Интеграция алгоритмов машинного обучения в архитектуру собственной системы антифрода позволила Билайн Adtech значительно усовершенствовать процесс распознавания некачественного рекламного трафика (IVT). Обновление направлено на оперативное обнаружение многоуровневых мошеннических сценариев и адаптацию к динамично меняющимся методам фрода, что в конечном итоге гарантирует более высокий стандарт качества рекламных размещений.
Проблема рекламного фрода остается одной из наиболее острых на рынке цифровой рекламы. Поскольку методы мошенничества постоянно эволюционируют, классические инструменты фильтрации уже не способны своевременно реагировать на новые типы атак. В ответ на этот вызов Билайн Adtech реализует системную стратегию развития собственных технологий, объединяя традиционные механизмы защиты с возможностями машинного обучения.
Новая модель машинного обучения не является заменой старым инструментам, а выступает их дополнением. Процесс проверки проходит последовательно: сначала работают базовые фильтры, а затем подключаются нейросетевые алгоритмы. Такая синергия позволяет рекламодателям использовать привычные параметры защиты, одновременно повышая точность обнаружения фрода.
Разработанная Билайн Adtech модель способна обрабатывать сотни различных признаков, включая параметры запроса на показ рекламного креатива, его атрибуты и цепочки событий, характерные для сложных схем недействительного трафика. Для непрерывного обучения и совершенствования системы используется кластер серверов, оперирующий десятками терабайт данных. В настоящее время решение охватывает весь поток входящего трафика, обеспечивая идентификацию как базового некачественного трафика (GIVT), так и более изощренных форм (SIVT).
Эффективность работы антифрода Билайн Adtech подтверждается регулярным сопоставлением внутренних результатов с показателями независимых верификаторов. Согласно отчетности независимого верификатора TargetADS, по итогам второго квартала 2026 года уровень невалидного трафика в рекламных кампаниях под полным управлением специалистов Билайн Adtech не превысил отметку в 5%.
«Технологии фрода постоянно развиваются, поэтому современная система защиты должна уметь адаптироваться к новым сценариям практически в режиме реального времени. Машинное обучение позволяет выявлять сложные паттерны мошеннического поведения, а независимая верификация помогает объективно оценивать эффективность нашей системы и постоянно совершенствовать ее», — подчеркнул Александр Куликов, занимающий пост CPO в Билайн Adtech.
Масштабирование собственных антифрод-моделей является частью долгосрочной стратегии ПАО «ВымпелКом» по укреплению безопасности цифровой среды. Подобный подход отражает роль компании как оператора, ориентированного на обеспечение высокого уровня защиты интересов клиентов, что в равной степени касается и развития рекламных технологий.
