В области аффилиейт-маркетинга многие маркетологи сталкиваются с неприятной проблемой: недавно зарегистрированные аккаунты быстро связываются с ранее заблокированными, после чего они ограничиваются или блокируются напрямую. С точки зрения систем контроля рисков платформ, существует фиксированный механизм выявления связанных аккаунтов и их блокировки.

Сегодня мы объясним вам, почему аккаунты в аффилиейт-маркетинге более подвержены выявлению связи и блокировке, а также раскроем истинные причины этого явления с трех сторон: правил платформ, технических механизмов идентификации и отраслевых особенностей аффилиейт-маркетинга.

I. Что такое выявление связи аккаунтов? Что пытаются предотвратить платформы?

Выявление связи аккаунтов не означает просто то, что несколько аккаунтов зарегистрированы одним человеком; это процесс, при котором платформа с помощью технических средств определяет, контролируются или управляются ли несколько аккаунтов одним и тем же лицом за кулисами. Для большинства рекламных платформ, платформ электронной коммерции или социальных сетей единственная цель системы контроля рисков на выявление связанных аккаунтов — предотвратить возможность того, что одно лицо использует несколько аккаунтов для нарушения экосистемы платформы.

Аффилиейт-маркетинг сам по себе не является незаконным, но имеет следующие особенности:

• Работа с несколькими аккаунтами одновременно

• Высокая зависимость от эффективности конверсии и размещения рекламы

• Четко выраженная мотивация получения прибыли

• Склонность к рискованным действиям, таким как арбитраж трафика, генерация фиктивного трафика и привлечение трафика с помощью серых методов

Поэтому аккаунты или платформы в сфере аффилиейт-маркетинга обычно находятся в зоне повышенной чувствительности систем контроля рисков.

II. Почему аккаунты в аффилиейт-маркетинге часто классифицируются как мошеннические?

С точки зрения алгоритмов платформ, многие действия в сфере аффилиейт-маркетинга по своим характеристикам очень похожи на незаконные действия. Например, это проявляется в следующих аспектах:

1. Работа с несколькими аккаунтами — это норма

Обычные пользователи: один аккаунт, долгосрочное использование, поведение естественным образом разнообразное. Аффилиейт-маркетологи: управление несколькими аккаунтами одновременно, повторное появление похожого контента и ссылок, короткий жизненный цикл аккаунтов. В системе контроля рисков работа с несколькими аккаунтами и однотипное поведение по своей сути являются сигналами высокого риска.

2. Чрезвычайно узкий путь привлечения трафика

Путь поведения обычных контентных аккаунтов обычно выглядит так: просмотр → взаимодействие → случайные клики по ссылкам. Однако путь поведения аккаунтов в аффилиейт-маркетинге часто ограничивается: демонстрация → клик → перенаправление → конверсия. Эта чрезвычайно утилитарная и однозначная структура поведения очень легко определяется алгоритмами как поведение маркетинговых аккаунтов или аккаунтов, управляемых в коммерческих целях.

3. Высокая степень шаблонизации контента

Чтобы повысить эффективность, аффилиейт-маркетологи часто повторно используют структуры текстов, одинаковые посадочные страницы, аналогичные призывы к действию (CTA), а также схожие времена и частоту публикаций. Но в глазах платформы все эти элементы формируют узнаваемые цифровые отпечатки поведения посредством кластеризации, что приводит к массовому выявлению связи между аккаунтами.

III. Как платформы выявляют связанные аккаунты?

Многие люди думают, что достаточно изменить адрес электронной почты, номер телефона и IP-адрес, чтобы быть в безопасности. На самом деле современные механизмы выявления связанных аккаунтов на большинстве платформ выходят далеко за рамки этих поверхностных данных. К распространенным параметрам для выявления связи относятся:

• Цифровые отпечатки устройства и окружения: даже при использовании разных аккаунтов платформа все равно может установить связь между ними по цифровым отпечатку браузера, характеристикам операционной системы, шрифтам, разрешению экрана, часовому поясу, параметрам WebGL, Canvas и другим параметрам окружения.

• Характеристики сетевого окружения и географического поведения: не только IP-адреса, но и платформа анализирует частоту использования IP-адресов, типы IP-адресов (домашние / серверные / прокси), необычные скачки местоположения при входе в систему и единообразие действий в разных часовых поясах. Прокси-серверы или массовые рабочие окружения, часто используемые в аффилиейт-маркетинге, являются именно основными объектами мониторинга систем контроля рисков.

• Модели поведения и привычки работы: это тот самый момент, который чаще всего игнорируется, но избежать которого практически невозможно. Например, то, что делается первым после входа в систему,节奏 публикации контента, интервалы между кликами, операциями копирования и вставки, а также реакция на нештатные уведомления — все это формирует цифровой отпечаток поведения, который более стабилен, чем IP-адреса и устройства.

IV. Почему аккаунты в аффилиейт-маркетинге часто блокируются массово?

Многие аффилиейт-маркетологи сталкиваются с ситуацией, когда если один аккаунт имеет проблемы, другие аккаунты блокируются одна за другой. Причина в том, что платформы обычно сначала выявляют связь между аккаунтами, а затем применяют санкции. Как только один аккаунт определяется как источник нарушений, все аккаунты, имеющие с ним высокую степень связи, однозначно попадают в группу риска. Для платформы это является наиболее экономичным и эффективным методом контроля рисков. Из-за высокой степени взаимосвязи аккаунтов в сфере аффилиейт-маркетинга, при активации системы контроля рисков легко выявить сразу несколько связанных аккаунтов.

V. Как избежать выявления связи и блокировки аккаунтов в аффилиейт-маркетинге

Из вышеизложенного видно, что основными методами проверки, которые официальные платформы используют наиболее часто, являются анализ цифрового отпечатка браузера и IP-адресов. Если мы сможем одновременно решить эти две проблемы, мы сможем избежать выявления связи между аккаунтами в аффилиейт-маркетинге и их блокировки. Наилучший способ достичь этого — использовать антидетекторный браузер.

Например, антидетекторный браузер MostLogin позволяет легко выполнить эти операции. Он не только помогает настроить разные окружения браузера для нескольких аккаунтов, но и назначить независимые IP-адреса для каждого аккаунта — оба этих аспекта имеют огромное значение.

Помимо обеспечения безопасности, антидетекторный браузер MostLogin также позволяет быстро запускать несколько окон и управлять несколькими аккаунтами одновременно, что делает работу простой и удобной, повышая при этом нашу эффективность. В настоящее время MostLogin реализует также программу «Передовой», которая позволяет бесплатно использовать все антидетекторные функции, за исключением части, связанной с облачными мобильными телефонами. Приглашаем вас попробовать.

Часто задаваемые вопросы

Почему недавно зарегистрированные аккаунты в аффилиейт-маркетинге также быстро выявляются как связанные?

Платформы анализируют не только сами аккаунты, но и комплексно учитывают такие данные, как цифровой отпечаток устройства, окружение браузера, IP-адреса и модели поведения. Если эти характеристики очень похожи на характеристики ранее заблокированных аккаунтов, новые аккаунты также будут быстро выявлены как связанные.

Можно ли избежать выявления связи между аккаунтами просто поменяв IP-адрес?

Нет. IP-адрес — это только один из параметров для выявления связи. Если цифровой отпечаток браузера, окружение устройства и поведение при работе остаются неизменными, платформа все равно сможет определить связь между аккаунтами по другим сигналам.

Почему аккаунты в аффилиейт-маркетинге часто блокируются массово?

Платформы обычно сначала выявляют связь между аккаунтами, а затем применяют санкции единообразно. Аккаунты в сфере аффилиейт-маркетинге очень похожи друг на друга. Как только один из них определяется как нарушитель, все связанные с ним аккаунты также попадают в группу риска.

Какие сигналы связи являются наиболее важными для платформ?

В настоящее время к основным относятся цифровой отпечаток браузера, единообразие окружения устройства, тип и стабильность IP-адреса, а также долгосрочные модели поведения при работе.