Synthetic traffic и bot farms: поведенческие графы против «серых» аффилиатов

Нетипичный трафик и боты в гемблинге

Synthetic traffic и bot farms — серьезные скрытые угрозы для iGaming-рынка. Внешне такой трафик или боты выглядят как обычные пользователи, но на практике они разрушают экономику игорного продукта.

Что такое синтетический трафик

Это искусственно созданные гемблеры или активности, имитирующие поведение настоящих клиентов.

В гемблинг-индустрии чаще всего встречаются:

• онлайн-трафик, генерируемый ботами и скриптами;
• массовые регистрации при помощи прокси или VPN-сервисов;
• фермы устройств, которые создают сотни липовых аккаунтов в день;
• «холодные» пользователи, которых приводят серые аффилиаты для получения CPA-вознаграждений;
• бонусхантеры, собирающие стартовые призы или кэшбэки.

Такие гемблеры выглядят как реальные и заинтересованные в игре пользователи. На практике же они не приносят оператору ни доходов, ни какой-либо ценности.

Как работают ботофермы

Bot farm — это организованная сеть из:

• физических устройств (телефонов, планшетов);
• виртуальных машин;
• эмуляторов ставок;
• автоматизированных скриптов.

Такая сеть создает тысячи учетных записей и удачно имитирует игровую активность.

Чаще всего ботофермы функционируют в качестве бизнес-проекта. Поэтому им важна массовость и автоматизация процессов, обход блокировок и антифрод-экранов. Только так можно получить быструю прибыль, пока оператор не заметит обман.

Причины роста синтетического трафика и ботоферм

Предприниматели все чаще сталкиваются с некачественным и искусственно созданным онлайн-трафиком. Такие липовые аккаунты не приносят пользы iGaming-проекту, а лишь вытягивают из него средства в виде бонусов, бесплатных спинов и расходов на маркетинг.

Ключевые причины распространения synthetic traffic и bot farms:

1. Несовершенство affiliate-программ. Онлайн казино все чаще платят за регистрацию или стартовую активность на сайте (пополнение счета на минимальную сумму, запуск игры). Из-за этого серые аффилиаты получают возможность заработать на потоке клиентов, не беспокоясь о качестве привлеченного трафика.
2. Удешевление технологий маскировки. VPN, антидетект-браузеры и мобильные прокси-сервисы становятся более доступными для массовой аудитории. У мошенников больше нет проблем с тем, чтобы подключить такое устройство и сгенерировать сомнительный трафик.
3. Автоматизация рутинных задач. Боты могут проходить регистрацию,вносить депозит, запускать слоты, выполнять минимальные LTV-требования и, конечно же, выводить бонусные деньги. Боты действуют настолько слаженно, что даже опытные антифрод-специалисты не отличат их от реальных гемблеров.
4. Высокая конкуренция. Аффилиаты больше не хотят работать над привлечением настоящих геймеров, ведь симулировать их игру намного легче.
5. Глобализация продуктов. Операторы все чаще выходят в регионы со слабым трекингом, минимальными требованиями к KYC и антифрод-политике. Это также привлекает мошенников, особенно если для имитации интернет-трафика не нужно использовать какие-то сложные алгоритмы.

Какой вред оператору наносит synthetic traffic и bot farms

Рассмотрим, с какими сложностями сталкиваются владельцы гемблинг-платформ.

Ложная экономика и искаженный LTV

Синтетический трафик и ботосистемы формируют обманчивую картину успеха iGaming-проекта.

LTV (пожизненная ценность клиентов), например, выглядит выше, чем она есть на самом деле. Липовые аккаунты генерируют видимость активности, из-за чего оператор считает, что привлеченный интернет-трафик является качественным.

Как результат, маркетинговые бюджеты часто уходят впустую. Это приводит к стратегическим ошибкам в бизнес-процессах iGaming-проекта: от закупки трафика до продуктовых улучшений.

Неэффективная bonus-политика

Бонусхантеры и бот-сети:

• создают множество однотипных аккаунтов;
• берут фриспины, приветственные и бездепозитные бонусы;
• делают минимальный оборот средств;
• выводят бонусные деньги;
• исчезают.

Такая схема стоит операторам десятки тысяч долларов ущерба. Охотники за бесплатными предложениями никогда не приносят прибыли. Они лишь используют интернет-казино как источник для гарантированного получения денег.

Бюджет гемблинг-платформы снижается из-за:

• прямых финансовых расходов на бонусы;
• затрат на транзакции;
• выплат аффилиатам за «новых игроков».

Предприниматели также вынуждены ужесточать условия бонусной политики. Из-за этого привилегии и очки лояльности становятся недоступными для реальных и платежеспособных пользователей.

Переплаты аффилиатам

В eCPC и eCPA-моделях, например, партнер получает деньги просто за клики или регистрации, а боты делают это массово и круглосуточно. Такая накрутка приводит к увеличению выплат аффилированным лицам, но выгода онлайн казино остается минимальной.

В RevShare-схеме предприниматель хоть и платит за измеримый результат, но такой результат является искусственно созданным. Из-за этого оператор тратит огромные деньги на привлечение и удержание тех пользователей, которых просто не существует.

Рост платежного фрода

Синтетический трафик тесно связан с финансовым мошенничеством:

• использованием украденных банковских карт для совершения депозитов;
• отмыванием денег через игровые транзакции;
• chargeback-атаками, когда после вывода средств карта «возвращает» платеж.

Последствия для операторов могут быть самыми разными. Это блокировка со стороны платежных провайдеров, повышение уровня комиссий из-за рисков, дополнительные проверки и штрафы от банков.

Искажение продуктовых метрик

Синтетические игроки «ломают» аналитику игрового продукта. iGaming-плафторма развивается по ложным KPI, а средства расходуются нерационально.

Какие результаты могут насторожить предпринимателей:

• активный рост DAU и MAU показателей (это выглядит как краткосрочный успех, но в реальности оператор получает пустой трафик);
• резкое уменьшение или снижение retention-метрик;
• неестественное увеличение или уменьшение продолжительности сессий.

В такой ситуации конверсионная воронка сильно смещается. Операторы ошибочно считают, что начальная регистрация прошла успешно и им удалось привлечь целевой трафик. После этого LTV-метрики резко падают, ведь по ту сторону экрана находятся боты, а не реальные геймеры.

Потеря лицензии и репутации

Ведущие игорные комиссии (UK Gambling Commission, MGA и другие) следят за:

• KYC- и AML-политикой онлайн казино;
• поведением аудитории;
• источниками трафика и прочими моментами.

Массовая накрутка пользователей создает картину, похожую на отмывание денег или недостаточный мониторинг поведения. Предприниматели могут столкнуться с официальными проверками и аудитами со стороны регуляторов.

Если во время анализа будет выявлено использование синтетического трафика, то на операторов могут быть наложены штрафные санкции или отозваны лицензии.

Применение графов для борьбы с нетипичным трафиком

Поведенческий граф — это «живая карта» взаимодействий, которая оценивает, каким образом все эти объекты взаимодействуют между собой. Подделать такие связи намного сложнее, чем отдельные параметры вроде IP или user-agent.

Какие данные используются

Поведенческие графы объединяют в себе информацию о таких моментах:

• устройствах для входа;
• маршрутах пользователей на сайте и в мобильном приложении (сеансах, кликах, переходах);
• аккаунтах и профилях (регистрационных данных, KYC-статусах);
• платежах (методах, банковских картах, идентификаторах транзакций);
• бонусных активностях;
• источниках трафика и партнерских ID;
• событиях (логировании, ставках, выводах, возвратах).

Как работают графы

Рассмотрим, как функционируют поведенческие модели:

1. Сбор и актуализация данных. Вся информация, которую генерирует продукт (логины, транзакции, клики), помещается в единый поток и приводится к общему формату.
2. Построение графа. На основе полученных сведений формируются базовые связи. Далее к ним добавляются дополнительные метрики, такие как, частота действий, средний чек, время активности и прочие параметры.
3. Поиск аномалий. Это повторяющиеся шаблоны, нетипичные структуры, оборванные связи и прочие индикаторы мошенничества. После этого каждый граф получает риск-оценку с пометкой о вероятности бонусной сети, ботофермы, частых чарджбеков и прочих нарушений.

К выявленным аномалиям могут применяться автоматические меры (например, блокирование или ограничение выплат), а также дополнительная ручная проверка.

Почему графы эффективны против ботоферм и «серых» аффилиатов

Рассмотрим, почему сегодня все больше операторов используют поведенческие модели:

1. Сложность в подделке сети. Бот может менять IP, прокси, браузер и прочие параметры, но не имитировать сложные сетевые паттерны. Это одинаковые цепочки переходов, повторяющиеся пути выплат, однотипные временные окна активности и прочие маркеры, которые свидетельствуют о злоупотреблениях.
2. Анализ контекста. Стандартная антифрод-программа изучает базовые характеристики (IP, device, скорость), но не взаимосвязь между аккаунтами. Графовые модели позволяют понять, какие учетные записи, например, используют одни и те же устройства, а какие аккаунты — получают одинаковые бонусы.
3. Раннее обнаружение ботоферм. Оператор может мгновенно заблокировать мошенническую схему, а не банить тысячи пользователей по отдельности.
4. Подробная статистика. Граф ищет наглядные кластеры, цепочки и нетипичные объединения. Полученную информацию можно использовать для внутреннего аудита и внешних проверок со стороны регуляторов.

Главное об использовании графов в гемблинге

Поведенческие модели — эффективный метод борьбы с synthetic traffic и bot farms.

• Ложный интернет-трафик и боты наносят огромный вред игорному бизнесу. Предприниматели неэффективно расходуют средства, рискуют потерять лицензию, ставят ложные стратегические цели, которые не подкреплены реальными метриками.
• Применение графов упрощает борьбу с нетипичным трафиком и ботоферами. Такие модели изучают взаимосвязь между сотнями и тысячами аккаунтов, мгновенно выявляют подозрительные действия и блокируют сомнительные учетные записи.

У нас можно заказать готовые к запуску проекты, например, онлайн казино под ключ и White Label платформы.