Билайн Adtech внедряет нейросети против фальшивого трафика — доля фрода упала до минимума

Билайн Adtech обновил систему защиты от рекламного фрода (мошеннических показов), добавив модули машинного обучения. Новая система анализирует сотни параметров каждого запроса на показ рекламы, чтобы отличить реального пользователя от бота или скрипта. По данным независимого верификатора TargetADS, доля невалидного трафика в кампаниях, полностью управляемых специалистами Билайн Adtech, во втором квартале 2026 года составила менее 5%.

Как работает новый фильтр

ML-модель не заменяет существующие правила фильтрации, а работает вместе с ними. Алгоритмы применяются последовательно: сначала срабатывают классические механизмы защиты, затем анализ проводит нейросеть. Это позволяет рекламодателям сохранить привычные настройки безопасности и одновременно повысить точность выявления сложных схем обмана.

Система обучается на кластере серверов, обрабатывая десятки терабайт данных. Модель постоянно совершенствуется, адаптируясь к новым паттернам мошеннического поведения в режиме реального времени.

• Охват: Система анализирует весь входящий рекламный трафик.
• Типы угроз: Выявляются как базовые некачественные показы (GIVT), так и сложные сценарии (SIVT).
• Контроль качества: Результаты работы антифрода регулярно сверяются с данными внешних верификаторов.

Внедрение ИИ-аналитики позволяет перехватывать не только известные типы ботов, но и новые, ранее невидимые схемы генерации трафика, что критически важно для сохранения бюджета рекламодателей.

Контекст и последствия

Развитие собственных антифрод-технологий — часть стратегии ПАО «ВымпелКом» по повышению безопасности цифровой среды. Компания позиционирует себя как оператора, обеспечивающего защиту не только связи, но и цифровых сервисов, включая рекламные технологии.

Для рынка цифровой рекламы в России это означает повышение прозрачности метрик. Снижение доли фальшивого трафика до 5% свидетельствует о том, что значительная часть бюджета клиентов направляется на реальные показы. Для рекламодателей это сигнал: при выборе подрядчика с собственными технологиями верификации риски потери средств на некачественный трафик минимизируются.

• Экономический эффект: Снижение доли фрода напрямую влияет на эффективность маркетинговых кампаний, позволяя точнее оценивать ROI (окупаемость инвестиций).
• Технологическая зависимость: Использование ML-моделей требует мощной вычислительной инфраструктуры и постоянного потока данных для обучения, что создает высокий входной барьер для конкурентов без собственных ИТ-компетенций.