Attribution Fraud

Что такое Attribution Fraud?

Attribution Fraud (мошенничество с атрибуцией) — это разновидность рекламного мошенничества, при которой злоумышленники манипулируют системами атрибуции, чтобы незаконно получить вознаграждение за клики, установки приложений, покупки или другие конверсии, которые были совершены благодаря другим источникам трафика или органически.

Исторически Attribution Fraud считался одним из наиболее распространенных видов мошенничества в мобильном performance-маркетинге. Большинство подобных атак строилось вокруг моделей атрибуции Last Click, когда мошенники создавали фиктивный клик непосредственно перед настоящей установкой приложения или массово генерировали ложные клики в надежде получить право на атрибуцию.

Однако рынок постепенно меняется. Согласно агрегированному исследованию FraudScore за 2025 год, доля классического Attribution Fraud снизилась с 18,1% в 2023 году до 8,12% в 2025 году. Это связано с тем, что злоумышленники все чаще переходят к более масштабным схемам, включая серверные атаки, синтетический трафик и мошенничество с цифровыми идентификаторами.

Как работает Attribution Fraud

Attribution Fraud использует уязвимости систем атрибуции, а не реальные механизмы привлечения пользователей.

Наиболее распространенные схемы включают:

• Click Injection когда мошеннический клик создается непосредственно перед легитимной установкой приложения.
• Click Spam при котором система атрибуции получает огромное количество фиктивных кликов в расчете на случайное совпадение с настоящими установками.
• SDK Spoofing отправляющий поддельные данные об установках и событиях напрямую в платформы атрибуции.
• Replay-атаки использующие повторную отправку ранее зарегистрированных событий.
• Манипуляции серверной атрибуцией когда ложные сигналы о конверсиях формируются без участия реального пользователя.

В результате мошенники получают выплаты по моделям CPI или CPA, не обеспечивая рекламодателю фактического привлечения новых клиентов.

Почему это важно для ваших рекламных кампаний

Attribution Fraud нарушает работу одной из ключевых составляющих performance-маркетинга — корректной оценки эффективности рекламных каналов.

Если система атрибуции получает ложные данные, рекламодатель начинает инвестировать бюджет в источники трафика, которые не приносят реальных пользователей, тогда как эффективные партнеры получают меньше финансирования.

Для бизнеса это означает:

• Выплаты за конверсии, которые не были обеспечены указанным источником трафика.
• Искажение данных атрибуции и маркетинговой аналитики.
• Снижение окупаемости рекламных инвестиций (ROAS).
• Ошибочную оптимизацию рекламных кампаний.
• Невозможность объективно оценить качество рекламных партнеров.
• Потерю доверия к данным аналитики и системам измерения эффективности.

Несмотря на снижение доли Attribution Fraud в общей структуре рекламного мошенничества, этот вид атак остается актуальным и продолжает приносить злоумышленникам значительный доход.

Как предотвратить Attribution Fraud

Защита от Attribution Fraud требует проверки не только пользовательских действий, но и корректности самой системы атрибуции.

Для эффективного предотвращения рекомендуется:

• Анализировать аномальные модели атрибуции.
• Контролировать распределение Click-to-Install Time (CTIT).
• Выявлять признаки Click Injection и Click Spam.
• Проверять целостность SDK и обнаруживать попытки SDK Spoofing.
• Сравнивать данные атрибуции между различными системами аналитики.
• Использовать поведенческую аналитику, анализ устройств и машинное обучение.
• Применять антифрод-платформы, способные проверять достоверность атрибуции до момента начисления вознаграждения.

Современные антифрод-решения объединяют проверку атрибуции, анализ поведения пользователей, технологии машинного обучения и риск-скоринг в режиме реального времени. Такой подход позволяет обнаруживать попытки манипуляции атрибуцией до того, как они приведут к финансовым потерям и искажению маркетинговой аналитики.