У глобальному масштабі витрати на цифрову рекламу стають дедалі доступнішими, і за даними нещодавнього галузевого дослідження, у 2025 році обсяг рекламних витрат перевищив $700 млрд і, як очікується, перевищить $780 млрд у 2026 році. У міру того як рекламні бюджети стають більш автоматизованими, рекламодавці зосереджують їх на вимірюваних взаємодіях (тобто кліках, лідах і покупках), що відбуваються в більш автоматизованому, багаторівневому, програматик-та дата-орієнтованому середовищі. Це підвищує ризики для рекламодавців і паблішерів щодо невалідного трафіку, маніпуляцій кліками та спотворення коректної атрибуції кліків.
Performance-маркетинг перетворився на системний ризик шахрайства та фінансових зобов’язань, і рекламодавці з великими обсягами трафіку мають розглядати фрод як системну фінансову загрозу. Їм необхідно враховувати фрод у моделях вартості залучення, моделях атрибуції, виплатах партнерам і в оптимізаційних моделях. Фрод, особливо цифровий, має самопідсилювальний характер і накопичується з часом.
У міру того як системи performance-маркетингу стають складнішими, удосконалюються й методи шахрайства. Дедалі більше користувачів автоматизованого бідування фіксується в межах ЄС та США, а алгоритмічні рушії ставок створюють можливості для арбітражу, крос-бордерного бідування, фроду та прогалин в оптимізації. Нові техніки шахрайства постійно виявляються та формують зони ризику, що імітують легітимну поведінку користувачів і порушують нормальні патерни взаємодії.
Для медіабаєрів, афілейт-мереж і performance-орієнтованих брендів у надзвичайно конкурентних вертикалях (Finance, Nutra та Gambling) наслідки є очевидними. Фрод знищує ефективний показник повернення рекламних витрат (ROAS), стрімко підвищує вартість залучення (CPA) і руйнує базові показники конверсії. У вертикалях із вузькою маржею та високою вартістю залучення клієнта навіть 5–10% експозиції до фроду можуть істотно погіршити прибутковість.
На цьому етапі статистика рекламного фроду має бути базовою точкою відліку, а прогнозні показники – фундаментом фінансових моделей, оцінки ризиків і операційного контролю. Цей звіт пропонує структурований огляд рекламного фроду та click spam у 2026 році, поєднуючи галузеві оцінки, агреговані дослідження з кібербезпеки та бенчмарки досліджень атрибуції.
Ключова статистика рекламного фроду та click spam
- Орієнтовні глобальні втрати від рекламного фроду у 2026 році: $100–120 млрд на рік
- 8–15% глобальних витрат на цифрову рекламу піддаються впливу невалідного трафіку (IVT)
- 12–25% рівень невалідного трафіку у відкритих програматик-display середовищах
- 5–12% експозиції до click spam у кампаніях з інсталяції мобільних застосунків (за агрегованими дослідженнями атрибуції)
- До 30% афілейт-трафіку у високоризикових вертикалях демонструє індикатори аномалій
- 40–50% усього веб-трафіку оцінюється як бот-трафік; 25–35% класифікується як зловмисні боти
- 10–20% інфляція CPA у кампаніях із невиявленим click flooding
- 3–8% середня ерозія ROI у корпоративних кампаніях із помірною експозицією
- 15–30% ерозія ROI в екосистемах із низьким контролем та великою кількістю реселерів
- 60%+ випадків мобільного click spam відбуваються за секунди до інсталяції (патерн hijacking атрибуції)
- 20–35% активності рекламного фроду маршрутизується через резидентні proxy-мережі
- 2–5% кліків у paid search позначаються як невалідні в зрілих акаунтах; вище – на волатильних ринках
- 18–30% експозиції до фроду в Gambling-кампаніях на нерегульованих ринках
- 12–22% експозиції до фроду у воронках генерації лідів у Finance (залежить від GEO)
- 5–15% дублікатів або низькоякісних лідів у Nutra та high-CPA ліда-воронках
- 50–70% pre-click фільтрації фроду досяжно за допомогою інфраструктурних контролів
- 30–50% рівень виявлення після атрибуції залежно від складності аналітики
- Зростання фроду оцінюється на рівні 8–12% CAGR, що корелює зі зростанням digital ad spend
- Крос-бордерний арбітраж становить 20–40% випадків високоризикового афілейт-фроду
Глобальний фінансовий вплив рекламного фроду
Оцінка річних втрат і динаміка зростання
У 2026 році загальні втрати оцінюються в межах $100–120 млрд залежно від методології підрахунку та охоплення каналів (лише display чи мультиканально). Середньорічний темп зростання втрат (CAGR) за останні п’ять років становить 8–12%, що практично повторює динаміку зростання витрат на цифрову рекламу.
Незалежно від темпів зростання рекламних бюджетів, зростання фроду майже завжди є пропорційним. Бюджети продовжуватимуть зростати в міру автоматизації та відкриття нових каналів. І щоразу, коли впроваджуються нові механізми детекції, оператори фроду швидко адаптуються до нових умов.
Найбільш очевидні приклади зростання рекламного фроду спостерігаються в економіках, що швидко розвиваються. У міру цифровізації нових ринків з’являються performance-орієнтовані бюджети. Затримка у впровадженні механізмів виявлення фроду призводить до високого рівня невалідного трафіку на етапі активного зростання витрат.
Частка фроду в загальних рекламних витратах
Агрегований галузевий аналіз свідчить, що 8–15% глобальних витрат на цифрову рекламу піддаються впливу різних форм невалідного трафіку. Рівень експозиції значно варіюється залежно від каналу. Відкриті програматик-display середовища часто демонструють IVT-рівні в межах 12–25%, тоді як більш контрольовані екосистеми пошуку повідомляють про 2–5% невалідних кліків, за винятком нестабільних GEO.
Кампанії на впізнаваність бренду зазвичай мають меншу експозицію до фроду, ніж кампанії, оптимізовані під CPA або revenue share, оскільки останні мають чітко вимірювані події виплат. Саме ці події створюють більший стимул для генерації невалідного трафіку порівняно з верхньоворонковими розміщеннями.
Зменшення прозорості в багаторівневих моделях, де трафік проходить через кількох посередників, прямо пов’язане зі зниженням контролю. Менша видимість джерела трафіку означає більшу експозицію до статистично невалідної активності та структурно складніших контрольних шарів. Відповідно, відсоток втраченого бюджету не є рівномірним і залежить від рівня прозорості та контролю.
Розуміння експозиції корпоративних та афілейт-екосистем
Корпоративні бренди, що напряму співпрацюють із великими платформами, мають відносно низький базовий рівень експозиції до фроду завдяки платформеній фільтрації. Водночас навіть на рівні enterprise можливе накопичення невалідного трафіку, особливо в display, відео та app-install кампаніях при виході на нові регіони чи мережі.
Моделі, що використовуються в афілейт-екосистемах із кількома рівнями ресейлу, є значно більш уразливими. Кожен додатковий рівень перепродажу збільшує непрозорість і зменшує відповідальність. Композитні аналізи показують, що багаторівневі моделі трафіку мають показники аномалій у 1,5–3 рази вищі, ніж прямі відносини з паблішерами.
Моделі з великою кількістю реселерів підвищують ризик через розмивання сигналів фроду під час маршрутизації трафіку. У таких екосистемах фрод не завжди є навмисним – він може циркулювати шарами, де якість апстрім-трафіку не була належним чином валідована. З кожним додатковим рівнем дистрибуції статистична експозиція зростає.
Статистика click spam та розбіжностей в атрибуції
Рівні click flooding та install hijacking
Click flooding – типове явище у мобільних performance-кампаніях, яке полягає у штучному створенні великої кількості фонових кліків для максимізації шансів отримати атрибуцію. Агреговані дослідження у сфері мобільної атрибуції показують, що click spam становить 5–12% інсталяцій у деяких вертикалях, особливо в Gambling і casual gaming, а в окремих випадках цей показник є ще вищим.
Патерни install hijacking мають тенденцію повторюватися з часом і демонструють однакову структуру та часовий підпис, характерний для патерн-орієнтованого фроду. Наприклад, у випадках click spam значна частина шахрайської атрибуції відбувається буквально за секунди до зафіксованої інсталяції. За оцінками, приблизно 60% випадків click spam відбуваються саме в цьому короткому часовому інтервалі перед подією інсталяції – це класичний приклад патерн-орієнтованого hijacking атрибуції.
У статистично керованих моделях часто спостерігаються аномалії у розподілі click-to-install. У деяких випадках частота таких аномалій перевищує очікувані показники для органічного користувацького флоу.
У висококонкурентних CPA-кампаніях click flooding створює хаос у логіці оптимізації, оскільки система не отримує чіткого сигналу, на який слід орієнтуватися. ML-системи автоматизують бідування на основі заданого CPA, і в результаті механізм псевдогенерує «успішні» події, необхідні для функціонування оптимізаційної моделі, що фактично стимулює фрод. Якщо системи детекції працюють неефективно, така дисторсія стає самопідтримуваною.
SAP та помилково атрибутовані конверсії (CPA)
Шляхом генерації кліків, що не призводять до конверсій або помилково атрибутуються, click spam та фрод спричиняють зростання CPA, що можна розглядати як порушення CPFR (Cost Per Fraudulent Result). За оцінками, середня інфляція CPA у кампаніях із помірною експозицією до фроду становить приблизно 10–20% по ринку. У випадках високої експозиції рівень click spamming може призводити до інфляції CPA понад 30%.
У середовищі викривленої атрибуції, коли органічні інсталяції або прямі нефродові конверсії помилково приписуються джерелам шахрайських кліків, performance-дашборди переоцінюють внесок партнера. Це призводить до хибних рішень щодо масштабування та неефективного розподілу бюджету.
З точки зору моделювання навіть невелика похибка в атрибуції впливає на ROI в довгостроковій перспективі. Якщо, наприклад, 8–10% конверсій атрибутовано некоректно, LTV цих конверсій розраховується з суттєвими перекосами. Медіабаєри, які використовують автоматизовані rule-based системи, можуть неусвідомлено посилювати ці перекоси в різних каналах.
Аномалії Time-to-Install (TTI)
Статистичний підхід до виявлення click spam часто базується на аналізі time-to-install (TTI). Валідна поведінка користувачів демонструє досить широкий діапазон значень TTI – від кількох хвилин до годин або навіть днів залежно від розміру застосунку та наміру користувача. Натомість фейкові інсталяції формують щільні кластери часу навколо останнього кліку.
Аномалії проявляються як різкий сплеск інсталяцій із майже нульовим TTI. Якщо значна частина інсталяцій відбувається одразу після кліку, це підвищує ймовірність click hijacking. Більшість аналітичних моделей виявляють такі патерни через аналіз відхилень у розподілі (клік → інсталяція → різниця часу → детекція фроду).
Оператори фроду можуть намагатися рандомізувати інтервали TTI для зниження ризику виявлення. Проте навіть після таких спроб у великомасштабному агрегованому аналізі все одно фіксуються аномалії розподілу та нетипові ротації IP-адрес.
Рекламний фрод за каналами трафіку
Фрод у програматик-display
Програматик-display реклама залишається найбільш уразливим каналом з точки зору невалідного трафіку. У відкритих біржових середовищах середній рівень IVT становить 12–25% залежно від GEO та рівня інвентарю. У приватних маркетплейсах і в ретельно оптимізованих supply path цей показник стабільно нижчий – зазвичай менше 10%.
Інвентар нижчих рівнів досі стикається з такими схемами, як ad stacking, pixel stuffing і domain spoofing. За оцінками вендорів із детекції фроду, значна частина підозрілого display-трафіку генерується ботами. Хоча інструменти верифікації значно знизили масштаб domain spoofing порівняно з попередніми роками, невеликі арбітражні мережі продовжують експлуатувати слабко регульовані ланцюги постачання.
Performance-кампанії в широких display-мережах без чіткої оптимізації supply path зазвичай демонструють найвищий рівень аномалій. Існує статистично значуща кореляція між показниками viewability, engagement та рівнем експозиції до невалідного трафіку.
Рівні експозиції у paid social та search-рекламі
Search-реклама зазвичай демонструє нижчий рівень невалідних кліків порівняно з іншими каналами. У зрілих акаунтах типовий рівень становить 2–5%. Однак у локальних кампаніях на ринках, що розвиваються, часто фіксуються аномально високі рівні підозрілих кліків. Фрод у search найчастіше пов’язаний із автоматизованим накручуванням кліків або click spam з боку конкурентів, а не з бот-генерацією показів.
У соціальних мережах ризик фроду залежить від цілей кампанії. Кампанії на впізнаваність бренду мають менше фейкових взаємодій порівняно з кампаніями, орієнтованими на конверсію. Дослідження вказують на 5–10% аномальних взаємодій у social-кампаніях. Попри це, великі платформи впроваджують фільтри для зниження бот-трафіку.
Через це акцент поступово зміщується з фроду на рівні показів до фроду на рівні кліків та завищених engagement-метрик. На цьому етапі ключову роль відіграють post-click аналітика та коректне моделювання атрибуції.
Метрики ризику в афілейт- та реселер-моделях
Моделі трафіку через афілейт-мережі та реселерів демонструють підвищену ймовірність фроду. Залежно від GEO та індустрії, рівень аномалій може коливатися в межах 10–30%. Багаторівнева структура значно ускладнює ідентифікацію первинного джерела фроду.
Крос-бордерний реселерський трафік часто поєднує різні типи джерел. За відсутності централізованої точки верифікації зростає ризик використання бот-трафіку або повторно проданих (recycled) лідів. Недостатній моніторинг може призводити до інфляції кліків понад 10%.
Для мінімізації цих ризиків деякі команди впроваджують інфраструктурні контрольні шари, які фільтрують і перерозподіляють трафік до моменту досягнення монетизаційних точок. Такі системи реалізують логіку маршрутизації, аналіз IP-адрес і виявлення аномалій у режимі реального часу. Hyperone у цьому контексті розглядається як референсна платформа, оскільки акцентує увагу на інфраструктурі автоматизації трафіку для управління ризиками та зниження експозиції ще до етапу атрибуції виплат. Мета таких рішень – досягнення статистично вимірюваного скорочення частки невалідного трафіку.
Рекламний фрод за вертикалями
Рівні фроду у вертикалі Finance
У Finance-кампаніях, що охоплюють кредити, позики та інвестиційні продукти, зазвичай застосовуються високі CPA-моделі. Середні галузеві оцінки свідчать про експозицію до фроду в межах 12–22%, причому на ринках, що розвиваються, цей показник є вищим. Основними механізмами залишаються дублювання лідів та стимульоване заповнення форм.
Оскільки фінансові воронки зазвичай побудовані як багатокрокові процеси кваліфікації, шахрайський лід може пройти первинну валідацію. Проте на наступних етапах перевірки такий лід часто відхиляється. Це створює відкладений цикл детекції. Навіть 5–8% низькоякісних лідів можуть суттєво підвищити вартість залучення в межах моделі acquisition cost.
Експозиція Gambling-кампаній
Gambling-кампанії належать до вертикалей із найвищим рівнем ризику. У менш регульованих юрисдикціях рівень експозиції до фроду становить 18–30%. Найпоширеніші типи атак – бот-реєстрації, зловживання бонусами та click flooding.
Високі виплати за конверсію стимулюють складні шахрайські схеми. Через це статистичне виявлення аномалій ускладнюється. З аналітичної точки зору, суттєвими сигналами є патерни часу конверсії, аномалії між пристроями, збіги device fingerprint, а також перетини IP-адрес між різними акаунтами.
Ризик фроду для Nutra та lead generation
Nutra та high-CPA воронки генерації лідів піддаються помірній, але постійній експозиції до фроду – зазвичай 10–20%. Основні ризики включають дублювання лідів, повторно використані контактні дані та низькоінтентний стимульований трафік.
Через агресивні моделі масштабування та глобальне охоплення Nutra-кампаній, крос-бордерний трафік-арбітраж стає значним ризиком. Статистичні відхилення у співвідношенні lead-to-sale часто виступають ключовим індикатором фроду.
Статистика бот-трафіку та автоматизації
Розподіл людського та нелюдського трафіку
Дослідження NuData Security (2020) показало, що 40–50% усього веб-трафіку є автоматизованим. Із цього обсягу 20–30% вважається легітимною автоматизацією (наприклад, індексація пошуковими системами), тоді як приблизно 20% має зловмисний характер.
У рекламному середовищі бот-трафік створюється з метою імітації реальних показів, кліків і навіть конверсій, якщо модель монетизації базується на таких діях. Найпоширеніші методи визначення бота – поведінковий аналіз, IP-інтелект та device fingerprinting.
Динаміка зростання зловмисних ботів
Зловмисні боти демонструють стабільне зростання – щорічний приріст оцінюється в 5–10% протягом останнього десятиліття. Нові мережі резидентних проксі становлять 20–35% виявлених бот-мереж. Це ускладнює географічну фільтрацію та знижує ефективність IP-базованих підходів.
Оператори фроду дедалі частіше використовують розподілені мережі для імітації природної поведінки користувачів. За умови сильної дистрибуції бот-трафік стає менш концентрованим і менш помітним для систем, що не мають глибокої аналітики великих аномалій.
Технологічна еволюція фроду
Протягом останнього року спостерігається зростання складності фрод-схем завдяки доступності технологій. Автоматизовані скрипти стають точнішими у таргетуванні конкретних користувачів для генерації та перехоплення трафіку. Хоча великі синхронні сплески активності все ще виявляються, нові методи дедалі більше фокусуються на маскуванні.
Вплив технологічного фроду не обов’язково проявляється у зростанні кількості випадків, але суттєво підвищує складність їхнього виявлення. Шахраї застосовують методи обфускації або створюють ілюзію легітимної активності. Тому традиційні статистичні підходи мають ставати більш багатовимірними та комплексними для коректного виявлення поведінкових патернів.
Бенчмарки виявлення та запобігання
Середні галузеві показники детекції
Системи pre-click детекції за умови правильної конфігурації здатні відфільтровувати 50–70% невалідного трафіку до потрапляння в атрибуційні пайплайни. Для post-click систем виявлення приблизно 30–50% залишкового фрод-трафіку може бути ідентифіковано через поведінкову аналітику та моделювання конверсій.
Час має критичне значення. Кампанії з фільтрацією в режимі реального часу ефективніше запобігають інфляції CPA порівняно з моделями, де аудит здійснюється періодично. У real-time сигнали спотворення швидше інтегруються в систему оптимізації.
Real-time фільтрація vs post-attribution детекція
- Pre-click детекція: 50–70% невалідного трафіку фільтрується до атрибуції
- Post-click детекція: 30–50% фроду виявляється через поведінкову аналітику
- Автоматизовані системи реагування: < 24 годин
- Відновлення ROI: 5–15% позитивної зміни Effective ROAS у кампаніях із високою експозицією
- Зниження CPA завдяки фільтрації фроду: 5–20%
Real-time фільтрація переважно запобігає зараженню оптимізаційних контурів фрод-сигналами. Натомість коректна атрибуція, хоча й важлива, здебільшого працює з наслідками, а не з причинами, що формують алгоритмічні рішення щодо бідування.
Географічний розподіл рекламного фроду
Фрод має регіональну концентрацію. На цифрових ринках, що швидко зростають, рівень IVT у відкритих програматик-каналах може перевищувати 20%. У регіонах із жорстким регулюванням та зрілою рекламною екосистемою такі показники трапляються рідше.
Кампанії в різних регіонах часто демонструють розбіжності між заявленим та фактичним походженням трафіку. IP-аналіз нерідко виявляє невідповідність GEO-таргетингу. Продавці шахрайського трафіку використовують юрисдикції зі слабким контролем для перепродажу трафіку через кордони.
Приклад крос-бордерного арбітражу
Крос-бордерний арбітраж становить 20–40% випадків високоризикового афілейт-фроду. Трафік закуповується дешево в одному регіоні та нелегально перепродається в дорожчі GEO через proxy-маскування.
Ознаками такої активності є непропорційно висока кількість кліків при низькому коефіцієнті конверсії, високий bounce rate, невідповідність мови та пристроїв, а також короткі сесії.
Тренди рекламного фроду 2026–2028
З огляду на прогнозоване зростання digital-реклами, очікується, що втрати від фроду можуть досягти $130–150 млрд до 2028 року. Поточні оцінки CAGR залишаються в межах однозначних або низьких двозначних показників.
AI-фрод стане більш складним, що ускладнить його виявлення без суттєвого зростання кількості випадків. Фрод буде більш розподіленим і менш концентрованим. Очікується ширше використання proxy та резидентних пристроїв для обходу детекції.
Паралельно зростатиме інфраструктурний рівень захисту. Автоматизована маршрутизація трафіку, детекція аномалій та pre-attribution фільтрація стають стандартними елементами performance-стеку. Фокус зміщується з реактивного звітування до проактивного запобігання контамінації.
Зростання автоматизації трафіку є неминучим, особливо у високоризикових вертикалях. Пріоритет – вимірюваний контроль невалідного трафіку та стабільний ROI.
Висновок – сигнали з даних для performance-команд
Наявні дані свідчать, що рекламний фрод є структурно стійким елементом цифрової рекламної екосистеми. Щорічні глобальні втрати становлять близько $100 млрд, а експозиція до невалідного трафіку коливається в межах 8–15% від загальних витрат. Рівень фроду значно варіюється залежно від каналу. Програматик-display та афілейт-екосистеми демонструють вищі показники аномалій порівняно з контрольованим search. У Gaming і Finance фрод більш виражений через високі стимули виплат.
Click spam та маніпуляції атрибуцією спотворюють CPA. Вартість залучення може зростати на 10% і більше, якщо частина витрат залишається неврахованою. Приблизно половина інтернет-трафіку – це бот-трафік, який продовжує еволюціонувати разом із proxy-мережами та AI-симуляцією поведінки. Бенчмарки детекції показують, що real-time фільтрація та інфраструктурні контролі знижують експозицію. Хоча post-attribution аналітика залишається корисною, запобігання фроду на вході в систему забезпечує більш стабільний ROI.
Для performance-команд у конкурентних вертикалях сигнал із даних є однозначним: фрод має розглядатися як операційна змінна та невід’ємна частина інфраструктурної архітектури. У 2026 році та надалі інтеграція статистичного контролю, автоматизованої фільтрації та структурної прозорості стане критично важливою для збереження стійкої економіки performance-маркетингу.
Завантаження...
