Фродовые (спам) заявки
Когда формы забиты ботами, дублями и фейковыми контактами, реклама видит «успех» и начинает приводить ещё больше такого трафика. Sales Ninja переносит оптимизацию ниже по воронке: усиливает квал-лиды и оплаты, а спамные исходы отправляет в минус-цели.
Большой объём заявок перестаёт быть хорошей новостью
Спамные лиды опасны не только нагрузкой на отдел продаж. Если они попадают в цель рекламы, алгоритм начинает считать их нормальным результатом.
Если целью остаётся любая заявка, фрод получает такой же вес, как будущий клиент
Для автостратегии важен тот сигнал, который вы передали как конверсию. Сырая отправка формы смешивает коммерческий интерес, спам, тестовые заявки, дубли и ботные сценарии.
- Спамная заявка попадает в цель, если реклама оптимизируется только по факту отправки формы.
- CRM знает правду позже: менеджер проставляет «спам», «дубль», «нет контакта», «нецелевой», но рекламная система уже получила положительное событие.
- Автостратегия масштабирует похожий поток, потому что не видит отрицательный исход и закрепляет источники с дешёвыми псевдолидами.
- Отчётность обманывает команду: CPL падает, количество лидов растёт, а доля квал-лидов и оплат проседает.
Спамная заявка должна перестать быть победой для автостратегии
Мы не просто «режем ботов». Мы меняем смысл обучающего события: плохой лид становится отрицательным примером, а бюджет смещается к источникам, где заявка проходит дальше по воронке.
Минус-цель не просто фильтрует отчёт. Она меняет обучение.
Если спамную заявку только удалить из аналитики, рекламная система всё равно может продолжить покупать похожие визиты. Когда этот исход уходит как отрицательный сигнал, автостратегия получает понятную границу: такие источники, площадки и аудитории нужно снижать.
- форма остаётся верхним событием, но не главной целью;
- CRM-статусы превращаются в плюс- и минус-сигналы;
- антибот добавляет раннюю оценку риска до статуса менеджера;
- моделируемая конверсия даёт плотный сигнал, даже если оплат мало.
Оптимизируем не по заявке, а по глубине воронки и качеству исхода
Мы разделяем поток на полезные и вредные сигналы. Хорошие исходы усиливают обучение, а фродовые заявки, спам и ботные визиты становятся минус-целями.
В моделируемых конверсиях есть не только целевой сигнал, но и минус-цель
Это критично для спамных лидов: рекламная система должна получать не только «кого искать», но и «кого больше не покупать».
Оптимизация переносится с сырой формы на вероятность квал-лида, оплаты, выкупа, суммы счёта или LTV.
Фродовые заявки, дубли, нецелевые лиды и невыкупы отправляются как отдельные отрицательные события.
Находит подозрительные визиты, формы и площадки, чтобы спамный поток меньше попадал в аналитику и обучение.
Антибот отрезает часть фрода до того, как он станет заявкой и обучающим событием
Мы оцениваем визит, источник, устройство, поведение на сайте, аномалии формы и последующий CRM-исход. Поэтому защита работает не как простая капча, а как контур качества данных для рекламы.
Антибот снижает входящий шум, минус-цели показывают рекламной системе нежелательные исходы, а моделируемая конверсия по глубине воронки даёт положительный ориентир: квал-лид, оплату, выкуп, сумму счёта или прогноз ценности.
- ботные визиты и автоматические отправки форм
- дубли, фейковые контакты и тестовые заявки
- площадки и сегменты, которые стабильно дают спам
- квал-лиды и SQL из CRM
- оплаты, выкупы, сумму счёта и LTV
- визиты, похожие на нижние коммерческие исходы
Как переводим кампании от сырой заявки к чистому обучению
С кем мы работаем
- > 60 млрдAPI вызовов в месяц
- 300+Проектов
- 7Стран присутствия
- 4Банка
- 48E-com проектов
- 14EdTech проектов