Цифровая рекламная индустрия продолжает сталкиваться с усложнением методов фрода, что делает традиционные способы фильтрации трафика недостаточно эффективными. В ответ на постоянно трансформирующиеся схемы атак компания Билайн Adtech провела масштабную модернизацию своей системы антифрода, интегрировав в нее передовые модели машинного обучения. Это обновление направлено на оперативное обнаружение некачественного рекламного трафика (IVT) и повышение чистоты рекламных размещений.
Новая технология не призвана полностью заменить классические инструменты защиты, а выступает их мощным дополнением. Инженеры реализовали принцип последовательного применения: сначала работают привычные механизмы фильтрации, а затем в дело вступают алгоритмы машинного обучения. Такой гибридный подход позволяет рекламодателям использовать существующие настройки безопасности, одновременно значительно повышая точность выявления сложных мошеннических манипуляций.
Разработанная Билайн Adtech модель способна обрабатывать сотни различных признаков, анализируя атрибуты запросов на показ креативов и цепочки связанных событий. Это позволяет распознавать даже самые изощренные сценарии недействительного трафика. Для обеспечения высокой точности система использует кластер серверов, который непрерывно обучается на массивах данных объемом в десятки терабайт. В настоящий момент антифрод-решение охватывает весь входящий поток, эффективно отсекая как базовый некачественный трафик (GIVT), так и наиболее сложные формы (SIVT).
Эффективность обновленной системы подтверждается результатами внешней проверки. Билайн Adtech регулярно проводит сверку своих показателей с данными независимых верификаторов. Так, согласно отчетности верификатора TargetADS, по итогам второго квартала 2026 года в рекламных кампаниях под полным управлением специалистов Билайн Adtech доля невалидного трафика не превысила порог в 5%.
Александр Куликов, занимающий пост CPO в Билайн Adtech, подчеркнул необходимость адаптивности современных защитных решений.
Из-за постоянной эволюции методов фрода система должна реагировать на новые угрозы практически мгновенно. Он отметил, что машинное обучение помогает находить скрытые паттерны мошенничества, а независимая верификация служит инструментом объективной оценки и драйвером для дальнейшего совершенствования технологий.
Разработка и совершенствование собственных антифрод-моделей являются частью долгосрочной стратегии ПАО «ВымпелКом» по созданию безопасной цифровой среды. Данная инициатива подтверждает роль компании как оператора, который ставит приоритетом защиту интересов клиентов, внедряя высокотехнологичные решения в сегменте рекламных технологий.
