Как убрать роботный трафик со всех рекламных сетей через анализ хитов пользователей

Новое поколение ботов: тест Тьюринга пройден

Традиционные антифрод-инструменты перестали справляться.
Современные боты демонстрируют идеальные метрики:

• Показатель отказов ниже 20%.
• Глубина просмотра — около 1,8 страниц.
• Время на сайте — 2–3 минуты.
• Естественные паттерны навигации.

Однако при внешне «здоровом» трафике — нет звонков, заявок и продаж. Даже лидирующие рекламные сети не застрахованы: фрод-боты успешно обходят стандартные фильтры, создавая иллюзию эффективных кампаний, в то время как реальные пользователи просто не доходят до воронки продаж.

Как научились идентифицировать ИИ-роботов

В iClicks разработали собственную систему глубинного анализа пользовательских действий, которая фиксирует не просто факт взаимодействия, а то, как именно оно происходит.

Архитектура основана на сборе и интерпретации микрособытий, формирующих уникальный «цифровой отпечаток» поведения человека.

Что анализируют

1. Движения мыши

Фиксируется полная траектория курсора — координаты, скорость, паузы и микроколебания. Реальные пользователи двигают мышь неровно и естественно, с остановками и колебаниями руки. Боты — напротив, создают прямолинейные, идеально плавные движения, по которым их легко распознать.

2. Клики и касания

Анализируется не просто факт клика, а весь контекст взаимодействия: координаты и точку нажатия внутри элемента, время от загрузки страницы до клика, последовательность действий. Для touch-событий фиксируем силу и площадь касания.

Также учитываются «человеческие» микропаттерны — промахи по элементам, повторные нажатия, колебания курсора перед выбором, изменение траектории в последний момент. Такие нюансы выдают реальных пользователей и полностью отсутствуют у ботов с идеальной точностью движений.

3. Выделение текста

Реальные пользователи часто выделяют текст — чтобы скопировать, отметить интересное место, перечитать или даже просто случайно задеть мышью абзац. Боты делают это крайне редко, и всегда механически.
Компания фиксирует координаты выделенной области, конкретный фрагмент текста, длительность и степень выделения (частичное или полное). Дополнительно собирают контекст действия — происходило ли выделение после прокрутки, во время чтения или перед копированием, были ли последующие действия вроде Ctrl+C, перехода в другое окно или клика по ссылке.
Так система видит не просто факт взаимодействия, а осмысленное чтение и интерес, характерные только для живого пользователя.

4. Паузы и «фризинг» экрана

Один из самых показательных признаков реального поведения. Люди не действуют непрерывно — они делают остановки, чтобы прочитать текст, рассмотреть изображение, обдумать информацию или сравнить варианты. Такие микропаузы создают естественный ритм взаимодействия, которого нет у ботов: алгоритмы действуют идеально равномерно и не «думают».

Фиксируют момент начала и завершения паузы, ее длительность и контекст — на каком элементе страницы пользователь «застыл». Искусственный интеллект также отслеживает естественные колебания внимания:

• небольшие движения мыши во время чтения;
• легкие возвраты к предыдущим абзацам;
• микроскроллы без переходов;
• реактивацию окна после бездействия;
• и даже типичные «задержки» перед кликом, когда человек принимает решение.

Эти естественные остановки формируют уникальный поведенческий ритм, который пока невозможно воспроизвести ботами. Именно по нему нейросеть отличает живое внимание от имитации активности.

Скроллинг

Прокрутка — одно из самых выразительных проявлений «живого» поведения. У каждого человека свой ритм: кто-то листает плавно и вдумчиво, кто-то — рывками, с возвратами к интересным фрагментам. Боты же скроллят механически, с одинаковыми интервалами и скоростью.

Платформа фиксирует время каждого скролла, скорость, направление (вверх/вниз), процент просмотра экрана и тип паттерна — плавное движение или резкие скачки. ИИ также обращает внимание на естественные остановки в процессе прокрутки: когда человек делает паузу, чтобы дочитать абзац, рассмотреть изображение или осмыслить информацию.
Типичные признаки живого поведения — неровный ритм, возвраты к уже просмотренным блокам, легкие подскроллы вверх для перечитывания и короткие задержки перед продолжением движения.

6. Hover-события (анимированное событие)

Наведение курсора — это микрожест, в котором отлично проявляется человеческое поведение. Реальные пользователи не действуют мгновенно: они задерживаются на элементах, изучают подсказку, рассматривают анимацию или просто «зависают» курсором над кнопкой, обдумывая действие.

Компания фиксирует координаты наведения, объект, на который наведен курсор, точку срабатывания анимации, время до активации hover и длительность наведения.
Искусственный интеллект дополнительно анализирует естественные остановки и «плавающие» движения:

• мелкие колебания курсора перед нажатием;
• случайные уходы и возвращения на тот же элемент;
• задержки на анимированных кнопках или интерактивных иконках;
• реакцию на визуальные эффекты — навел, посмотрел, потом кликнул.

7. Технический отпечаток устройства

Комплекс параметров — от User Agent и WebGL до Canvas-fingerprint, timezone, шрифтов и расширений браузера.

ИИ как мозг аналитики: от хитов к живой карте поведения

Все собранные системой события — движения мыши, клики, скроллы, паузы и взаимодействия с контентом — проходят через нейросеть iClicks AI, которая превращает «сырые» данные в живую карту поведения пользователя.

От событий к смыслу

Каждое взаимодействие фиксируется как отдельный хит — минимальная единица действия.
Алгоритмы ИИ склеивают миллионы таких хитов, формируя индивидуальную карту сессии — последовательность действий конкретного посетителя.
Эта «карта» показывает, как пользователь читает контент, где задерживается, что игнорирует, и какие микродействия предшествуют конверсии.

Так можно получить  не просто статистику, а настоящее поведенческое полотно сайта, где виден живой маршрут пользователя — от первого контакта до заявки или покупки.

Journey Map успешных сессий

После объединения данных нейросеть строит Journey Map — схему наиболее результативных путей пользователей.
ИИ выявляет паттерны поведения, которые чаще всего завершаются целевым действием:

• какие страницы открываются перед заполнением формы;
• сколько времени проходит между кликом и скроллом;
• в какой момент посетитель решает позвонить или прийти в офис.

Эти карты становятся эталонными сценариями успеха, на основании которых модель оценивает все последующие визиты.

Реальное применение: адаптивная реклама

Главная ценность технологии — не просто в аналитике, а в автоматическом управлении рекламой на основе поведения.
ии-система в реальном времени анализирует новые сессии, сопоставляет их с успешными паттернами и динамически перераспределяет бюджет:

• усиливает показы в каналах и аудиториях, где вероятность «выигрышного сценария» выше;
• снижает ставки и частоту там, где трафик не повторяет успешные модели.

Таким образом, реклама перестает работать по принципу «кто кликнул — тот и молодец» и начинает фокусироваться на тех, кто реально ведет себя как потенциальный клиент.

Борьба с ботами превращается в гонку вооружений 

Пока рекламные платформы дорабатывают фильтры, создатели фрод-ботов уже используют нейросети следующего поколения. Единственный способ выиграть — изучать не действия, а стиль действий пользователя.
Поведение человека состоит из тысяч микродвижений, которые невозможно идеально сымитировать.

Поведенческая аналитика iClicks — это не просто защита от ботов.
Это инвестиция в качество трафика, которая напрямую снижает стоимость привлечения реальных клиентов.

Реклама. Рекламодатель ООО «Айсистемс» ИНН 7751114205