Опережая мошенников: ИИ «Яндекса» начал предсказывать рекламный фрод
«Яндекс» интегрировал в свою платформу искусственный интеллект, который значительно повысил эффективность борьбы с мошеннической рекламой. Теперь система способна не только блокировать вредоносные объявления, но и проактивно предсказывать потенциальные фишинговые схемы, предотвращая ущерб пользователям. Анализируя паттерны поведения рекламодателей, такие как изменения в контенте сайта после модерации и аномальную динамику трафика, ИИ позволяет оперативно блокировать подозрительные аккаунты и объявления.
Сокращение потерь от действий мошенников
Произведенные компанией «Яндекс» улучшения системы укрепляют безопасность рекламной сети для всех участников рынка. Новая система значительно повышает безопасность онлайн-среды. Благодаря ей риски пользователей снижены: число переходов на фишинговые сайты уменьшилось в разы. Кроме того, система помогает минимизировать финансовые потери бизнеса, связанные с глобальной проблемой кликфрода, которая ежегодно обходится рекламодателям в миллиарды долларов.
Внедрение продвинутого ИИ-антифрода в одной из крупнейших рекламных платформ страны влияет на миллионы рекламных показов и взаимодействие с пользователями. Инновация приносит пользу сразу нескольким сторонам: российские рекламодатели получают сокращение потерь от мошеннических схем, пользователи защищены снижением риска попадания на фишинговые ресурсы, а сам «Яндекс» укрепляет доверие к своим рекламным платформам, таким как Yandex.Direct.
Инициатива «Яндекса» по борьбе с рекламным фродом коррелирует с международными трендами, крупные западные платформы также успешно применяют ИИ для снижения мошеннических кликов на десятки процентов.
Широкие перспективы
Разработанные ИИ-алгоритмы и подходы к предиктивному антифроду могут служить технологическим кейсом и примером для других платформ на мировом рынке.
Внутри России ИИ-решения «Яндекса» могут быть масштабированы для борьбы с фродом не только в рекламе, но и в других сегментах электронной коммерции и обработки больших данных. Планируется интеграция с прочими рекламными продуктами «Яндекса» и партнерскими программами, что приведёт к увеличению доли безопасной рекламы и росту доверия рекламодателей, снижая их потери. С течением времени технологические решения потребуют адаптации к эволюционирующим схемам злоумышленников. Но специалисты «Яндекса» уже готовы к такому вызову.
Рост значения предиктивной аналитики
Западные компании давно используют ИИ-алгоритмы для борьбы с нативным рекламным фродом. С конца 2023 года Google применяет Gemini AI для борьбы с рекламным мошенничеством и невалидным трафиком на веб- и мобильных платформах. Gemini анализирует объём данных по каждому клику. Система выявляет проблемы, такие как случайные клики и скрытые объявления. В рамках пилотной программы с декабря 2023 по октябрь 2024 года невалидный мобильный трафик сократился на 40%.
В 2025 году «Яндекс» внедрил ИИ-систему для борьбы с мошенничеством в рекламе. Технология позволяет прогнозировать поведение недобросовестных рекламодателей и блокирует опасные объявления ещё до подмены контента на вредоносный. В основе системы – алгоритмы, которые одновременно анализируют поведение рекламодателей и материалы, размещаемые на их сайтах. По итогам 2025 года было заблокировано более 120 тысяч аккаунтов недобросовестных рекламодателей.
Корпоративные сервисы на базе ИИ активно используют предиктивную аналитику для предотвращения мошенничества в банках, e-commerce и рекламных сетях. Например, система Kount специализируется на защите интернет-магазинов и платёжных порталов, использует ИИ для анализа уровня риска каждой транзакции и предоставляет рекомендации по действиям в реальном времени.
Будущее антифрод-технологий
Новая система ИИ-анализа знаменует собой переход от реактивной обороны к проактивному прогнозированию рекламного фрода. Это укрепляет позиции «Яндекса» как платформы, предлагающей передовые технологии безопасности и защиты пользователей. Снижение числа переходов на фишинговые ресурсы не только повышает доверие внутри всей экосистемы, но и минимизирует риски для бизнеса и конечных пользователей.
В дальнейшем ожидается развитие технологии для предотвращения появления фрода, а не только его блокировки в момент возникновения. Могут появиться новые ИИ-инструменты для рекламодателей, предоставляющие аналитику, прогнозирование затрат на безопасную рекламу и предупреждения о рисках. Такие кейсы, реализуемые в России, будут способствовать укреплению конкурентоспособности национального ИТ-сегмента в области КБ и автоматизированного риск-менеджмента.
