В 2025-м фродеры прокачались не хуже арбитражников. Теперь это не просто купленные клики или ботнеты на прокси – это deep-боты, имитирующие человеческое поведение до движений курсора; поддельные девайсы, которые проходят fingerprint-проверку; и smart rotation, который меняет IP быстрее, чем ты успеваешь обновить дашборд.
По оценкам украинских affiliate-сетей, до 18-25% трафика в партнерках может быть фродом. Для крупных арбитражных команд это означает потери от $5 000 до $30 000 в месяц, которые буквально исчезают в отчетах под видом “активных юзеров”.
Ручная проверка больше не спасает. Фрод стал умнее, быстрее и маскируется под самые лучшие кампании. Но и AI уже не на стороне мошенников – теперь именно он отлавливает их, анализируя поведение, паттерны кликов и данные с точностью, о которой люди могли только мечтать.
5 сигналов, указывающих на мошенничество
Аномальная скорость конверсий
Если у вас за несколько минут сыплются десятки регистраций или подписок, это не всегда признак удачного креатива. Часто это сигнал, что трафик не совсем “живой”. В типичной ситуации 300 кликов за 5 минут из одного региона могут выглядеть как вирусный всплеск, но поведение пользователей выдает искусственность: все переходы происходят почти в одно и то же время, с одинаковым CTR и без реальной активности после регистрации.
В отчетах такая ситуация проявляется как равномерный трафик без колебаний, мгновенные подписки после клика или повторяющиеся временные интервалы между конверсиями. Для живой аудитории это нетипично – пользователи реагируют в разное время, с задержками, просматривают страницы, возвращаются позже.
AI-системы анализируют хронологию кликов и выявляют так называемые time-based anomalies. Алгоритм обучается на реальных паттернах поведения пользователей и замечает подозрительные “всплески” – когда конверсии приходят слишком быстро или равномерно. Такие модели позволяют автоматически отсекать подозрительные сегменты трафика еще до того, как они попадут в финальные отчеты.
Для арбитражника это означает простое действие: просматривайте статистику не только по количеству лидов, но и во временном разрезе. Если кривая трафика выглядит слишком идеально – вероятнее всего, перед вами идеально настроенный фрод.
Несинхронные GEO или device-паттерны
Еще один распространенный сигнал фрода – разрыв между источником клика и местом, откуда приходит конверсия. Когда трафик официально идет из Украины, а регистрации вдруг появляются из Вьетнама или Нигерии, это не случайность. Такие расхождения обычно свидетельствуют о подмене локации, использовании VPN или прокси-ферм.
Фродеры создают целые схемы для маскировки источника. Они запускают ботнеты на арендованных серверах, пользуются мобильными эмуляторами, которые “притворяются” разными моделями телефонов, или подменяют данные о браузере и системе, чтобы выглядеть как новый пользователь. В результате партнерка видит красивую статистику из разных стран, хотя реальный трафик может происходить из одной и той же IP-сети.
AI-аналитика помогает выявить такие несинхронности. Алгоритмы сравнивают цепочку событий – клики, просмотры, конверсии и фиксируют, когда геолокация, устройство или тип соединения меняются слишком резко. Системы учатся распознавать поведенческую последовательность реальных пользователей: как они переходят между страницами, как меняют устройства, сколько времени тратят между действиями. Когда эта логика нарушается, AI помечает трафик как подозрительный.
Арбитражникам стоит регулярно проверять соответствие GEO, IP-адресов и типов устройств в отчетах. Если регистрации вдруг “выезжают” в другую страну или все конверсии приходят с одного провайдера – это почти всегда сигнал, что фрод уже работает в вашей кампании.
Одинаковые поведенческие паттерны
Реальные пользователи ведут себя хаотично. Они листают страницу, делают паузы, возвращаются обратно, нажимают разные элементы. Именно эта непредсказуемость и отличает живой трафик от ботов. Когда в отчетах все клики имеют одинаковую продолжительность сессии, курсор движется по той же траектории, а пользователи нажимают в тех же точках экрана – это типичный пример автоматизированного поведения.
Heatmap-анализ помогает увидеть это буквально. Если теплокарта показывает, что сотни посетителей “кликают” на одних и тех же координатах или покидают страницу через точно одинаковое время, значит, работает скрипт или бот-сценарий. Такие шаблонные паттерны фродеры создают специально, чтобы обойти базовые фильтры партнерок.
AI-системы научились распознавать эти повторяющиеся схемы за считанные секунды. Алгоритмы анализируют поведенческие метрики: скорость движения курсора, порядок кликов, глубину скролла, время до конверсии и сравнивают их со средними показателями живой аудитории. Если совпадение превышает определенный порог, система автоматически относит трафик к категории подозрительного.
Для выявления такой активности чаще всего используют сервисы ClickCease, FraudScore, 24metrics и TrafficGuard. Они интегрируются с трекерами, отслеживают поведение пользователей в реальном времени и формируют отчеты с указанием источников подозрительных кликов.
Практический вывод прост: если поведение пользователей кажется слишком “аккуратным”, одинаковая скорость, те же переходы, те же движения – это не дисциплина трафика, а хорошо настроенный фрод.
Сумнительное качество лидов
Самый опасный тип фрода – тот, который выглядит как успешная кампания. Все метрики растут, регистрации стабильные, но через неделю лид-источник “провисает”. В CRM активность минимальная, пользователи не совершают никаких действий, а LTV за 7 дней равен нулю. Такие лиды формально проходят проверку, но не имеют никакой реальной ценности для бизнеса.
Фродеры научились создавать “живых” пользователей, которые ведут себя убедительно первые несколько часов: открывают письма, кликают на баннеры, добавляют товары в корзину. Но дальше – тишина. Для рекламодателя это выглядит как слабая вовлеченность, хотя на самом деле это алгоритмически сгенерированные аккаунты.
AI-модели помогают отличить таких фейковых пользователей еще до того, как они испортят аналитику. Системы прогнозирования поведения анализируют тысячи параметров – скорость заполнения формы, время между шагами регистрации, тип устройства, повторяемость действий и формируют lead health score, то есть оценку “здоровья” лида. Если показатель ниже определенного порога, лид автоматически помечается как рисковый.
Многие партнерские платформы уже встроили подобные алгоритмы в свои дашборды. Machine Learning позволяет не только фильтровать подозрительных пользователей, но и прогнозировать качество трафика из конкретных источников. Это помогает арбитражникам оперативно корректировать кампании, уменьшая расходы на некачественных лидов и повышая ROI.
Если ваши цифры выглядят хорошо, но продажи не растут – проверьте, не кормите ли вы аналитику ботами, вместо того чтобы собирать реальных клиентов.
Несогласованность UTM-меток и параметров
UTM-метки – это язык, на котором кампания общается с аналитикой. Когда эти параметры начинают “врать”, система видит совсем не то, что происходит на самом деле. Один из самых незаметных видов фрода – это манипуляции с трекингом. Аффилиат может сознательно или автоматически подменять UTM-метки, дублировать параметры, менять источник или кампанию, чтобы показать больший объем трафика или приписать себе чужие конверсии.
В отчетах это выглядит как хаотичные или нелогичные данные: разные названия кампаний ведут на одинаковые лендинги, IP-адреса пользователей повторяются, а время переходов не совпадает с данными трекера. В некоторых случаях аффилиаты подключают сторонние редиректы, чтобы “переписать” параметры на свой ID. Такие схемы сложно выявить вручную, особенно когда кампания работает с большими объемами кликов.
AI-модели автоматически анализируют структуру UTM-меток, выявляя аномалии в связях между источниками, IP, временными отметками и пользовательскими агентами. Алгоритм сопоставляет ожидаемую последовательность событий с реальной, ищет дублирование или подозрительные совпадения параметров. Например, если один и тот же пользователь появляется в разных кампаниях с разными UTM-источниками – система сразу сигнализирует о возможной манипуляции.
Использование AI для валидации трекинга позволяет партнерам избежать “утечек” бюджета, своевременно блокировать подозрительные субпартнерки и поддерживать чистоту данных. Для арбитражника это не просто вопрос аналитики, а вопрос доверия к собственным цифрам. Если теги не совпадают, нельзя быть уверенным, что ROI действительно ваш, а не сгенерированный фродом.
Что дальше: тренды 2025-2026
Фрод не стоит на месте. Если раньше главным оружием были прокси и ботнеты, то сегодня мошенники уже тестируют AI-ботов с поведением, максимально похожим на человеческое. Они могут имитировать случайные клики, скролить страницы с разной скоростью, делать перерывы между действиями и даже симулировать движения мыши. Такие системы обучаются на реальных паттернах пользователей и способны обманывать базовые антифрод-фильтры.
Именно поэтому отрасль переходит в новую фазу – AI против AI. Теперь аналитические системы не просто фиксируют отклонения в данных, а ведут настоящую “гонку вооружений” с алгоритмами фродеров. Искусственный интеллект учится распознавать мельчайшие несоответствия: микросекундные задержки в кликах, неестественные маршруты между страницами, повторяющиеся шаблоны времени активности.
В 2026 году аналитика станет не просто инструментом контроля, а обязательным слоем каждой воронки. Те, кто интегрирует AI-модели на этапе сбора и обработки трафика, получат конкурентное преимущество. Остальные рискуют остаться с “красивыми” цифрами, которые не имеют ничего общего с реальными пользователями.
Будущее арбитража – это не про больше кликов, а про более умные данные. И победят те, кто научится отлавливать фрод еще до того, как он съест часть прибыли.