2025-му фродери прокачалися не гірше за арбітражників. Тепер це не просто куплені кліки чи ботнети на проксі — це deep-боти, що імітують людську поведінку до рухів курсора; підроблені девайси, які проходять fingerprint-перевірку; і smart rotation, який змінює IP швидше, ніж ти встигаєш оновити дашборд.
За оцінками українських affiliate-мереж, до 18–25% трафіку у партнерках може бути фродом. Для великих арбітражних команд це означає втрати від $5 000 до $30 000 на місяць, які буквально зникають у звітах під виглядом «активних юзерів».
Ручна перевірка більше не рятує. Фрод став розумнішим, швидшим і маскується під найкращі кампанії. Але й AI вже не на боці шахраїв — тепер саме він відловлює їх, аналізуючи поведінку, патерни кліків і дані з точністю, про яку люди могли тільки мріяти.
5 сигналів, що вказують на шахрайство
Аномальна швидкість конверсій
Якщо у вас за кілька хвилин сиплються десятки реєстрацій або підписок, це не завжди ознака вдалого креативу. Часто це сигнал, що трафік не зовсім «живий». У типовій ситуації 300 кліків за 5 хвилин із одного регіону можуть виглядати як вірусний сплеск, але поведінка користувачів видає штучність: усі переходи відбуваються майже в один і той самий час, із однаковим CTR і без реальної активності після реєстрації.
У звітах така ситуація проявляється як рівномірний трафік без коливань, миттєві підписки після кліку або повторювані часові інтервали між конверсіями. Для живої аудиторії це нетипово — користувачі реагують у різний час, із затримками, переглядають сторінки, повертаються пізніше.
AI-системи аналізують хронологію кліків і виявляють так звані time-based anomalies. Алгоритм навчається на реальних патернах поведінки користувачів і помічає підозрілі «сплески» — коли конверсії приходять надто швидко або рівномірно. Такі моделі дозволяють автоматично відсікати підозрілі сегменти трафіку ще до того, як вони потраплять у фінальні звіти.
Для арбітражника це означає просту дію: переглядайте статистику не лише за кількістю лідів, а й у часовому розрізі. Якщо крива трафіку виглядає занадто ідеально — найімовірніше, перед вами ідеально налаштований фрод.
Несинхронні GEO або device-патерни
Ще один поширений сигнал фроду — розрив між джерелом кліку та місцем, звідки приходить конверсія. Коли трафік офіційно йде з України, а реєстрації раптом з’являються з В’єтнаму або Нігерії, це не випадковість. Такі розбіжності зазвичай свідчать про підміну локації, використання VPN чи проксі-ферм.
Фродери створюють цілі схеми для маскування джерела. Вони запускають ботнети на орендованих серверах, користуються мобільними емуляторами, які «прикидаються» різними моделями телефонів, або підміняють дані про браузер і систему, щоб виглядати як новий користувач. У результаті партнерка бачить красиву статистику з різних країн, хоча реальний трафік може походити з однієї і тієї ж IP-мережі.
AI-аналітика допомагає виявити такі несинхронності. Алгоритми порівнюють ланцюжок подій — кліки, перегляди, конверсії і фіксують, коли геолокація, пристрій або тип з’єднання змінюються занадто різко. Системи навчаються розпізнавати поведінкову послідовність реальних користувачів: як вони переходять між сторінками, як змінюють пристрої, скільки часу витрачають між діями. Коли ця логіка порушується, AI позначає трафік як підозрілий.
Арбітражникам варто регулярно перевіряти відповідність GEO, IP-адрес і типів пристроїв у звітах. Якщо реєстрації раптом «виїжджають» у іншу країну або всі конверсії приходять з одного провайдера — це майже завжди сигнал, що фрод уже працює у вашій кампанії.
Однакові поведінкові патерни
Реальні користувачі поводяться хаотично. Вони гортають сторінку, роблять паузи, повертаються назад, натискають різні елементи. Саме ця непередбачуваність і відрізняє живий трафік від ботів. Коли у звітах усі кліки мають однакову тривалість сесії, курсор рухається за тією самою траєкторією, а користувачі натискають у тих самих точках екрана — це типовий приклад автоматизованої поведінки.
Heatmap-аналіз допомагає побачити це буквально. Якщо теплокарта показує, що сотні відвідувачів «клікають» на одних і тих самих координатах або залишають сторінку через точно однаковий час, значить, працює скрипт або бот-сценарій. Такі шаблонні патерни фродери створюють спеціально, щоб обійти базові фільтри партнерок.
AI-системи навчилися розпізнавати ці повторювані схеми за лічені секунди. Алгоритми аналізують поведінкові метрики: швидкість руху курсора, порядок кліків, глибину скролу, час до конверсії і порівнюють їх із середніми показниками живої аудиторії. Якщо збіг перевищує певний поріг, система автоматично відносить трафік до категорії підозрілого.
Для виявлення такої активності найчастіше використовують сервіси ClickCease, FraudScore, 24metrics та TrafficGuard. Вони інтегруються з трекерами, відстежують поведінку користувачів у реальному часі та формують звіти із зазначенням джерел підозрілих кліків.
Практичний висновок простий: якщо поведінка користувачів здається надто «акуратною», однакова швидкість, ті самі переходи, ті самі рухи — це не дисципліна трафіку, а добре налаштований фрод.
Сумнівна якість лідів
Найнебезпечніший тип фроду — той, який виглядає як успішна кампанія. Усі метрики ростуть, реєстрації стабільні, але через тиждень лід-джерело «провисає». У CRM активність мінімальна, користувачі не роблять жодних дій, а LTV за 7 днів дорівнює нулю. Такі ліди формально проходять перевірку, але не мають жодної реальної цінності для бізнесу.
Фродери навчилися створювати «живих» користувачів, які поводяться переконливо перші кілька годин: відкривають листи, клікають на банери, додають товари в кошик. Але далі — тиша. Для рекламодавця це виглядає як слабка залученість, хоча насправді це алгоритмічно згенеровані акаунти.
AI-моделі допомагають відрізнити таких фейкових користувачів ще до того, як вони зіпсують аналітику. Системи прогнозування поведінки аналізують тисячі параметрів — швидкість заповнення форми, час між кроками реєстрації, тип пристрою, повторюваність дій і формують lead health score, тобто оцінку «здоров’я» ліда. Якщо показник нижчий за певний поріг, лід автоматично позначається як ризиковий.
Багато партнерських платформ уже вбудували подібні алгоритми у свої дашборди. Machine Learning дозволяє не лише фільтрувати підозрілих користувачів, а й прогнозувати якість трафіку з конкретних джерел. Це допомагає арбітражникам оперативно коригувати кампанії, зменшуючи витрати на неякісних лідів і підвищуючи ROI.
Якщо ваші цифри виглядають добре, але продажі не ростуть — перевірте, чи не годуєте ви аналітику ботами, замість того щоб збирати реальних клієнтів.
Неузгодженість UTM-міток і параметрів
UTM-мітки — це мова, якою кампанія спілкується з аналітикою. Коли ці параметри починають «брехати», система бачить зовсім не те, що відбувається насправді. Один із найнепомітніших видів фроду — це маніпуляції з трекінгом. Афіліат може свідомо або автоматично підміняти UTM-мітки, дублювати параметри, змінювати джерело чи кампанію, щоб показати більший обсяг трафіку або приписати собі чужі конверсії.
У звітах це виглядає як хаотичні або нелогічні дані: різні назви кампаній ведуть на однакові лендінги, IP-адреси користувачів повторюються, а час переходів не збігається з даними трекера. У деяких випадках афіліати підключають сторонні редіректи, щоб «переписати» параметри на свій ID. Такі схеми складно виявити вручну, особливо коли кампанія працює з великими обсягами кліків.
AI-моделі автоматично аналізують структуру UTM-міток, виявляючи аномалії у зв’язках між джерелами, IP, часовими відмітками та користувацькими агентами. Алгоритм зіставляє очікувану послідовність подій із реальною, шукає дублювання або підозрілі співпадіння параметрів. Наприклад, якщо один і той самий користувач з’являється у різних кампаніях з різними UTM-джерелами — система відразу сигналізує про можливу маніпуляцію.
Використання AI для валідації трекінгу дозволяє партнерам уникнути «витоків» бюджету, своєчасно блокувати підозрілі субпартнерки та підтримувати чистоту даних. Для арбітражника це не просто питання аналітики, а питання довіри до власних цифр. Якщо теги не збігаються, не можна бути впевненим, що ROI справді ваш, а не згенерований фродом.
Що далі: тренди 2025–2026
Фрод не стоїть на місці. Якщо раніше головною зброєю були проксі й ботнети, то сьогодні шахраї вже тестують AI-ботів із поведінкою, максимально схожою на людську. Вони можуть імітувати випадкові кліки, скролити сторінки з різною швидкістю, робити перерви між діями та навіть симулювати рухи миші. Такі системи навчаються на реальних патернах користувачів і здатні обманювати базові антифрод-фільтри.
Саме тому галузь переходить у нову фазу — AI проти AI. Тепер аналітичні системи не просто фіксують відхилення у даних, а ведуть справжню «гонку озброєнь» із алгоритмами фродерів. Штучний інтелект навчається розпізнавати найдрібніші невідповідності: мікросекундні затримки у кліках, неприродні маршрути між сторінками, повторювані шаблони часу активності.
У 2026 році аналітика стане не просто інструментом контролю, а обов’язковим шаром кожної воронки. Ті, хто інтегрує AI-моделі на етапі збору й обробки трафіку, отримають конкурентну перевагу. Решта ризикують залишитися з «красивими» цифрами, які не мають нічого спільного з реальними користувачами.
Майбутнє арбітражу — це не про більше кліків, а про розумніші дані. І переможуть ті, хто навчиться відловлювати фрод ще до того, як він з’їсть частину прибутку.