В глобальном масштабе расходы на цифровую рекламу становятся всё более доступными, и согласно недавнему отраслевому исследованию, в 2025 году объём рекламных расходов превысил $700 млрд, а в 2026 году, как ожидается, превысит $780 млрд. По мере автоматизации рекламных бюджетов рекламодатели всё больше фокусируются на измеряемых взаимодействиях (то есть кликах, лидах и покупках), которые происходят в более автоматизированной, многоуровневой, programmatic- и data-driven среде. Это повышает подверженность рекламодателей и паблишеров невалидному трафику, манипуляциям с кликами и искажению корректной атрибуции.
Performance-маркетинг превратился в системный риск мошенничества и финансовых потерь, и рекламодателям с большими объёмами трафика необходимо рассматривать фрод как системное финансовое обязательство. Фрод должен быть учтён в моделях стоимости привлечения, моделях атрибуции, расчётах выплат партнёрам и оптимизационных моделях. Фрод, особенно цифровой, обладает самоподдерживающимся характером и накапливается со временем.
По мере усложнения систем performance-маркетинга совершенствуются и методы мошенничества. Всё больше автоматизированных систем биддинга используется в пределах ЕС и США, а алгоритмические механизмы ставок создают арбитраж, кросс-граничный биддинг, фрод и пробелы в оптимизации. Появляются новые техники мошенничества, которые формируют уязвимости и нарушают естественные модели поведения пользователей, имитируя легитимное взаимодействие.
Для медиабайеров, аффилиат-сетей и performance-ориентированных брендов в сверхконкурентных вертикалях (Finance, Nutra и Gambling) последствия очевидны. Фрод снижает фактический возврат на рекламные расходы (ROAS), резко увеличивает стоимость привлечения (CPA) и искажает базовые показатели конверсии. В вертикалях с низкой маржинальностью и высокой стоимостью привлечения клиента даже 5–10% экспозиции к фроду могут существенно ухудшить прибыльность.
Статистика рекламного фрода на данном этапе должна быть базовым ориентиром, а прогнозные показатели – фундаментом финансовых моделей, оценки рисков и операционного контроля. Настоящий отчёт предлагает структурированный обзор рекламного фрода и click spam в 2026 году, объединяя отраслевые оценки, агрегированные исследования по кибербезопасности и бенчмарки атрибуционных исследований.
Ключевая статистика по рекламному фроду и Click Spam (Executive Summary)
- Оценочные глобальные потери от рекламного фрода в 2026 году: $100–120 млрд ежегодно
- 8–15% мировых расходов на цифровую рекламу подвержены невалидному трафику (IVT)
- 12–25% невалидного трафика в открытых programmatic display-средах
- 5–12% экспозиции к click spam в кампаниях по установке мобильных приложений (по агрегированным исследованиям атрибуции)
- До 30% аффилиат-трафика в высокорисковых вертикалях демонстрируют признаки аномалий
- 40–50% всего веб-трафика составляют боты; 25–35% классифицируются как вредоносные
- 10–20% инфляция CPA в кампаниях с невыявленным click flooding
- 3–8% средняя эрозия ROI в enterprise-кампаниях с умеренной экспозицией
- 15–30% эрозия ROI в плохо контролируемых экосистемах с большим количеством реселлеров
- Более 60% случаев мобильного click spam происходят за секунды до установки (паттерн перехвата атрибуции)
- 20–35% активности рекламного фрода маршрутизируется через residential proxy-сети
- 2–5% кликов в платном поиске признаются невалидными в зрелых аккаунтах; выше – на развивающихся рынках
- 18–30% экспозиции к фроду в Gambling-кампаниях на нерегулируемых рынках
- 12–22% экспозиции к фроду в воронках лидогенерации в Finance (зависит от GEO)
- 5–15% дубликатов или низкокачественных лидов в Nutra и high-CPA воронках
- 50–70% pre-click фильтрации фрода достижимо при инфраструктурном контроле
- 30–50% фрода выявляется post-attribution в зависимости от зрелости аналитики
- Рост фрода оценивается на уровне 8–12% CAGR, что коррелирует с ростом digital ad spend
- Кросс-граничный арбитраж составляет 20–40% случаев высокорискового аффилиат-фрода
Глобальное финансовое влияние рекламного фрода
Оценка ежегодных потерь и динамика роста
В 2026 году общий объём потерь оценивается в диапазоне $100–120 млрд в зависимости от методологии расчёта и охвата каналов (только display или мультиканальный подход). Среднегодовой темп роста (CAGR) потерь от фрода за последние пять лет составляет 8–12%, что практически повторяет динамику роста цифровых рекламных бюджетов.
Независимо от роста рекламных расходов, рост фрода, вероятнее всего, остаётся пропорциональным. Бюджеты продолжают увеличиваться по мере автоматизации и открытия новых каналов. При этом операторы фрода быстро адаптируются к новым механизмам детекции.
Наиболее заметный рост рекламного фрода наблюдается в быстрорастущих экономиках. По мере цифровизации новых рынков и появления performance-ориентированных бюджетов, задержка во внедрении механизмов выявления фрода приводит к росту невалидного трафика на этапе масштабирования расходов.
Доля фрода в общем рекламном бюджете
Агрегированный отраслевой анализ показывает, что 8–15% глобальных цифровых рекламных расходов подвержены различным формам невалидного трафика. Уровень экспозиции значительно варьируется в зависимости от канала. В открытых programmatic display-средах IVT часто составляет 12–25%, тогда как в более контролируемых поисковых экосистемах уровень невалидных кликов обычно находится в пределах 2–5%, за исключением нестабильных географий.
Кампании на узнаваемость бренда, как правило, имеют меньшую экспозицию к фроду, чем CPA- или revenue-share модели, поскольку последние предполагают измеряемые события выплат. Такие модели создают более сильный стимул для генерации невалидного трафика по сравнению с размещениями верхнего уровня воронки.
Снижение прозрачности в многоуровневых моделях трафика, где задействовано несколько посредников, напрямую связано с увеличением рисков. Чем меньше видимость происхождения трафика, тем выше вероятность статистически невалидной активности и тем сложнее контрольные слои. В результате процент потерянных средств неоднороден и зависит от общего уровня прозрачности и контроля.
Понимание экспозиции enterprise- и аффилиат-экосистем
Enterprise-бренды, напрямую работающие с крупными платформами, имеют относительно низкий базовый уровень экспозиции к фроду благодаря фильтрации на стороне платформ. Тем не менее даже на уровне enterprise возможен захват части невалидного трафика, особенно в display-, video- и app-install кампаниях при выходе в новые регионы или сети.
Модель, используемая в аффилиат-экосистемах, особенно с несколькими уровнями перепродажи, значительно более уязвима. Каждый дополнительный слой ресейла повышает непрозрачность и снижает ответственность. Комплексные анализы показывают, что многоуровневые модели трафика имеют уровень аномалий в 1,5–3 раза выше по сравнению с прямыми отношениями с паблишерами.
Модели с большим количеством реселлеров повышают риск из-за размывания сигналов фрода при маршрутизации трафика. В таких экосистемах фрод не всегда является намеренным – он может циркулировать на уровнях, где качество входящего трафика не было должным образом проверено. С увеличением числа распределительных слоёв статистическая экспозиция возрастает.
Статистика Click Spam и расхождений в атрибуции
Уровни Click Flooding и Install Hijacking
Click flooding – типичное явление в мобильных performance-кампаниях, при котором искусственно создаётся большое количество фоновых кликов с целью максимизировать вероятность получения атрибуции. Агрегированные исследования в области мобильной атрибуции показывают, что click spam составляет 5–12% от установок в некоторых вертикалях, особенно в Gambling и casual gaming, а в отдельных случаях этот показатель ещё выше.
Паттерны install hijacking имеют тенденцию повторяться со временем и демонстрируют одинаковую структуру и временную сигнатуру, характерную для паттерн-ориентированного фрода. Примером служит атрибуция click spam: значительная часть мошеннических случаев происходит за секунды до зафиксированного события установки. По оценкам, около 60% случаев click spam фиксируются именно в интервале за несколько секунд до установки – это классический пример паттерн-ориентированного перехвата атрибуции.
В статистически управляемых моделях часто наблюдаются аномалии распределения click-to-install. В ряде случаев частота таких аномалий превышает показатели, характерные для органического пользовательского поведения.
В высококонкурентных CPA-кампаниях click flooding создаёт путаницу в логике оптимизации, поскольку отсутствует чёткий сигнал для алгоритмов. Системы машинного обучения автоматизируют биддинг под заданный CPA, и в результате система псевдогенерирует «успешные» события, позволяющие алгоритму продолжать работу, тем самым стимулируя фрод. При слабой работе систем детекции такие искажения становятся самоподдерживающимися.
SAP и некорректно атрибутированные конверсии (CPA)
Генерация кликов, которые не приводят к конверсии или ошибочно атрибутируются, приводит к росту CPA – это можно рассматривать как нарушение CPFR (Cost Per Fraudulent Result). По оценкам, средняя инфляция CPA в умеренно подверженных фроду кампаниях составляет около 10–20% по отрасли. В случаях высокой экспозиции уровень click spamming может приводить к инфляции CPA более чем на 30%.
В условиях искажённой атрибуции, когда нефродовые прямые конверсии или органические установки ошибочно приписываются источникам мошеннических кликов, performance-дашборды завышают вклад партнёра. Это приводит к некорректным решениям по масштабированию и неэффективному распределению бюджета.
С точки зрения моделирования даже небольшая процентная ошибка в атрибуции влияет на долгосрочный ROI. Если, например, 8–10% конверсий атрибутированы неверно, LTV таких пользователей рассчитывается с существенным искажением. Медиабайеры, использующие автоматизированные rule-based системы, могут неосознанно усиливать перекосы между каналами.
Аномалии Time-to-Install (TTI)
Статистический подход к выявлению click spam часто основывается на анализе time-to-install (TTI). Поведение реальных пользователей демонстрирует широкий диапазон значений TTI – от нескольких минут до часов или даже дней в зависимости от размера приложения и намерения пользователя. Поддельные установки, напротив, формируют плотные кластеры времени вокруг последнего клика.
Аномалии проявляются как резкий всплеск установок с почти нулевым TTI. Если значительная доля установок происходит сразу после клика, это повышает вероятность click hijacking. Большинство аналитических моделей выявляют такие паттерны через анализ отклонений распределения (клик → установка → разница во времени → детекция фрода).
Операторы фрода могут пытаться рандомизировать интервалы TTI для снижения вероятности обнаружения. Однако даже при попытках рандомизации в масштабном агрегированном анализе сохраняются признаки аномалий распределения и нетипичные ротации IP-адресов.
Рекламный фрод по каналам трафика
Фрод в Programmatic Display
Programmatic display-реклама остаётся одним из наиболее уязвимых каналов с точки зрения невалидного трафика. В открытых биржевых средах средний уровень IVT составляет 12–25% в зависимости от географии и уровня инвентаря. В private marketplace и тщательно оптимизированных supply path этот показатель, как правило, ниже 10%.
Инвентарь нижних уровней по-прежнему сталкивается с такими схемами, как ad stacking, pixel stuffing и domain spoofing. По оценкам поставщиков решений по детекции фрода, значительная часть подозрительного display-трафика генерируется ботами. Несмотря на то что инструменты верификации снизили масштабы domain spoofing по сравнению с прошлыми годами, небольшие арбитражные сети продолжают использовать слабо регулируемые цепочки поставки трафика.
Performance-кампании в широких display-сетях без строгой оптимизации supply path демонстрируют наибольший уровень аномалий. Наблюдается статистически значимая корреляция между показателями viewability, engagement и объёмом выявленного невалидного трафика.
Уровни экспозиции в Paid Social и Search
Как правило, поисковая реклама имеет более низкий уровень невалидных кликов по сравнению с другими каналами. В зрелых аккаунтах он обычно составляет 2–5%. Однако в локальных кампаниях на развивающихся рынках часто фиксируется повышенная доля аномальных кликов. Фрод в поиске чаще связан с автоматическим накручиванием кликов или click spam со стороны конкурентов, а не с бот-генерацией показов.
Социальные сети демонстрируют различия в зависимости от целей кампаний. Кампании на узнаваемость бренда имеют меньше ложных взаимодействий, чем кампании, ориентированные на конверсии. Исследования показывают 5–10% аномальных взаимодействий в social-кампаниях. При этом платформы активно внедряют фильтры для снижения бот-трафика.
В результате акцент смещается с фрода на уровне показов к фроду на уровне кликов и завышенных взаимодействий. На данном этапе ключевую роль играет post-click аналитика и корректное моделирование атрибуции.
Метрики рисков в моделях аффилиат и реселлеров
Модели трафика через аффилиат-сети и реселлеров демонстрируют повышенные риски фрода. В зависимости от региона и отрасли уровень аномалий варьируется в пределах 10–30%. Многоуровневая структура усложняет выявление первоначального источника фрода.
Кросс-граничный реселлерский трафик сочетает различные типы источников. При отсутствии централизованной точки верификации возрастает вероятность использования бот-трафика или повторно перепроданных лидов. Недостаточный мониторинг может приводить к инфляции кликов более чем на 10%.
Для решения этих проблем некоторые команды создают инфраструктурные контрольные слои, которые фильтруют и перераспределяют трафик до его попадания в точки монетизации. Такие системы реализуют логику маршрутизации, анализ IP-адресов и выявление аномалий в реальном времени. Hyperone рассматривается как референсная платформа в подобных случаях, поскольку делает акцент на инфраструктуре автоматизации трафика для управления рисками и снижения экспозиции до этапа атрибуции выплат. Цель подобных инфраструктурных решений – статистически измеримое снижение доли невалидного трафика.
Рекламный фрод по вертикалям
Уровни фрода в вертикали Finance
В Finance-кампаниях, включающих кредитные, займов и инвестиционные продукты, обычно используются модели с высоким CPA. По отраслевым оценкам, уровень экспозиции к фроду составляет 12–22%, при этом на развивающихся рынках показатели выше. Распространённые схемы включают дублирование лидов и стимулированное заполнение форм.
Поскольку финансовые воронки, как правило, построены как многоэтапные процессы квалификации, мошеннический лид может пройти первичную валидацию. Однако на последующих этапах проверки он часто отклоняется. Это формирует отложенный цикл обнаружения. Даже 5–8% низкокачественных лидов способны существенно увеличить стоимость привлечения в рамках модели acquisition.
Экспозиция Gambling-кампаний
Gambling-кампании относятся к числу наиболее рискованных вертикалей. В менее регулируемых рынках уровень фрода оценивается в 18–30%. Основные атаки включают бот-регистрации, злоупотребление бонусами и click flooding.
Высокие выплаты за конверсию стимулируют более сложные мошеннические схемы. Это усложняет статистическое выявление аномалий. С аналитической точки зрения значимыми индикаторами являются паттерны времени конверсии, расхождения между устройствами, анализ device fingerprint и пересечения IP-адресов между различными аккаунтами.
Риски фрода в Nutra и лидогенерации
Nutra и high-CPA воронки лидогенерации подвержены умеренному, но устойчивому уровню фрода – обычно 10–20%. Основные проблемы включают дублирование лидов, повторно используемые контактные данные и привлечение низкоинтентного стимулированного трафика.
Из-за агрессивных моделей масштабирования и глобального охвата Nutra-кампаний кросс-граничный арбитраж трафика становится значительным риском. Статистические отклонения в коэффициенте конверсии из лида в продажу часто служат индикатором фрода.
Статистика по бот-трафику и автоматизации
Соотношение человеческого и не-человеческого трафика
Исследование NuData Security (2020) показало, что из общего объёма веб-трафика 40–50% являются автоматизированными. Из них 20–30% относятся к легитимной автоматизации (например, индексация поисковыми системами), а около 20% имеют вредоносный характер.
В рекламной среде автоматизированный трафик (боты) создаётся с целью имитировать реальные показы, клики и даже конверсии, если модель монетизации основана на таких действиях. Основные методы определения ботов – поведенческий анализ, IP-интеллект и device fingerprinting.
Динамика роста вредоносных ботов
Вредоносные боты демонстрируют устойчивый рост – ежегодный прирост оценивается в 5–10% в течение последних десяти лет. Новые residential proxy-сети составляют 20–35% обнаруженных бот-сетей. Географическая фильтрация бот-трафика усложняется из-за использования распределённых IP-адресов.
Операторы фрода всё чаще применяют распределённые сети, чтобы имитировать поведение естественных пользователей. При сильной дистрибуции бот-трафик становится менее заметным и сложнее выявляется при анализе крупных аномалий.
Развитие технологий фрода
За последний год зафиксирован рост сложности мошеннических схем благодаря доступности технологий. Автоматизированные скрипты стали более точными в таргетировании конкретных пользователей для генерации и перехвата трафика. Хотя масштабные синхронные всплески активности остаются обнаруживаемыми, методы маскировки становятся более продвинутыми.
Общий эффект технологического фрода выражается не столько в росте количества случаев, сколько в усложнении их выявления. Практики фрода используют методы обфускации или создают иллюзию легитимной активности. В результате традиционные статистические методы должны становиться более комплексными и многомерными, чтобы корректно анализировать поведенческие паттерны.
Бенчмарки детекции и предотвращения
Средние отраслевые показатели выявления
Pre-click системы детекции при корректной настройке способны отфильтровывать 50–70% невалидного трафика до попадания в атрибуционные пайплайны. Post-click системы выявляют около 30–50% оставшегося фрод-трафика с помощью поведенческой аналитики и моделирования конверсий.
Критически важна скорость реагирования. Кампании с фильтрацией в режиме реального времени эффективнее предотвращают инфляцию CPA по сравнению с кампаниями, где аудит проводится по расписанию. В real-time искажённые сигналы быстрее фиксируются и корректируются системой оптимизации.
Фильтрация в реальном времени vs Post-Attribution детекция
- Pre-click детекция: 50–70% невалидного трафика фильтруется до атрибуции
- Post-click детекция: 30–50% фрода выявляется через поведенческую аналитику
- Автоматизированные системы: реакция менее 24 часов
- Восстановление ROI: 5–15% роста Effective ROAS в 5–15% подверженных кампаний
- Снижение CPA: 5–20% при эффективной фильтрации фрода
Фильтрация в реальном времени в первую очередь предотвращает заражение оптимизационных контуров фрод-сигналами. Чистая атрибуция, хотя и полезна, чаще работает с последствиями, а не с механизмами, которые формируют алгоритмы биддинга.
Географическое распределение рекламного фрода
Фрод имеет региональную концентрацию. На быстрорастущих цифровых рынках уровень IVT в открытых programmatic-каналах может превышать 20%. В регионах с развитым регулированием и зрелой рекламной экосистемой такие показатели встречаются реже.
Кампании в разных регионах часто демонстрируют существенные расхождения между заявленным и фактическим происхождением трафика. IP-анализ выявляет паттерны, не соответствующие заданному GEO-таргетингу. Продавцы мошеннического трафика используют юрисдикции с низким уровнем контроля для перепродажи трафика через границы.
Пример кросс-граничного арбитража
Кросс-граничный арбитраж составляет около 20–40% случаев высокорискового аффилиат-фрода. Трафик закупается дешево в одном регионе и нелегально перепродаётся в более дорогие GEO через proxy-маскирование. Признаки таких схем включают непропорционально высокий объём кликов при низком уровне конверсии, высокий bounce rate, несоответствие языка и устройств, а также короткие сессии.
Тренды рекламного фрода 2026–2028
С ростом цифровой рекламы прогнозируется увеличение потерь от фрода до $130–150 млрд к 2028 году. Текущие оценки CAGR находятся в пределах однозначных или низких двузначных значений.
Ожидается усложнение AI-фрод-технологий, что затруднит выявление без существенного роста общего числа случаев. Фрод станет более распределённым и менее концентрированным. Предполагается активное использование proxy- и residential-устройств для обхода детекции.
Параллельно будет развиваться инфраструктурный уровень защиты. Автоматизированная маршрутизация трафика, выявление аномалий и pre-attribution фильтрация становятся стандартными элементами performance-стека. Статистическая цель смещается от реактивной отчётности к проактивному предотвращению загрязнения данных.
Заключение – сигналы данных для performance-команд
Данные показывают, что рекламный фрод является структурно устойчивым элементом цифровой рекламной экосистемы. Ежегодные глобальные потери оцениваются примерно в $100 млрд, а уровень невалидного трафика составляет 8–15% от общего бюджета.
Диапазон фрода по каналам существенно различается. Programmatic display и аффилиат-экосистемы демонстрируют более высокий уровень аномалий по сравнению с контролируемым поиском. В Gaming и Finance фрод более выражен из-за высоких стимулирующих выплат.
Click spam и манипуляции атрибуцией CPA искажают экономику кампаний. Стоимость привлечения может увеличиваться на 10% и более, если часть затрат скрыта и не учитывается. Около половины всего интернет-трафика – бот-трафик, который продолжает эволюционировать вместе с residential proxy и AI-симуляцией поведения.
Бенчмарки показывают, что фильтрация в реальном времени и инфраструктурный контроль снижают экспозицию к фроду. Хотя post-attribution аналитика остаётся важной, предотвращение фрода на входе обеспечивает более устойчивый ROI.
Для performance-команд в конкурентных вертикалях сигнал очевиден: фрод необходимо рассматривать как операционную переменную и неотъемлемую часть инфраструктуры. В 2026 году и далее интеграция статистического контроля, автоматизированной фильтрации и структурной прозрачности станет критически важной для сохранения устойчивой экономики performance-маркетинга.
Загрузка...
