Anti-bot в push: какие сигналы режут трафик ещё до первого клика
В push-цепочке бот редко палится одним признаком. Обычно он светится связкой: одинаковый user-agent, пустые или однотипные рефереры, слишком ровный тайминг кликов, повторяющиеся device-паттерны. Если смотреть только на CTR, такой трафик легко принять за живой.
Проверяй не один параметр, а набор:
• всплеск кликов в коротком окне без нормального хвоста
• много одинаковых сабов, страны или ОС в одном кластере
• высокий share новых подписок без последующих событий
• клики есть, а postback-поведение ломается на первом же шаге
Полезнее всего строить простую логику отсечки: сравнивать частоту кликов по плейсментам, смотреть распределение по часам, проверять стабильность конверсий между потоками. Если один источник даёт объём, но ломает глубину, это не “сильный плейсмент”, а повод для паузы и ручной проверки.
В push-трафике бот почти всегда выдаёт себя не качеством клика, а повторяемостью. Как только паттерн становится слишком ровным, инвентарь надо резать раньше, чем он съест сплит.
В push-цепочке бот редко палится одним признаком. Обычно он светится связкой: одинаковый user-agent, пустые или однотипные рефереры, слишком ровный тайминг кликов, повторяющиеся device-паттерны. Если смотреть только на CTR, такой трафик легко принять за живой.
Проверяй не один параметр, а набор:
• всплеск кликов в коротком окне без нормального хвоста
• много одинаковых сабов, страны или ОС в одном кластере
• высокий share новых подписок без последующих событий
• клики есть, а postback-поведение ломается на первом же шаге
Полезнее всего строить простую логику отсечки: сравнивать частоту кликов по плейсментам, смотреть распределение по часам, проверять стабильность конверсий между потоками. Если один источник даёт объём, но ломает глубину, это не “сильный плейсмент”, а повод для паузы и ручной проверки.
В push-трафике бот почти всегда выдаёт себя не качеством клика, а повторяемостью. Как только паттерн становится слишком ровным, инвентарь надо резать раньше, чем он съест сплит.