Аффилейт-фрод быстро усложняется. Когда фродовый трафик попадает внутрь воронки, первыми страдают финансовые метрики. LTV по таким партнерским каналам быстро проседает, появляются чарджбеки, а риск-отдел уходит в разбор повторяющихся кейсов вместо работы с реальными игроками. В итоге расходы растут не только за счет выплат партнеру, но и за счет времени команды, которое напрямую стоит денег.
Платформам нужна защита, которая отсекает мусорный трафик еще на этапе регистрации, до попадания игрока в CRM. Frogo проверяет события в реальном времени и ускоряет фильтрацию трафика, при этом сокращая объем ручных проверок на 92%.
В материале разбираем, как фрод влияет на прибыль, какие подходы помогают уменьшить риски и какую часть убытков действительно можно вернуть.
Аффилейт-фрод — это трафик и действия, которые имитируют поведение реальных пользователей с целью обмана и получения выплат по партнерской программе. Сегодня для этого мошенники активно используют ИИ, антидетект браузеры и эмуляторы, поэтому фрод часто находят уже после того, как он нанес ущерб.
Основные виды аффилейт-фрода:
Для платформ это выглядит так: игроки с фродового трафика выполняют условия, получают статус нормальных, партнер забирает выплату, а через время начинаются чарджбеки и проверки. Риск-команды начинают разбирать трафик вручную, затраты растут, а прибыль — нет.
По данным SEON, уровень мошеннических регистраций в онлайн-гемблинге доходит до 27%, что делает индустрию одной из наиболее уязвимых к аффилейт-фроду
TransUnion также фиксирует, что количество fraud activity в iGaming стабильно растет, а доля создания подозрительных аккаунтов в отдельные периоды поднимается выше 20%.
В отдельных партнерских программах доля фейковых регистраций и мультиаккаунтов может доходить до 16–28%. Такие пользователи формально проходят регистрацию, но не дают депозитов и искажают картину качества трафика
Команда тратит время и ресурсы на проверку мусорного трафика, который не приносит ни депозитов, ни LTV. За это время бизнес теряет реальных игроков. Потенциальный недополученный доход в крупных проектах может доходить до сотен тысяч евро в год.
Средней европейской iGaming-платформе команда риск-аналитиков обходится примерно от 20 000 евро в месяц, в зависимости от объема и уровня автоматизации.
Когда партнеру задерживают выплаты из-за проверок, это снижает доверие и может отправить его к конкурентам. Так распространяется репутация неплатежеспособной платформы.
При ручных проверках растет доля ложных срабатываний: честные пользователи попадают под блокировки и дополнительные проверки. Ретеншн снижается, VIP игроки уходят, а вернуть их почти невозможно.
Аффилейт-фрод не ограничивается одной проблемой — он запускает цепочку последствий. Выплаты партнерам по фейковому трафику, просадка LTV, чарджбеки, нагрузка на риск-отдел, замедленные выплаты и потеря части реальных игроков — все это постепенно давит на прибыль.
Frogo разработан для high-risk индустрий, где ошибки в оценке трафика напрямую отражаются на деньгах. В проектах, где Frogo внедряли на уровне входящего трафика, объем ручных проверок сокращался до 92%. Это снижает нагрузку на риск-команды и освобождает время для работы с более сложными кейсами.
Платформа объединяет ИИ-модули, машинное обучение и глубокий анализ трафика, позволяя выявлять мошенничество еще до того, как оно превращается в списания и чарджбеки.
Система не ограничивается разовым скринингом. Она постоянно обучается на текущем трафике и адаптируется под новые паттерны, которые используют фродеры. В итоге риск-команды получают рабочий инструмент, который помогает быстрее принимать решения и в разы сокращает объем ручной работы.
Система собирает технические параметры и поведение пользователя: настройки браузера, плагины, расширения, ритм ввода текста и паттерны движений мыши. Эти данные помогают выявлять эмуляторы, антидетект-браузеры, активность из запрещенных ГЕО и бот-фермы уже на этапе регистрации, еще до попадания игрока в CRM.
Ускоряет время ручных проверок фрод-сеток, указывая на связи между аккаунтами, устройствами и транзакциями. Точно находит мультиаккаунты, организованные бонус-хантерские группы и скрытые сетки фрода.
Присваивает каждому событию индивидуальный риск-балл. Комбинации статических и динамических триггеров снижает ложные срабатывания (false-positive) и не блокирует честных игроков.
Подозрительные события отправляются в рабочие каналы сотрудников: нетипичные регистрации, аномальное поведение, нестандартные выплаты. Команда видит важные сигналы сразу, а не постфактум по отчетам.
Формируется база профилей по устройствам и поведению. Она помогает заранее отсекать подозрительных пользователей, еще до попытки действия или транзакции.
Frogo объединяет данные платформ: антифрода, платежных систем, CRM и retention-команд. Например, VIP-клиент потерял доступ и создает новый аккаунт с того же девайса. В таком случае scoring engine показывает новую попытку регистрации игрока, а алгоритм связывает профили, чтобы не потерять его во время проверки.
Команда Frogo пришла из сфер, где любая ошибка в оценке рисков быстро превращается в финансовые потери. Этот опыт помогает выявлять скрытые нюансы в трафике. Именно глубокая экспертиза превращает платформу в инструмент, который выходит за рамки простого обнаружения и остановки фрода.
Аффилейт-фрод запускает цепную реакцию потерь, затрагивающую весь бизнес. Проактивный подход Frogo закрывает уязвимости на уровне входящего трафика и помогает бизнесу зарабатывать больше на честных игроках, а не на разборе последствий чужих схем.
Если нужно разобраться с подобными сценариями на своей платформе, команда Frogo подскажет, как настроить аналитику под ваши задачи.
