Склики ботами в РСЯ
РСЯ — Рекламная сеть Яндекса, где скликивание и ботный трафик искажают статистику, съедают бюджет, засоряют ретаргетинг и учат автостратегии на плохих сигналах. Sales Ninja снижает это давление: определяет ботов, подавляет плохие площадки, передаёт минус-цели и помогает рекламе оптимизироваться на реальных клиентов.
Склики бьют не только по бюджету, но и по обучению рекламы
Проблема не заканчивается списанными кликами. Ботный трафик попадает в аналитику, создаёт ложные микроконверсии, искажает аудитории и может заставить автостратегию снова покупать похожие визиты.
Скликивание создаёт шум, который рекламодатель оплачивает и которым алгоритмы могут обучаться
Мотивы разные: конкурентное давление, арбитраж площадок, случайные мисклики, попытка накрутить активность или дешёвый ботный поток. Для бизнеса результат один: статистика кажется живой, но качество спроса падает.
- Клик списывает бюджет, даже если за ним нет реального человека с намерением купить.
- Короткий визит и ложное действие попадают в аналитику, если их не отфильтровать.
- Ретаргетинг расширяется некачественной аудиторией: боты и случайные визиты попадают в сегменты сайта.
- Автостратегия получает неверный ориентир, если оптимизируется по верхней цели без качества и минус-сигналов.
Боты масштабируют то, что человеку делать дорого и долго
Автоматизированный трафик может имитировать клики, сессии, движения по странице, отправку форм и повторные заходы. Поэтому защита должна смотреть не на один признак, а на совокупность поведения, источника, площадки и последующих исходов.
Один клик ничего не доказывает. Важна цепочка: источник, поведение, заявка и исход в CRM
Антибот Sales Ninja не пытается угадать качество по одному признаку. Он собирает контекст визита и разделяет поток на понятные классы: что усиливать, что наблюдать, что исключать и что передавать в Директ как минус-сигнал.
Антибот снижает давление скликов и помогает рекламе не уходить в спамные места
Мы не ограничиваемся простым «бот / не бот». Система оценивает риск визита, качество источника, поведение после клика, CRM-исходы и передаёт в рекламные системы сигналы, которые помогают смещать закупку к нормальным клиентам.
Оценивает риск визита по поведению, источнику, устройству, сессии и последующим исходам. Помогает отсечь ботов до того, как они испортят обучение.
Передаём спам, дубли, ботные визиты, невыкупы и нецелевые заявки как отдельные отрицательные события, чтобы рекламная система меньше покупала похожий поток.
Оптимизируем не только по форме, а по вероятности квал-лида, оплаты, выкупа, суммы заказа и других нижних исходов воронки.
Качество трафика повышается, когда оптимизация смотрит глубже верхней заявки
Моделируемые конверсии помогают не ждать недели до оплаты или CRM-статуса. Модель заранее оценивает вероятность квал-лида, покупки, выкупа, суммы заказа и риска спама, а затем передаёт эти сигналы в рекламу.
Хороший трафик получает положительные сигналы: квал-лид, оплату, высокий чек, выкуп или прогноз вероятности покупки. Плохой поток получает минус-цели: спам-заказ, дубль, нецелевое обращение, ботный визит, невыкуп, площадка с аномальным поведением.
- вероятность квал-лида или оплаты
- сумму заказа, маржу, LTV и выкуп
- глубину воронки вместо факта формы
- спам-заявки, дубли и нецелевые лиды
- ботные визиты и аномальные клики
- плохие площадки и источники некачественного трафика
В пилоте отдельно считаем долю ботных визитов, мискликов и площадок без квал-лидов. В проектах с выраженной проблемой этот слой обычно заметно сжимается уже за первые недели.
В цели попадают квал-лиды, оплаты и прогноз качества, а не верхний шум. Часть кампаний быстрее выходит из обучения, доля кликов на некачественных площадках заметно снижается.
Когда бюджет смещается от некачественных источников к аудиториям с реальной вероятностью покупки, CPL по квал-лиду снижается. Конкретный эффект считаем по CRM-статусам и оплатам, а не по верхней заявке.