Фейковые заявки с Директа: откуда берутся и как бороться с фродом в Яндексе

Фейковые заявки давно стали серьезной проблемой для компаний, использующих контекстную рекламу. Боты сливают бюджет, искажают статистику и метрики эффективности кампаний, а Яндекс не спешит возвращать деньги даже за явно нецелевые обращения.

К сожалению, полностью избавиться от ложных заявок невозможно. Однако существуют методы и подходы, которые помогут значительно снизить их количество и минимизировать ущерб. В статье рассмотрим, что такое фрод в Яндексе и как с ним бороться, поделимся практическими рекомендациями по их выявлению и предотвращению.

Что будет в статье

• Что такое фрод в Яндексе и как он возникает
• 16 критериев определить фейковую заявку
• Как бороться с фейковыми заявками: 12 эффективных методов

Каким бывает фрод?

Условно его можно разделить на три типа:

1. Технический (боты): программы и скрипты, автоматически имитирующие поведение людей.
2. Целенаправленный (от людей): действия конкурентов, наемных «кликеров» или мошенников.
3. Непреднамеренный (мусорный трафик): ошибочные переходы, которые тоже расходуют бюджет впустую.

Фейковыми заявками могут быть:

• Клики роботов или программ для накрутки показателей.
• Массовые клики по объявлениям для слива рекламных бюджетов.
• Автоматическое заполнение ботами даже сложных форм с квизами.
• Переходы конкурентов по объявлениям для быстрого расходования средств.
• Клики случайных пользователей, попавших на сайт по ошибке.
• Люди, оставившие некорректные контакты (например, 79 871 234 567).
• Клики недобросовестных сотрудников для завышения отчетности.
• Регистрация фейковых лидов для получения бонусных вознаграждений.

Кому это выгодно и зачем?

Чаще всего за ложными заявками стоят конкуренты, желающие вывести вас из аукциона, или арбитражники, накручивающие лиды для своей прибыли. Реже — схемы по продаже «защиты от фрода» или внутренние манипуляции с отчетностью.

Результат всегда один: ваш рекламный бюджет уменьшается, а конверсии и продажи — нет. Но как вовремя распознать угрозу и оценить ее масштаб? Поговорим об этом дальше.

Как правило, фрод в рекламе Яндекса возникаеют из-за халатности или злого умысла. Характерные признаки ложных заявок:

1. Слишком короткое время, проведенное на сайте (5−10 сек). Реальный пользователь физически не успевает за это время ознакомиться с контентом.
2. Отсутствие просмотров других страниц кроме посадочной. Целевой посетитель, как правило, переходит в другие каталога, на страницы контактов, о бренде, доставка и оплата и др.
3. Отсутствие каких-либо полезных действий — заявок, подписок, добавлений в корзину и т. п.
4. Большое число отказов (быстрый уход с веб-ресурса после перехода по рекламе) с одного IP-адреса, с определенных площадок или по некоторым устройствам.
5. Несоответствие геолокации посетителя вашему таргетингу.
6. Использование виртуальных частных сетей (VPN) и прокси-серверов.
7. Множественные посещения с одного IP с коротким интервалом, особенно с разных браузеров/устройств.
8. Некорректные или нелогичные HTTP-рефереры, с которых пришли переходы.
9. Переходы с известных «семенных» сайтов, специализирующихся на продаже фрода.
10. Аномально высокий коэффициент конверсии с каких-либо площадок, не соответствующий среднему по кампании. Например, 100% конверсия при 1−2 кликах — явный признак ложной заявки.
11. При передаче ID клиента в CRM выясняется, что заявки с одинаковым клиент ID приходят многократно, но с разными контактными данными (имя, телефон, город). Это указывает на бота.
12. Обращения не подтверждаются при разговоре с менеджером и не проходят квалификацию в CRM. Если передавать квалифицированные лиды обратно в Метрику, то отсутствие конверсии может свидетельствовать о фейковом характере контакта.
13. Несколько обращений за короткий промежуток времени с одинаковыми или похожими клиентскими идентификаторами в веб-аналитике.
14. Поведение пользователей перед отправкой ложной заявки, например, быстрый переход на страницу формы без просмотра остального содержимого площадки.
15. Кластеры заявок, поступающих из одного места (по IP-адресам), региона или в определенные временные промежутки.
16. Различия в поведенческих факторах, таких как среднее время, проведенное пользователем на сайте, глубина просмотра, между реальными обращениями и подозрительными.

Выявление и блокировка фрода в Директе очень важна, так как он приводит к нецелевому расходованию бюджетов и недостоверной аналитике кампаний. Квалифицировать фейковые заявки в Яндекс.Директ помогает комбинация аналитических данных, отчетов и обратной связи с предполагаемыми клиентами.

Особенно необходимо бороться с ложными заявками при использовании автостратегий, которые приводят пользователей, похожих на тех, кто выполнил указанное целевое действие.

В итоге, реально ли контролировать фрод в Яндексе?

Да, ложные заявки — неизбежная часть контекстной рекламы, но это не приговор вашему бюджету. Как вы убедились, комбинация четких фильтров в Директе, анализа метрик и, в особых случаях, профессионального аудита превращает «слив» денег в управляемые риски.