Детально

CPA-модель (Cost Per Action) остается одним из востребованных перформанс-инструментов. Все потому, что она дает бизнесу важное преимущество – возможность платить за конкретный результат: лид, регистрацию, продажу, установку приложения.

Однако вместе с развитием CPA-рынка меняются и способы мошенничества. В последние годы к привычным схемам фрода добавился искусственный интеллект. Он автоматизирует создание контента и имитирует пользовательское поведение, помогает масштабировать коммуникации и настраивать ИИ-агентов для массовой генерации фальшивых лидов.

Подробнее о том, как работает ИИ-фрод, какие риски он создает для бизнеса и на что обращать внимание при работе с CPA, рассказывает Аниса Хайдарова, руководитель вертикали партнерского трафика в icontext.

Что такое ИИ-фрод в CPA-маркетинге

Фрод в CPA-маркетинге – это мошенничество, при котором партнер получает вознаграждение за искусственно созданные или присвоенные себе конверсии, которые не отражают реальный интерес пользователя и не приносят ценности рекламодателю.

К традиционным видам фрода относятся искусственный и мотивированный трафик, подмена доменов, cookie stuffing, использование запрещенных правилами офера источников трафика и другие способы манипуляции.

В CPA-рекламе подобные риски существовали и раньше. Но искусственный интеллект позволил масштабировать и автоматизировать такие схемы.

Например, с помощью ИИ уже можно:

автоматизировать переписку в мессенджерах;
создавать синтетические профили и отзывы;
имитировать отдельные элементы пользовательского поведения;
быстро менять содержание и структуру рекламных материалов в ответ на действия антифрод-систем.

При этом ИИ-трафик не равен фроду. О мошенничестве речь идет только в тех случаях, когда технологии используются для получения неправомерной выгоды или для искажения результатов рекламной кампании.

Как работает фрод в CPA и что изменилось с появлением ИИ

1. Искусственные клики

Самый простой вариант – генерация большого количества переходов, которые выглядят как обычный пользовательский трафик. Для рекламодателя проблема заключается в том, что такой трафик может ухудшать показатели кампании и влиять на алгоритмы оптимизации.

2. Фальшивые лиды

Для CPA-рекламы более серьезную проблему представляют искусственные конверсии. Например, рекламодатель платит за заполненную форму. Если вебмастер автоматически генерирует большое количество таких заявок, он получает вознаграждение, хотя реального интереса к продукту со стороны пользователей нет.

Генеративный ИИ упрощает эту задачу: он способен создавать различные варианты текста, отвечать на вопросы в формах и поддерживать автоматизированную коммуникацию.

При этом использование ИИ при обработке лида не говорит о мошенничестве. Многие рекламодатели, наоборот, сами используют чат-ботов и ИИ-инструменты для обработки обращений.

Поэтому ключевым становится вопрос не «использовался ли ИИ», а стоит ли за конверсией реальный пользователь и есть ли в ней экономическая ценность для рекламодателя.

3. Подмена атрибуции

Еще один риск связан с присвоением чужой конверсии. В CPA-модели важно не только получить действие пользователя, но и определить, какой вебмастер привел его к нему.

Если партнерская ссылка или cookie подменяются в конце пользовательского пути, вебмастер может получить оплату за конверсию, к которой фактически привел другой канал. В этом случае рекламодатель видит реальную продажу, но неправильно распределяет расходы на ее привлечение.

По данным TrafficGuard, cookie stuffing затрагивает 5–10% всех партнерских транзакций, а в некоторых программах – до 25%. Именно поэтому в 2026 году особое внимание необходимо уделять не только качеству трафика, но и модели атрибуции.

4. Синтетические пользователи и контент

Отдельное направление фрода связано с использованием ИИ для создания правдоподобного, но искусственного контента и имитации активности реальных пользователей. Вот несколько примеров таких схем:

Фейковые сайты-обзорники с ИИ-сгенерированными текстами и отзывами.
Deepfake-видео с «микроинфлюенсерами», которые продвигают оферы через поддельные страницы соцсетей.
Синтетические личности для мультиаккаунтинга: с помощью ИИ создаются документы и профили, а действия таких аккаунтов маскируются под поведение реальных пользователей.

Почему проблема становится актуальнее именно в 2026 году

На развитие ИИ-фрода влияют несколько факторов: увеличение объема автоматизированного трафика, совершенствование поведенческой эмуляции, удешевление производства контента и развитие ИИ-агентов.

Рост количества автоматизированного трафика

ИИ-агенты и автоматизированные браузеры становятся заметным источником посещений сайтов. По данным DataDome, в январе и феврале 2026 года в ее сети было обработано 7,9 млрд запросов ИИ-агентов. Во II квартале показатель вырос до 17,7 млрд запросов – на 45% больше по сравнению с предыдущим периодом.

При этом DataDome отдельно отмечает, что объем ИИ-трафика и его коммерческая ценность не всегда связаны. Для CPA-рекламы это особенно важно: большое количество автоматизированных посещений еще не означает большое количество потенциальных клиентов.

Поведенческая эмуляция на базе ML

Современные фрод-системы используют машинное обучение для симуляции реалистичного поведения пользователя:

длительность сессии, пути навигации, переключение устройств генерируются на основе реальных датасетов;
тайминги конверсий оптимизируются так, чтобы попадать в «естественные» временные окна, например 38-44 секунды после клика;
движение курсора становится слишком плавным.

Такие боты обходят традиционные фильтры, потому что не нарушают явных порогов.

Удешевление создания контента

Раньше для запуска большой сетки сайтов, аккаунтов или рекламных материалов требовалось много человеческих ресурсов.

ИИ способен создавать десятки и сотни вариантов текста, изображений и других материалов за короткое время. Это позволяет быстрее тестировать креативы и масштабировать кампании. Для добросовестного вебмастера это преимущество. Для мошенника – тоже.

Развитие ИИ-агентов

Следующий этап развития – ИИ-агенты, которые могут самостоятельно выполнять последовательность действий.

Например, ИИ-браузер способен искать товар, переходить по страницам, сравнивать предложения и выполнять действия на сайте. При этом за такой активностью не обязательно стоит мошенничество: агент может действовать по запросу реального пользователя.

Для перформанс-маркетинга это создает новую проблему. Привычного разделения на «человека» и «бота» постепенно становится недостаточно. Рекламодателю важно понимать, в каком контексте произошло действие и есть ли за ним пользовательский интерес.

Какие риски ИИ-фрод создает для рекламодателя

Основная проблема фрода заключается в том, что он искажает представление об эффективности рекламных каналов и партнеров. Это влияет как на текущие расходы, так и на последующие решения о распределении бюджета.

Рост стоимости привлечения клиента. Фродовые клики и лиды попадают в статистику кампании и могут влиять на ее оптимизацию. В результате рекламодатель начинает принимать решения на основе искаженных данных и направляет бюджет на каналы, которые только кажутся эффективными.

Выплата за некачественные конверсии. Если рекламодатель оплачивает лиды, которые не превращаются в реальные продажи, теряется основное преимущество CPA-модели – оплата за результат.

Неправильная оценка вебмастеров. Партнер с большим количеством конверсий может выглядеть эффективнее других. Однако, если значительная часть этих конверсий некачественная или искусственная, рекламодатель рискует увеличить бюджет на проблемный источник.

Искажение атрибуции. Даже при наличии реальной покупки вознаграждение может получить партнер, который не привел пользователя к конверсии. В результате рекламодатель неверно оценивает вклад каналов и распределяет маркетинговый бюджет.

Что будет происходить с ИИ-фродом дальше

Полностью избавиться от фрода в CPA-маркетинге не получится. При этом изменится сам подход к его обнаружению.

Нужно понимать:

кто совершил действие;
откуда пришел пользователь;
стоит ли за действием реальный интерес;
какую роль сыграл вебмастер;
не было ли подмены атрибуции;
приводит ли конверсия к реальной выручке;
является ли автоматизированное действие легитимным взаимодействием с ИИ-агентом или фродом.

В этом направлении будут развиваться и сами антифрод-системы.

ИИ уже используется рекламными платформами для поиска аномального поведения. В дальнейшем такие системы смогут анализировать не отдельные признаки, а целые цепочки взаимодействия пользователя с рекламой. Получается так, что один ИИ генерирует фрод, а другой ИИ ловит его на этом.

При этом у рекламодателя появится новая задача – отличать фрод от легитимного ИИ-трафика. Например, пользователь может поручить ИИ-агенту подобрать товар, а тот – самостоятельно перейти на сайт, сравнить предложения и совершить покупку. Формально часть действий выполняет не человек, но за ними все равно стоит реальный интерес пользователя.

Поэтому в будущем понятие «качественный трафик» будет становиться шире.

AI-фрод в CPA-маркетинге: как ИИ меняет правила борьбы с мошенничеством