Россия
Беларусь
EnglishИскусственный интеллект
Как применять машинное обучение в рекламных системах? Для поиска аномалий трафика и скликивающих ботов.
хочу больше деталей
Как работает нейронная сеть?
Все наши исследования в части идентификации ботов с помощью алгоритмов машинного обучения опубликованы в открытом доступе и доступны по ссылке ниже. Разумеется, мы постоянно улучшаем алгоритмы. Если готовы погрузиться в мир математики, кликните по кнопке ниже 🙂
900 000+
Глобальная база известных нам ботов
70 000+
Визитов анализируем каждый день
150 000+ руб.
Ежедневная экономия наших клиентов
7
Человек в команде
Нейронная сеть
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Представьте, что на ваш сайт зашел бот. У бота есть большой набор параметров, которые свойственны только ему. Например: IP — адрес, длительность сеанса, количество просмотров страницы, источник перехода, расширение экрана браузера и т.п. Все эти параметры мы собираем и на их основе обучаем нейронную сеть. Чем больше данных, тем точнее нейронная сеть будет определять ботов, которые «мимикрируют» под обычных пользователей.
Чуть больше деталей
Что является основой для нейронной сети?
k-nearest neighbors algorithm, (k-NN) — метрический алгоритм для автоматической классификации объектов или регрессии. ближайшим к нему объектам, значения которых уже известны. Звучит сложно? Сейчас упростим!
Собираем большую базу характеристик для каждого визита бота на любой сайт наших клиентов. Чем больше данных мы соберем, тем лучше.
Подготавливаем данные. Сгруппируем похожие визиты и определим группы, в которые с большей вероятностью попадут боты.
Блокируем по полученным данным пользователей, который очень «похожи» на ботов.
Анализ движения мышкой
Звучит не убедительно?
Задача определения ботов в потоке трафика на вашем сайте очень сложная, т.к. боты постоянно улучшают свои алгоритмы, стараясь не отличаться от людей. Поэтому наша защита состоит из нескольких этапов. Например, мы анализируем движение мышкой.
Мышка виляет хвостиком...
Анализ движения мышкой
Ботам очень сложно повторить «человеческие» движения мышкой на конкретном сайте, ведь каждый сайт имеет свои собственные элементы навигации, а боты работают по заранее заданному алгоритму. Если мы знаем, что на сайте бот с вероятностью 99%, то мы сможем зафиксировать его движения мышки и обучить нейронную сеть находить ботов по похожим движениям. Чем больше наша база ботов, тем точнее работают алгоритмы!
как это работает?Чуть больше о нас
Чем мы отличаемся от уважаемых конкурентов?
Собственные алгоритмы
Все алгоритмы защиты от кликфрода мы разрабатываем и улучшаем сами. Мы не лицензируем чужие наработки.
Команда, самое ценное
Над сервисом работают 7 человек: математик, разработчик, менеджер проекта, тестировщик, тех. поддержка, аналитик и босс 🙂
Открытость
Мы регулярно публикуем наши исследования и опыт в части борьбе с кликфродом в СМИ, хотя иногда нам приходится защищаться от негативно настроенных комментаторов 🙂
Большая база данных
За все время нашей работы накопился огромный массив данных, которые мы используем для обучения нейронной сети
Доступ к API
Мы готовы предоставить вам АПИ (API), которое будет «на лету» отмечать ботов на вашем сайте, чтобы вы могли сами сделать логику их обработки.
Опыт
Мы не первый год работаем на рынке. Да, не ждите чудес от системы защиты, но мы каждый день ее улучшаем, стараясь не отставать от кликеров.
