Synthetic traffic та bot farms: поведінкові графи проти «сірих» афіліатів

Нетиповий трафік і боти в гемблінгу

Synthetic traffic і bot farms — серйозні приховані загрози для iGaming-ринку. Зовні такий трафік чи боти виглядають як звичайні користувачі, але на практиці вони руйнують економіку ігрового продукту.

Що таке синтетичний трафік

Це штучно створені гемблери чи активності, що імітують поведінку справжніх клієнтів.

У гемблінг-індустрії найчастіше зустрічаються:

• онлайн-трафік, що генерується ботами та скриптами;
• масові реєстрації за допомогою проксі чи VPN-сервісів;
• ферми пристроїв, що створюють сотні липових акаунтів на день;
• «холодні» користувачі, яких наводять сірі афіліати для отримання CPA-винагород;
• бонусхантери, що збирають стартові призи чи кешбеки.

Такі гемблери виглядають як реальні та зацікавлені у грі користувачі. Насправді ж вони не приносять операторам ні доходів, ні будь-якої цінності.

Як працюють ботоферми

Bot farm — це організована мережа з:

• фізичних пристроїв (телефонів, планшетів);
• віртуальних машин;
• емуляторів ставок;
• автоматизованих скриптів.

Така мережа створює тисячі облікових записів та вдало імітує ігрову активність.

Найчастіше ботоферми функціонують як бізнес-проект. Тому їм важлива масовість і автоматизація процесів, обхід блокувань та антифрод-екранів. Тільки так можна отримати швидкий прибуток, доки оператор не помітить обман.

Причини зростання синтетичного трафіку та ботоферм

Підприємці все частіше стикаються з неякісним та штучно створеним онлайн-трафіком. Такі липові акаунти не приносять користі iGaming-проекту, а лише витягують із нього кошти у вигляді бонусів, безкоштовних спінів та витрат на маркетинг.

Ключові причини поширення synthetic traffic і bot farms:

1. Недосконалість affiliate-програм. Онлайн казино все частіше платять за реєстрацію чи стартову активність на сайті (поповнення рахунку на мінімальну суму, запуск гри). Через це сірі афіліати отримують можливість заробити на потоці клієнтів, не переймаючись якістю залученого трафіку.
2. Здешевлення технологій маскування. VPN, антидетект-браузери та мобільні проксі-сервіси стають доступнішими для масової аудиторії. У шахраїв більше немає проблем для того, щоб підключити такий пристрій і згенерувати сумнівний трафік.
3. Автоматизація рутинних завдань. Боти можуть проходити реєстрацію, вносити депозити, запускати слоти, виконувати мінімальні вимоги LTV і, звичайно ж, виводити бонусні гроші. Боти діють настільки злагоджено, що навіть досвідчені антифрод-фахівці не відрізнятимуть їх від реальних гемблерів.
4. Висока конкуренція. Афіліати більше не хочуть працювати над залученням справжніх геймерів, адже симулювати їхню гру набагато легше.
5. Глобалізація продуктів. Оператори все частіше виходять у регіони зі слабким трекінгом, мінімальними вимогами до KYC та антифрод-політики. Це також приваблює шахраїв, якщо для імітації інтернет-трафіку не потрібно використовувати якісь складні алгоритми.

Якої шкоди операторам завдає synthetic traffic та bot farms

Розглянемо, з якими труднощами стикаються власники гемблінг-платформ.

Хибна економіка та спотворений LTV

Синтетичний трафік та ботосистеми формують оманливу картину успіху iGaming-проекту.

LTV (довічна цінність клієнтів), наприклад, виглядає вищою, ніж вона є насправді. Липові облікові записи генерують видимість активності, через що оператор вважає, що залучений інтернет-трафік є якісним.

Як результат, маркетингові бюджети часто витрачаються марно. Це призводить до стратегічних помилок у бізнес-процесах iGaming-проекту — від закупівлі трафіку до продуктових покращень.

Неефективна bonus-політика

Бонусхантери і бот-мережі:

• створюють безліч однотипних облікових записів;
• беруть фриспіни, вітальні та бездепозитні бонуси;
• роблять мінімальний обіг коштів;
• виводять бонусні гроші;
• зникають.

Така схема коштує операторам десятки тисяч доларів збитків. Мисливці за безкоштовними пропозиціями ніколи не дають прибутку. Вони лише використовують інтернет-казино як джерело гарантованого отримання грошей.

Бюджет гемблінг-платформи знижується через:

• прямі фінансові витрати на бонуси;
• витрат на транзакції;
• виплат афіліатам за «нових гравців».

Підприємці також змушені змінювати умови бонусної політики. Через це привілеї та бали лояльності стають недоступними для реальних і платоспроможних користувачів.

Переплати афіліатам

У eCPC та eCPA-моделях, наприклад, партнер отримує гроші просто за кліки чи реєстрації, а боти роблять це масово та цілодобово. Така накрутка призводить до збільшення виплат афілійованим особам, але вигода онлайн казино залишається мінімальною.

У RevShare-схемі підприємець хоч і платить за результат, але такий результат є штучно створеним. Через це оператор витрачає величезні гроші на залучення та утримання тих користувачів, яких просто не існує.

Зростання платіжного фроду

Синтетичний трафік тісно пов'язаний з фінансовим шахрайством:

• використанням вкрадених банківських карток для здійснення депозитів;
• відмиванням грошей через ігрові транзакції;
• chargeback-атаками, коли після виведення коштів картка «повертає» платіж.

Наслідки для операторів можуть бути різними. Це блокування з боку платіжних провайдерів, підвищення рівня комісій через ризики, додаткові перевірки та штрафи від банків.

Спотворення продуктових метрик

Синтетичні гравці ламають аналітику ігрового продукту. iGaming-платформа розвивається за помилковим KPI, а кошти витрачаються нераціонально.

Які результати можуть насторожити підприємців:

• активне зростання DAU та MAU показників (це виглядає як короткостроковий успіх, але насправді оператор отримує порожній трафік);
• різке зменшення чи зниження retention-метрик;

У такій ситуації конверсійна воронка сильно зміщується. Оператори помилково вважають, що початкова реєстрація пройшла успішно, і їм вдалося залучити цільовий трафік. Після цього LTV-метрики різко падають, адже на той бік екрану знаходяться боти, а не реальні геймери.

Втрата ліцензії та репутації

Провідні ігрові комісії (UK Gambling Commission, MGA та інші) стежать за:

• KYC- та AML-політикою онлайн казино;
• поведінкою аудиторії;
• джерелами трафіку й іншими моментами.

Масова накрутка користувачів створює картину, схожу відмивання грошей чи недостатній моніторинг поведінки. Підприємці можуть зіткнутися з офіційними перевірками та аудитами з боку регуляторів.

Якщо під час аналізу буде виявлено використання синтетичного трафіку, на операторів можуть бути накладені штрафні санкції або відкликані ліцензії.

Застосування графів для боротьби з нетиповим трафіком

Поведінковий граф — це «жива карта», яка оцінює, як всі ці об'єкти взаємодіють між собою. Підробити такі зв'язки набагато складніше, ніж окремі параметри типу IP або user-agent.

Які дані використовуються

Поведінкові графи поєднують у собі інформацію про такі моменти:

• пристрої для входу;
• маршрутах користувачів на сайті та в мобільному додатку (сеансах, кліках, переходах);
• акаунтах та профілях (реєстраційних даних, KYC-статусах);
• платежах (методах, банківських картках, ідентифікаторах транзакцій);
• бонусні активності;
• джерелах трафіку та партнерських ID;
• подіях (логування, ставки, висновки, повернення).

Як працюють графи

Розглянемо, як функціонують поведінкові моделі:

1. Збір та актуалізація даних. Вся інформація, яку генерує продукт (логіни, транзакції, кліки), міститься у єдиний потік і приводиться до загального формату.
2. Побудова графа. На основі одержаних відомостей формуються базові зв'язки. Далі до них додаються додаткові метрики, такі як частота дій, середній чек, час активності й інші параметри.
3. Пошук аномалій. Це повторювані шаблони, нетипові структури, обірвані зв'язки та інші індикатори шахрайства. Після цього кожен граф отримує ризик-оцінку з позначкою про можливість бонусної мережі, ботоферми, частих чарджбеків та інших порушень.

До виявлених аномалій можуть застосовуватись автоматичні заходи (наприклад, блокування або обмеження виплат), а також додаткова ручна перевірка.

Чому графи ефективні проти ботоферм і «сірих» афіліатів

Розглянемо, чому сьогодні все більше операторів використовують поведінкові моделі:

1. Складність у підробці мережі. Бот може змінювати IP, проксі, браузер та інші параметри, але не імітувати складні мережеві патерни. Це однакові ланцюжки переходів, шляхи виплат, що повторюються, однотипні тимчасові вікна активності та інші маркери, які свідчать про зловживання.
2. Аналіз контексту. Стандартна антифрод-програма вивчає базові характеристики (IP, device, швидкість), взаємозв'язок між аккаунтами. Графові моделі дозволяють зрозуміти, які облікові записи, наприклад, використовують одні й ті самі пристрої, а які акаунти — отримують однакові бонуси.
3. Раннє виявлення ботоферм. Оператор може миттєво заблокувати шахрайську схему, а не банити тисячі користувачів окремо.
4. Докладна статистика. Граф шукає наочні кластери, ланцюжки та нетипові об'єднання. Отриману інформацію можна використовувати для внутрішнього аудиту та зовнішніх перевірок з боку регуляторів.

Головне про використання графів у гемблінгу

Поведінкові моделі — ефективний метод боротьби з synthetic traffic та bot farms.

• Помилковий інтернет-трафік та боти завдають величезної шкоди ігровому бізнесу. Підприємці неефективно витрачають кошти, ризикують втратити ліцензію, ставлять хибні стратегічні цілі, не підкріплені реальними метриками.
• Застосування графів полегшує боротьбу з нетиповим трафіком та ботофермами. Такі моделі вивчають взаємозв'язок між сотнями і тисячами облікових записів, миттєво виявляють підозрілі дії та блокують сумнівні облікові записи.

У нас можна замовити готові до запуску проекти, наприклад, онлайн казино під ключ і White Label платформи.