О бренде и задачах
Все началось в тот момент, когда наша команда столкнулась с противоречием в работе с клиентом RangeVision — ведущим разработчиком систем трехмерного сканирования. Трафик рос, количество посетителей увеличивалось, а эффективность кампаний неуклонно падала.
Дело было не в настройках кампаний и не в целевой аудитории — она была тщательно изучена и сегментирована. Тревожный звоночек прозвучал, когда аналитики заметили нетипичные поведенческие паттерны у значительной части посетителей.
Поиск решения
Мы провели серию тестов и обнаружили, что проблема особенно остро проявлялась в рекламной сети Яндекса (РСЯ). Именно там доля подозрительного трафика достигала пиковых значений.
Первые попытки решить проблему стандартными методами — корректировкой ставок, изменением таргетингов, добавлением новых минус-слов — не принесли желаемого результата. Мы столкнулись с необходимостью радикального пересмотра подхода к защите рекламного бюджета.
После анализа доступных технологий было принято решение подключить комплексную систему антифрода использующую искусственный интеллект для выявления и блокировки ботов.
Процесс внедрения
Внедрение системы проходило в несколько этапов:
1. Аудит и анализ существующего трафика (2 дня)
- Установка системы мониторинга;
- Сбор данных о поведенческих паттернах;
- Выявление аномалий и подозрительной активности.
2. Настройка параметров фильтрации (1 день)
- Кастомизация правил для специфики B2B-сектора;
- Тонкая настройка триггеров срабатывания;
- Создание белых списков для исключения ложных срабатываний.
3. Тестовое включение и калибровка (7 дней)
- Частичное подключение (30% трафика);
- Анализ эффективности и корректировка настроек;
- Устранение ложных блокировок.
В процессе внедрения мы столкнулись с несколькими открытиями:
- Некоторые IP-адреса, которые мы считали корпоративными клиентами, на самом деле были частью ботнетов;
- 18% ботов успешно обходили стандартные защитные механизмы Яндекса;
- Наибольшая активность ботов приходилась на вечернее время и выходные дни.
Борьба с невидимым противником
Ключевым моментом в истории внедрения стало полномасштабное включение защиты и первая неделя работы, когда система начала блокировать подозрительную активность в полном объеме.
Система защиты работает на следующих принципах:
1. Многофакторный анализ посетителей:
- Техническое устройство (User-Agent, заголовки, JavaScript-возможности);
- Поведение на сайте (скорость навигации, паттерны движения мыши);
- Временные характеристики (время между кликами, длительность сессии);
- История активности (анализ прошлых взаимодействий).
2. Интеллектуальная блокировка:
- Моментальное отключение показа рекламы для выявленных ботов;
- Динамическое обновление сегментов блокировки;
- Синхронизация с рекламными системами.
Впечатляющие результаты и инсайты
После полного внедрения системы защиты мы проанализировали данные за 30 дней до и после и получили впечатляющие результаты:
Ключевые метрики эффективности:
- Конверсия (CR): увеличили на 20%;
- Стоимость привлечения клиента (CPA): снизили на 42% за три недели;
- Качество лидов: увеличили долю целевых обращений на 31%;
- Экономия бюджета: 24% при сохранении объема целевого трафика.
Полученные инсайты и рекомендации
Работа с системой антифрода дает ценные знания о мошенническом трафике:
Типичные признаки ботов в B2B-сегменте:
- Аномально высокая скорость перемещения по сайту;
- Отсутствие интереса к технической документации;
- Нереалистично быстрое заполнение форм обратной связи;
- Клики по разным разделам сайта в течение нескольких секунд;
- Посещения в нехарактерное для B2B-клиентов время (ночь, выходные).
Чек-лист для выявления проблем с ботами:
Рекомендации для маркетологов на основе нашего опыта:
1. Начинайте с диагностики:
- Установите период мониторинга не менее 2 недель;
- Используйте комбинацию нескольких аналитических систем;
- Ищите аномалии в поведенческих метриках.
2. Внедряйте защиту поэтапно:
- Начните с тестирования на 20-30% трафика;
- Постепенно увеличивайте охват;
- Тщательно анализируйте ложные срабатывания.
3. Адаптируйте настройки под специфику бизнеса:
- Для B2B-сектора важна настройка временных фильтров;
- В высококонкурентных нишах усиливайте защиту;
- Для сложных продуктов учитывайте длительное пребывание на странице.
4. Оптимизируйте стратегию после внедрения:
- Пересмотрите распределение бюджета между каналами;
- Скорректируйте ставки с учетом реального качества трафика;
- Внедрите сегментированные стратегии для разных аудиторий.
Долгосрочные результаты и планы на будущее
Спустя три месяца после внедрения системы мы продолжили наблюдать стабильный рост эффективности рекламных кампаний:
- Общее снижение стоимости привлечения клиента составило 38%;
- Прогнозируемая годовая экономия рекламного бюджета — более 2,8 млн рублей;
- Улучшение показателей качества (Quality Score) в Яндекс.Директ на 23%.
Советы по внедрению антифрод-систем в B2B-сегменте
1. Для разработчиков сложных технических продуктов:
- Настраивайте фильтры с учетом длительного изучения продукта;
- Анализируйте интерес к технической документации как признак реального пользователей;
- Внедряйте интеллектуальные формы с техническими вопросами.
2. Для компаний с длинным циклом продаж:
- Оценивайте возвраты пользователей как признак качественного трафика;
- Настраивайте многоуровневую защиту на разных этапах воронки;
- Интегрируйте данные о качестве лидов из CRM в антифрод-систему.
3. Для высококонкурентных ниш:
- Уделяйте особое внимание защите брендового трафика;
- Внедряйте усиленную защиту в периоды рекламных кампаний;
- Регулярно обновляйте стратегию защиты от новых типов мошенничества.
Этот кейс наглядно демонстрирует, как технологическое решение в сфере безопасности рекламы может радикально изменить эффективность маркетинговых инвестиций и обеспечить значительное конкурентное преимущество в высокотехнологичном B2B-сегменте.
