Глоссарий рекламного фрода
Определения ключевых терминов в сфере рекламного фрода, качества трафика и цифровой рекламы от FraudScore
A
- Ad Fraud Также известен как: Advertising Fraud, Digital Ad Fraud Умышленные действия по имитации легитимного взаимодействия пользователей с цифровой рекламой (клики, показы, конверсии) с целью хищения маркетингового бюджета. По оценкам Juniper Research, глобальные потери брендов от рекламного фрода к середине 2020-х годов превысили $100 млрд. В годовой выборке данных FraudScore за 2025 год, охватывающей мобильный перформанс-маркетинг и programmatic-закупки, средний показатель выявленной недействительной активности достиг 47.40%, что подчеркивает необходимость непрерывного аудита трафика.
- Ad Fraud Prevention Tools Специализированные решения для мониторинга, выявления и блокировки недействительного трафика в режиме реального времени с использованием машинного обучения, поведенческой аналитики и многоуровневой проверки.
- Ad Injection Несанкционированная замена или внедрение рекламных объявлений на веб-сайтах и в мобильных приложениях с помощью вредоносного программного обеспечения или браузерных расширений.
- Ad Stacking Мошенническая схема, при которой несколько рекламных объявлений размещаются друг над другом в одном рекламном слоте, а пользователь видит только верхнее объявление, несмотря на регистрацию показов всех объявлений.
- AI Bots Автоматизированные программы, использующие искусственный интеллект для имитации поведения реальных пользователей и обхода традиционных систем обнаружения рекламного мошенничества.
- AI Click Fraud Использование искусственного интеллекта для генерации мошеннических кликов по рекламе с целью расходования рекламного бюджета или получения незаконного дохода при имитации поведения реальных пользователей.
- Anomaly Detection Метод выявления мошенничества, основанный на обнаружении отклонений в поведении трафика относительно нормальных моделей пользовательской активности.
- App Install Fraud Также известен как: Install Fraud, Fake Installs Разновидность мобильного рекламного мошенничества, при которой злоумышленники имитируют или подделывают установки мобильных приложений для незаконного получения выплат по моделям CPI и CPA.
- Attribution Fraud Разновидность рекламного мошенничества, при которой злоумышленники манипулируют системой атрибуции, чтобы незаконно присвоить себе клики, установки, покупки и другие конверсии.
- Auto-Refresh Fraud Разновидность мошенничества с рекламными показами, при которой рекламные блоки или веб-страницы автоматически обновляются без участия пользователя для искусственного увеличения количества показов и доходов от рекламы.
B
- Behavioral Analysis Метод выявления мошенничества, основанный на анализе поведения пользователей и сравнении их действий с моделями нормального человеческого взаимодействия.
- Blacklist Fraud Также известен как: Blacklist-Related Fraud Рекламный трафик, поступающий с IP-адресов, устройств, доменов и других идентификаторов, ранее замеченных в мошеннической активности и включенных в базы угроз.
- Bot Crawlers Также известен как: Crawler Traffic Автоматизированные программы для обхода и анализа веб-страниц, которые могут создавать недействительные рекламные взаимодействия и относятся к категории General Invalid Traffic (GIVT).
- Bot Traffic Совокупность автоматизированных, нечеловеческих взаимодействий с веб-сайтами, мобильными приложениями и рекламными системами, создаваемых ботами, скриптами и другими программными средствами.
- Bounce Rate Manipulation Искусственное изменение показателя отказов с помощью автоматизированного или мошеннического трафика для создания ложного представления о качестве аудитории и эффективности сайта.
- Brand Safety Комплекс технологий, правил и процессов, обеспечивающих показ рекламы только в безопасном для бренда окружении и предотвращающих ее размещение рядом с нежелательным или репутационно опасным контентом.
- Browser Automation Использование программных фреймворков для автоматического управления веб-браузерами, которое может применяться для имитации поведения пользователей и создания мошеннического рекламного трафика.
- Browser Fraud Вид рекламного мошенничества, при котором злоумышленники изменяют параметры браузера, чтобы замаскировать автоматизированный трафик под действия реальных пользователей.
C
- Clean Traffic Верифицированный человеческий трафик без признаков мошенничества, автоматизации и других видов недействительной активности, обеспечивающий достоверную оценку эффективности рекламных кампаний.
- Click Farm Организованная схема мошенничества, при которой группы людей или управляемые устройства массово совершают клики по рекламе для искусственного увеличения показателей вовлеченности и расходования рекламного бюджета.
- Click Fraud Преднамеренная генерация недействительных кликов по рекламе с целью расходования рекламного бюджета, манипулирования результатами кампаний или получения незаконного дохода.
- Click Injection Вид мобильного мошенничества, при котором вредоносное приложение генерирует ложный рекламный клик непосредственно перед установкой другого приложения, чтобы перехватить атрибуцию.
- Click Scam Мошенническая практика, при которой пользователи вводятся в заблуждение и совершают клики по рекламе или элементам интерфейса без осознанного намерения.
- Click Spam Также известен как: Click Flooding Вид мобильного мошенничества, при котором злоумышленники массово генерируют фиктивные рекламные клики, чтобы увеличить вероятность получения атрибуции будущих установок приложений.
- Conversion Fraud Вид рекламного мошенничества, при котором злоумышленники имитируют целевые действия пользователей, чтобы незаконно получить выплаты по CPA или другим моделям оплаты за результат.
- Conversion Validation Процесс проверки подлинности и качества конверсий с использованием технических, поведенческих и атрибуционных сигналов до подтверждения результатов рекламной кампании или выплаты вознаграждения.
- Cookie Stuffing Вид мошенничества в партнерском маркетинге, при котором affiliate-cookie устанавливаются в браузер пользователя без его ведома, чтобы незаконно получить комиссию за последующую покупку.
- CTIT (Click-to-Install Time) Метрика, измеряющая время между кликом по рекламе и первым запуском мобильного приложения. Используется для выявления мошенничества с мобильной атрибуцией и анализа качества трафика.
- Customer Acquisition Cost (CAC) Бизнес-метрика, отражающая совокупную стоимость привлечения одного нового платящего клиента с учетом маркетинговых и коммерческих расходов.
D
- Data Centre Traffic Трафик, поступающий с облачной инфраструктуры, серверов и дата-центров, а не от реальных пользовательских устройств. Обычно классифицируется как General Invalid Traffic (GIVT) и исключается из рекламной аналитики.
- Device Emulation Программная эмуляция мобильных и настольных устройств, позволяющая имитировать характеристики реального оборудования. Широко используется для тестирования, но также применяется мошенниками для генерации фальшивого рекламного трафика.
- Device Fingerprinting Также известен как: Browser Fingerprinting, Digital Fingerprinting Технология идентификации устройств на основе совокупности технических характеристик браузера, оборудования и сетевой среды без использования файлов cookie. Широко применяется для выявления мошенничества, оценки рисков и проверки качества трафика.
- Device Fraud Также известен как: Device Anomalies Вид рекламного мошенничества, основанный на подмене характеристик устройств или использовании физических и виртуальных устройств для генерации недействительной рекламной активности. Включает эмуляцию устройств, спуфинг и использование ферм устройств.
- Device Intelligence Технология анализа аппаратных, программных и сетевых характеристик устройства для оценки его подлинности, уровня риска и выявления рекламного мошенничества. Используется для обнаружения эмуляторов, подмены устройств и сложного недействительного трафика.
- Domain Spoofing Вид мошенничества в programmatic-рекламе, при котором злоумышленники подделывают домен площадки в RTB-запросах, выдавая низкокачественный или мошеннический рекламный инвентарь за премиальные рекламные площадки.
E
F
- Fake Leads Поддельные или искусственно созданные лиды, используемые для незаконного получения выплат по моделям CPL или CPA. Такие заявки могут формироваться ботами, с использованием украденных данных или организованными фермами исполнителей.
- Fingerprint Consistency Показатель логической согласованности технических характеристик устройства, входящих в его цифровой отпечаток. Несоответствия между отдельными параметрами могут указывать на подмену данных, эмуляцию или другие виды рекламного мошенничества.
- Fraud Detection Процесс выявления, анализа и классификации недействительного трафика и мошеннической активности в цифровой рекламе. Fraud Detection позволяет оценивать качество трафика и принимать обоснованные решения по оптимизации рекламных кампаний.
- Fraud Prevention Комплекс превентивных мер, направленных на блокировку недействительного трафика до того, как он повлияет на рекламную кампанию. Fraud Prevention защищает рекламный бюджет, предотвращая мошеннические показы, клики, установки и конверсии еще до их учета.
- Fraud Score Также известен как: Fraud Risk Score, Traffic Risk Score Числовой показатель риска, присваиваемый рекламному взаимодействию для оценки вероятности мошенничества или недействительного трафика. Fraud Score позволяет автоматически фильтровать трафик и защищать рекламные кампании.
G
- General Invalid Traffic (GIVT) Категория недействительного трафика, включающая известную автоматизированную активность — ботов, краулеров и трафик из дата-центров, — которая обычно выявляется с помощью стандартных методов фильтрации.
- Generative Bot Traffic Недействительный трафик, создаваемый ботами на базе генеративного искусственного интеллекта, которые способны реалистично имитировать поведение пользователей и обходить традиционные механизмы защиты от мошенничества.
- Geo-Masking Подмена реального географического местоположения пользователя с помощью VPN, прокси-серверов и других технологий анонимизации для выдачи дешевого трафика за аудиторию из более ценных рекламных регионов.
H
- Headless Browsers Браузеры, работающие без графического интерфейса. Хотя они широко используются для тестирования и автоматизации, злоумышленники часто применяют их для генерации недействительного рекламного трафика и имитации поведения реальных пользователей.
- Hidden Ads Также известен как: Invisible Ads Рекламные объявления, которые технически загружаются, но остаются невидимыми для пользователя, позволяя мошенникам получать оплату за показы без фактического просмотра рекламы.
- Human Fraud Farms Также известен как: Click Farms (Human-Based) Офлайн-сети реальных людей, которые за деньги выполняют мошеннические действия в цифровой рекламе, имитируя поведение настоящих пользователей.
- Human-like Automation Боты, имитирующие поведение человека: движения мыши, задержки, скроллинг и паузы, используемые для обхода антифрод-систем.
I
- Impression Fraud Искусственная генерация рекламных показов, которые засчитываются рекламной системой, несмотря на то что реальный пользователь фактически не видел объявление.
- Invalid Traffic (IVT) Любые рекламные показы, клики или конверсии, не представляющие собой реальные взаимодействия пользователей или не имеющие законной коммерческой ценности.
- IP Distribution Anomalies Аномальные паттерны трафика, при которых непропорционально большое количество рекламных взаимодействий поступает с ограниченного числа IP-адресов, что часто свидетельствует об автоматизированной или мошеннической активности.
- IP Reputation Оценка уровня доверия к IP-адресу на основе истории его использования, позволяющая выявлять подозрительные и мошеннические источники трафика.
- IP Rotation Частая смена IP-адресов для маскировки автоматизированного трафика и обхода антифрод-систем.
- IP Spoofing Подмена IP-адреса для сокрытия реального источника трафика или имитации другого пользователя, устройства либо географического региона.
K
L
- Lead Fraud Умышленное создание поддельных заявок, регистраций или обращений для незаконного получения выплат по рекламным кампаниям с моделью оплаты за лид (CPL).
- Location Fraud Подделка географического местоположения пользователя для имитации трафика из более ценных регионов и получения незаконного преимущества в рекламных кампаниях.
M
- Machine Learning Fraud Detection Использование алгоритмов машинного обучения для выявления мошеннического рекламного трафика путем анализа сложных поведенческих и технических закономерностей в режиме реального времени.
- Made-for-Advertising (MFA) Sites Сайты, созданные преимущественно для максимизации дохода от рекламы, а не для предоставления пользователям качественного контента.
- Malware-Based Fraud Рекламное мошенничество, при котором вредоносное ПО заражает устройства пользователей и скрытно генерирует клики, показы и другую рекламную активность.
- Mobile Fraud Совокупность мошеннических методов, направленных на получение незаконной выгоды в мобильной рекламе путем манипуляций с кликами, установками, SDK и другими элементами мобильной экосистемы.
- Mobile Proxies Прокси-сети, использующие IP-адреса мобильных операторов связи для маскировки автоматизированного трафика под реальных пользователей смартфонов.
- MRC (Media Rating Council) Независимая отраслевая организация, устанавливающая стандарты измерения рекламных показателей, видимости рекламы и классификации недействительного трафика (IVT).
- Multi-Layer Detection Стратегия обнаружения мошенничества, основанная на комплексном анализе технических, поведенческих и сетевых сигналов для более точного выявления недействительного трафика.
N
P
- Pixel Stuffing Метод рекламного мошенничества, при котором объявления отображаются в невидимой области размером 1×1 пиксель, а система засчитывает полноценный рекламный показ.
- Programmatic Fraud Рекламное мошенничество, использующее уязвимости автоматизированных programmatic-закупок через поддельный инвентарь, подмену доменов и манипуляции в цепочке поставки рекламы.
- Proxy Traffic Трафик, проходящий через прокси-серверы для сокрытия реального IP-адреса, сетевой идентичности или географического местоположения пользователя.
R
- Real-Time Protection Непрерывная проверка и фильтрация рекламного трафика в момент показа, клика или конверсии для предотвращения мошенничества до списания рекламного бюджета.
- Refund-Ready Reports Документированные отчеты с подтвержденными доказательствами рекламного мошенничества, которые можно использовать для оспаривания недействительного трафика и возврата рекламных расходов.
- Residential Proxies Прокси-серверы, использующие IP-адреса реальных домашних пользователей для маскировки источника трафика и придания автоматизированной активности вида легитимных пользовательских действий.
- Retargeting Fraud Мошенническая манипуляция ретаргетинговыми кампаниями путем создания ложных пользовательских действий, позволяющих ботам или недействительному трафику попасть в ценные аудитории ремаркетинга.
- Risk Scoring Процесс оценки вероятности мошенничества для каждого рекламного взаимодействия на основе анализа множества технических, поведенческих и сетевых сигналов.
- ROAS (Return on Ad Spend) Маркетинговая метрика, показывающая, какой доход приносит каждая единица рекламных расходов.
S
- SDK Spoofing Подделка или эмуляция взаимодействия с рекламным SDK для генерации ложных установок, кликов или событий без участия реальных пользователей.
- Session Hijacking Несанкционированный перехват активной пользовательской сессии для выполнения действий от имени легитимного пользователя.
- Session Replay Analysis Анализ записей пользовательских сессий для выявления различий между естественным поведением человека и автоматизированной активностью.
- Signal-Based Detection Метод обнаружения мошенничества, основанный на анализе известных технических признаков, сигнатур и заранее определенных индикаторов недействительного трафика.
- Sophisticated Invalid Traffic (SIVT) Продвинутая категория недействительного трафика, имитирующая поведение реальных пользователей и требующая сложных методов обнаружения.
- Supply-Side Fraud Мошенничество со стороны паблишеров или других участников цепочки поставки рекламы, связанное с созданием фальшивого инвентаря и искусственным увеличением рекламных показов.
- Synthetic Traffic Полностью искусственный трафик, создаваемый ботами, скриптами или автоматизированной инфраструктурой без участия реальных пользователей.
- Synthetic Users Искусственно созданные цифровые личности, имитирующие поведение и характеристики реальных пользователей.
T
- Threat Intelligence Непрерывный процесс сбора и анализа данных об актуальных угрозах для выявления новых схем рекламного мошенничества и повышения эффективности антифрод-защиты.
- Toolbar Traffic Трафик, создаваемый браузерными расширениями или тулбарами, которые генерируют рекламную активность без ведома пользователя.
- Traffic Filtering Процесс выявления и исключения недействительного трафика до или после рекламного взаимодействия с использованием правил и аналитических моделей.
- Traffic Laundering Метод мошенничества, при котором истинный источник рекламного трафика скрывается с помощью цепочек редиректов или промежуточных площадок.
- Traffic Quality Показатель качества рекламного трафика, отражающий долю реальных пользователей, уровень их вовлеченности и потенциальную ценность для бизнеса.
- Traffic Scoring Процесс оценки и ранжирования рекламного трафика по уровню риска и потенциальной ценности на основе технических, поведенческих и контекстных сигналов.
U
- URL Hijacking Метод мошенничества, при котором URL-адреса перехватываются или изменяются для перенаправления пользователей на неавторизованные или вредоносные сайты.
- User Agent Spoofing Метод подмены строки User-Agent для маскировки реального устройства, браузера или операционной системы с целью обхода антифрод-систем.
V
- Velocity Checks Метод обнаружения мошенничества, основанный на анализе скорости и частоты пользовательских действий для выявления аномальной активности.
- Viewability Fraud Метод рекламного мошенничества, при котором искажаются показатели видимости рекламы: показ технически фиксируется, хотя объявление фактически не было увидено пользователем.
- VPN Traffic Рекламный трафик, проходящий через VPN-сервисы для сокрытия реального IP-адреса и географического местоположения пользователя.