AdPatrol — платформа для защиты рекламных кампаний от мошеннического трафика и фальшивых кликов, предназначенная для очистки данных рекламодателей и снижения нецелевых расходов. Система сочетает методы анализа сетевого поведения, детектирования аномалий и правил на уровне рекламных кампаний, чтобы выявлять и блокировать ботов, скраперы и другие источники недобросовестного трафика. В документации и описаниях продукта платформа обычно позиционируется как инструмент для повышения качества показателей эффективности и прозрачности рекламных вложений.
Исторические сведения о конкретном коммерческом проекте под названием AdPatrol могут быть ограничены или варьироваться в открытых источниках; если сведения о конкретном бренде недоступны, понятие описывается через типовой набор функций и сценариев использования для платформ класса anti-fraud в рекламе. Как правило, такие решения интегрируются с системами веб-аналитики и рекламными сетями, предоставляют панели мониторинга и отчетности, а также инструменты для фильтрации трафика в реальном времени и ретроспективной корректировки данных.
- Детектирование аномалий: выявление необычных паттернов трафика на основе поведенческих и статистических моделей, в том числе высокой частоты кликов, повторяющихся IP‑адресов и странных временных интервалов.
- Фильтрация ботов и скрапер‑трафика: блокировка известных и подозрительных ботов, предотвращение автоматизированных сканирований и некачественных переходов, имитирующих человеческое поведение.
- Реакция в реальном времени: применение правил и политик фильтрации на лету для приостановки или перенаправления нежелательных источников трафика.
- Интеграция с рекламными платформами и аналитикой: подключение к системам DSP, SSP, платформам контекстной и медийной рекламы, а также к Google Analytics и подобным инструментам для согласованной очистки данных.
- Отчётность и аудит: генерация детальных отчетов по отклоненным событиям, источникам трафика и экономии бюджета, возможность экспорта очищенных данных для бухгалтерии и анализа ROI.
- Правила и кастомизация: настройка пользовательских правил фильтрации, белых и черных списков, порогов срабатывания и политик ретроспективной коррекции данных.
- Машинное обучение и обновления сигнатур: использование моделей машинного обучения и обновляемых сигнатур для адаптации к новым видам мошенничества и автоматизации процессов обнаружения.
- Сопровождение и поддержка инцидентов: инструменты для расследования подозрительных активностей, логирования и совместной работы команд маркетинга и безопасности.