Как NGENIX помог лидеру рынка комплексных услуг успешно справиться с нежелательными ботами
Клиент — крупный федеральный e-commerce-ритейлер с развитой логистикой и широкой сетью присутствия, работающий как с B2B-, так и с B2C-аудиторией. На момент старта проекта, по внутренней оценке, до 60−65% трафика могло быть автоматическим или нецелевым. Это искажало маркетинговую аналитику, снижало конверсию, влияло на бизнес-метрики и создавало дополнительную нагрузку на инфраструктуру.
Один из паттернов выглядел как обычное пользовательское поведение: автоматизированная система добавляла товар в корзину, проходила чекаут до этапа оплаты и резервировала товар на складе. Повторяя этот цикл каждые несколько часов и отслеживая изменение доступного остатка, можно было оценивать реальные продажи по регионам и динамику товарооборота. Также часть товаров временно становилась недоступной для реальных клиентов из-за подобных резервов. Иногда это влияло не только на пользовательский опыт, но и на работу B2B-интеграций клиента с партнёрами, использующими автоматизированные закупки.
В одном из кейсов одновременная активность нескольких сервисов парсинга вызвала почти трехкратный рост трафика, что привело к временному даунтайму сайта. Попытки бороться с ботами собственными силами — блокировки по IP, user-agent и базовая аналитика — не давали устойчивого результата: автоматизированные сценарии быстро адаптировались и возвращались в течение нескольких дней. В результате бизнес столкнулся с потерей выручки, снижением эффективности маркетинга и ростом операционной нагрузки на IT.
Один из паттернов выглядел как обычное пользовательское поведение: автоматизированная система добавляла товар в корзину, проходила чекаут до этапа оплаты и резервировала товар на складе. Повторяя этот цикл каждые несколько часов и отслеживая изменение доступного остатка, можно было оценивать реальные продажи по регионам и динамику товарооборота. Также часть товаров временно становилась недоступной для реальных клиентов из-за подобных резервов. Иногда это влияло не только на пользовательский опыт, но и на работу B2B-интеграций клиента с партнёрами, использующими автоматизированные закупки.
В одном из кейсов одновременная активность нескольких сервисов парсинга вызвала почти трехкратный рост трафика, что привело к временному даунтайму сайта. Попытки бороться с ботами собственными силами — блокировки по IP, user-agent и базовая аналитика — не давали устойчивого результата: автоматизированные сценарии быстро адаптировались и возвращались в течение нескольких дней. В результате бизнес столкнулся с потерей выручки, снижением эффективности маркетинга и ростом операционной нагрузки на IT.
Описание кейса / решения
Задача проекта заключалась не просто в фильтрации трафика, а в построении устойчивой системы защиты, способной противодействовать бот-активности, адаптироваться к новым сценариям атак и масштабироваться вместе с ростом бизнеса без негативного влияния на пользовательский опыт.
В рамках проекта NGENIX реализовал многоуровневую модель защиты веб-ресурса.
Базовый уровень обеспечивал фильтрацию атак на уровне приложений (L7) и первичную очистку трафика. Ключевым элементом стала антибот-защита, основанная на совокупности поведенческих и технических механизмов: анализе аномалий, проверке характеристик соединений, техническом профилировании запросов и адаптивных сценариях проверки. Это позволило выявлять сложные автоматизированные сценарии, которые имитировали действия реальных пользователей.
Дополнительно был задействован WAF, защищающий критичные точки взаимодействия с сайтом и позволяющий фильтровать запросы с учетом логики приложения. Это особенно важно для e-commerce: опасность представляли не только классические атаки на доступность, но и действия, внешне похожие на нормальное поведение покупателя — просмотр каталога, добавление товаров в корзину, прохождение чекаута до шага оплаты.
Решение было связано с аналитическими системами клиента: данные о трафике и блокировках начали сопоставляться с бизнес-метриками. Благодаря этому команда могла видеть не только технические события, но и их влияние на конверсию, отказы, доступность товаров и клиентские обращения.
Ключевой частью проекта стала совместная работа команд. Специалисты NGENIX сопровождали внедрение на всех этапах: помогали формировать правила фильтрации, настраивать уровни защиты, анализировать трафик, разбирать ложноположительные срабатывания и регулярно адаптировать логику обработки запросов под новые сценарии. Такой подход позволил сохранить баланс между эффективной блокировкой автоматического трафика и корректной работой сайта для реальных пользователей.
Проект проходил поэтапно. В июне 2024 года были проведены первичные тесты с выборочной подачей трафика для формирования шортлиста решений. Во второй половине августа 2024 года прошел пилот с выводом решения на 100% продакшн-трафика: за этот период было обработано более 353 млн запросов, из них около 19 млн заблокировано. В феврале 2025 года началась подготовка к промышленной эксплуатации, а с марта по апрель прошла активная фаза внедрения: перевод трафика, тестирование, тюнинг уровней защиты и стабилизация. С конца апреля 2025 года решение работает на полном продакшн-трафике.
Сейчас система блокирует от 50 до 200 млн вредоносных запросов в месяц, а пиковая нагрузка за последний месяц достигала 2000 RPS. При этом удалось снизить долю нежелательного трафика более чем в 2 раза, устранить ключевые сценарии массового бронирования товаров, снизить нагрузку от ботов на инфраструктуру и сохранить стабильный пользовательский опыт.
Сроки реализации
01.02.2025 — 30.04.2025
Результаты ДО и ПОСЛЕ
До внедрения защиты до 60–65% трафика могло быть автоматическим или нецелевым. Конверсия составляла 5,3%, показатель отказов — 12,5%. Боты массово парсили каталог, цены и остатки, резервировали товары без выкупа и мешали реальным клиентам оформлять заказы. По внутренним оценкам клиента, влияние такой активности могло составлять 2–5% выручки или до 7% товарооборота, а потери от сценариев с бронированием товаров оценивались в 1–2 млрд рублей в год.
После внедрения решений NGENIX доля нежелательного трафика снизилась более чем в 2 раза — до 30–38%. Конверсия выросла с 5,3% до 6,1%, показатель отказов снизился примерно на 35% — с 12,5% до 8%, количество жалоб клиентов сократилось с 528 до 360. Нагрузка от ботов на инфраструктуру снизилась примерно на 15%. Сейчас система блокирует от 50 до 200 млн вредоносных запросов в месяц без ухудшения пользовательского опыта.
В чем полезность и уникальность кейса?
Кейс показывает, что проблема бот-трафика в e-commerce давно вышла за рамки исключительно технической задачи и напрямую влияет на бизнес-показатели. Речь идет не только о нагрузке на инфраструктуру, но и о конкурентной борьбе: автоматический сбор данных, манипуляции с остатками и ценами, искусственное искажение пользовательского поведения.
При этом подобные сценарии актуальны не только для крупных игроков рынка: с ними сталкиваются компании разного масштаба, просто не всегда могут вовремя это диагностировать. Один из ключевых вызовов в том, что бот-трафик часто маскируется под обычных пользователей и долго остается незаметным, влияя на конверсию, маркетинговую эффективность и доступность товаров.
Уникальность кейса в том, что удалось выстроить системный подход к работе с ботами: не просто блокировать отдельные атаки, а встроить управление этим риском в операционные процессы компании. Важную роль сыграл баланс между уровнем защиты и пользовательским опытом — решение позволило минимизировать влияние на реальных клиентов и при этом существенно сократить долю нежелательного трафика.
Кейс также демонстрирует, что эффективная защита от ботов требует не только технологий, но и экспертизы, а также тесного взаимодействия между бизнесом, IT и безопасностью. Такой подход позволяет не просто реагировать на инциденты, а работать с проблемой на опережение.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Подход, реализованный в проекте, применим для большинства e-commerce-компаний, поскольку проблема бот-трафика носит массовый характер и становится частью конкурентной среды. С ростом цифровых каналов и доступности инструментов автоматизации боты всё чаще используются для получения коммерческих преимуществ: от сбора данных до влияния на доступность товаров.
Кейс показывает, что выстраивание защиты от ботов может быть адаптировано под компании разного масштаба — от крупных игроков с высокой нагрузкой до более нишевых проектов. При этом ключевым фактором успеха является не только выбор технологического решения, но и правильная настройка процессов: определение приоритетов защиты, регулярный анализ трафика и гибкая адаптация правил под меняющиеся сценарии атак.
Такой подход может быть масштабирован внутри компании на разные бизнес-направления и цифровые продукты, а также применён другими участниками рынка, сталкивающимися с аналогичными задачами.
Задача проекта заключалась не просто в фильтрации трафика, а в построении устойчивой системы защиты, способной противодействовать бот-активности, адаптироваться к новым сценариям атак и масштабироваться вместе с ростом бизнеса без негативного влияния на пользовательский опыт.
В рамках проекта NGENIX реализовал многоуровневую модель защиты веб-ресурса.
Базовый уровень обеспечивал фильтрацию атак на уровне приложений (L7) и первичную очистку трафика. Ключевым элементом стала антибот-защита, основанная на совокупности поведенческих и технических механизмов: анализе аномалий, проверке характеристик соединений, техническом профилировании запросов и адаптивных сценариях проверки. Это позволило выявлять сложные автоматизированные сценарии, которые имитировали действия реальных пользователей.
Дополнительно был задействован WAF, защищающий критичные точки взаимодействия с сайтом и позволяющий фильтровать запросы с учетом логики приложения. Это особенно важно для e-commerce: опасность представляли не только классические атаки на доступность, но и действия, внешне похожие на нормальное поведение покупателя — просмотр каталога, добавление товаров в корзину, прохождение чекаута до шага оплаты.
Решение было связано с аналитическими системами клиента: данные о трафике и блокировках начали сопоставляться с бизнес-метриками. Благодаря этому команда могла видеть не только технические события, но и их влияние на конверсию, отказы, доступность товаров и клиентские обращения.
Ключевой частью проекта стала совместная работа команд. Специалисты NGENIX сопровождали внедрение на всех этапах: помогали формировать правила фильтрации, настраивать уровни защиты, анализировать трафик, разбирать ложноположительные срабатывания и регулярно адаптировать логику обработки запросов под новые сценарии. Такой подход позволил сохранить баланс между эффективной блокировкой автоматического трафика и корректной работой сайта для реальных пользователей.
Проект проходил поэтапно. В июне 2024 года были проведены первичные тесты с выборочной подачей трафика для формирования шортлиста решений. Во второй половине августа 2024 года прошел пилот с выводом решения на 100% продакшн-трафика: за этот период было обработано более 353 млн запросов, из них около 19 млн заблокировано. В феврале 2025 года началась подготовка к промышленной эксплуатации, а с марта по апрель прошла активная фаза внедрения: перевод трафика, тестирование, тюнинг уровней защиты и стабилизация. С конца апреля 2025 года решение работает на полном продакшн-трафике.
Сейчас система блокирует от 50 до 200 млн вредоносных запросов в месяц, а пиковая нагрузка за последний месяц достигала 2000 RPS. При этом удалось снизить долю нежелательного трафика более чем в 2 раза, устранить ключевые сценарии массового бронирования товаров, снизить нагрузку от ботов на инфраструктуру и сохранить стабильный пользовательский опыт.
Сроки реализации
01.02.2025 — 30.04.2025
Результаты ДО и ПОСЛЕ
До внедрения защиты до 60–65% трафика могло быть автоматическим или нецелевым. Конверсия составляла 5,3%, показатель отказов — 12,5%. Боты массово парсили каталог, цены и остатки, резервировали товары без выкупа и мешали реальным клиентам оформлять заказы. По внутренним оценкам клиента, влияние такой активности могло составлять 2–5% выручки или до 7% товарооборота, а потери от сценариев с бронированием товаров оценивались в 1–2 млрд рублей в год.
После внедрения решений NGENIX доля нежелательного трафика снизилась более чем в 2 раза — до 30–38%. Конверсия выросла с 5,3% до 6,1%, показатель отказов снизился примерно на 35% — с 12,5% до 8%, количество жалоб клиентов сократилось с 528 до 360. Нагрузка от ботов на инфраструктуру снизилась примерно на 15%. Сейчас система блокирует от 50 до 200 млн вредоносных запросов в месяц без ухудшения пользовательского опыта.
В чем полезность и уникальность кейса?
Кейс показывает, что проблема бот-трафика в e-commerce давно вышла за рамки исключительно технической задачи и напрямую влияет на бизнес-показатели. Речь идет не только о нагрузке на инфраструктуру, но и о конкурентной борьбе: автоматический сбор данных, манипуляции с остатками и ценами, искусственное искажение пользовательского поведения.
При этом подобные сценарии актуальны не только для крупных игроков рынка: с ними сталкиваются компании разного масштаба, просто не всегда могут вовремя это диагностировать. Один из ключевых вызовов в том, что бот-трафик часто маскируется под обычных пользователей и долго остается незаметным, влияя на конверсию, маркетинговую эффективность и доступность товаров.
Уникальность кейса в том, что удалось выстроить системный подход к работе с ботами: не просто блокировать отдельные атаки, а встроить управление этим риском в операционные процессы компании. Важную роль сыграл баланс между уровнем защиты и пользовательским опытом — решение позволило минимизировать влияние на реальных клиентов и при этом существенно сократить долю нежелательного трафика.
Кейс также демонстрирует, что эффективная защита от ботов требует не только технологий, но и экспертизы, а также тесного взаимодействия между бизнесом, IT и безопасностью. Такой подход позволяет не просто реагировать на инциденты, а работать с проблемой на опережение.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Подход, реализованный в проекте, применим для большинства e-commerce-компаний, поскольку проблема бот-трафика носит массовый характер и становится частью конкурентной среды. С ростом цифровых каналов и доступности инструментов автоматизации боты всё чаще используются для получения коммерческих преимуществ: от сбора данных до влияния на доступность товаров.
Кейс показывает, что выстраивание защиты от ботов может быть адаптировано под компании разного масштаба — от крупных игроков с высокой нагрузкой до более нишевых проектов. При этом ключевым фактором успеха является не только выбор технологического решения, но и правильная настройка процессов: определение приоритетов защиты, регулярный анализ трафика и гибкая адаптация правил под меняющиеся сценарии атак.
Такой подход может быть масштабирован внутри компании на разные бизнес-направления и цифровые продукты, а также применён другими участниками рынка, сталкивающимися с аналогичными задачами.
Результат
Доля нежелательного трафика снизилась более чем в 2 раза: с 60–65% до 30–38%
Описание кейса / решения
Задача проекта заключалась не просто в фильтрации трафика, а в построении устойчивой системы защиты, способной противодействовать бот-активности, адаптироваться к новым сценариям атак и масштабироваться вместе с ростом бизнеса без негативного влияния на пользовательский опыт.
В рамках проекта NGENIX реализовал многоуровневую модель защиты веб-ресурса.
Базовый уровень обеспечивал фильтрацию атак на уровне приложений (L7) и первичную очистку трафика. Ключевым элементом стала антибот-защита, основанная на совокупности поведенческих и технических механизмов: анализе аномалий, проверке характеристик соединений, техническом профилировании запросов и адаптивных сценариях проверки. Это позволило выявлять сложные автоматизированные сценарии, которые имитировали действия реальных пользователей.
Дополнительно был задействован WAF, защищающий критичные точки взаимодействия с сайтом и позволяющий фильтровать запросы с учетом логики приложения. Это особенно важно для e-commerce: опасность представляли не только классические атаки на доступность, но и действия, внешне похожие на нормальное поведение покупателя — просмотр каталога, добавление товаров в корзину, прохождение чекаута до шага оплаты.
Решение было связано с аналитическими системами клиента: данные о трафике и блокировках начали сопоставляться с бизнес-метриками. Благодаря этому команда могла видеть не только технические события, но и их влияние на конверсию, отказы, доступность товаров и клиентские обращения.
Ключевой частью проекта стала совместная работа команд. Специалисты NGENIX сопровождали внедрение на всех этапах: помогали формировать правила фильтрации, настраивать уровни защиты, анализировать трафик, разбирать ложноположительные срабатывания и регулярно адаптировать логику обработки запросов под новые сценарии. Такой подход позволил сохранить баланс между эффективной блокировкой автоматического трафика и корректной работой сайта для реальных пользователей.
Проект проходил поэтапно. В июне 2024 года были проведены первичные тесты с выборочной подачей трафика для формирования шортлиста решений. Во второй половине августа 2024 года прошел пилот с выводом решения на 100% продакшн-трафика: за этот период было обработано более 353 млн запросов, из них около 19 млн заблокировано. В феврале 2025 года началась подготовка к промышленной эксплуатации, а с марта по апрель прошла активная фаза внедрения: перевод трафика, тестирование, тюнинг уровней защиты и стабилизация. С конца апреля 2025 года решение работает на полном продакшн-трафике.
Сейчас система блокирует от 50 до 200 млн вредоносных запросов в месяц, а пиковая нагрузка за последний месяц достигала 2000 RPS. При этом удалось снизить долю нежелательного трафика более чем в 2 раза, устранить ключевые сценарии массового бронирования товаров, снизить нагрузку от ботов на инфраструктуру и сохранить стабильный пользовательский опыт.
Сроки реализации
01.02.2025 — 30.04.2025
Результаты ДО и ПОСЛЕ
До внедрения защиты до 60–65% трафика могло быть автоматическим или нецелевым. Конверсия составляла 5,3%, показатель отказов — 12,5%. Боты массово парсили каталог, цены и остатки, резервировали товары без выкупа и мешали реальным клиентам оформлять заказы. По внутренним оценкам клиента, влияние такой активности могло составлять 2–5% выручки или до 7% товарооборота, а потери от сценариев с бронированием товаров оценивались в 1–2 млрд рублей в год.
После внедрения решений NGENIX доля нежелательного трафика снизилась более чем в 2 раза — до 30–38%. Конверсия выросла с 5,3% до 6,1%, показатель отказов снизился примерно на 35% — с 12,5% до 8%, количество жалоб клиентов сократилось с 528 до 360. Нагрузка от ботов на инфраструктуру снизилась примерно на 15%. Сейчас система блокирует от 50 до 200 млн вредоносных запросов в месяц без ухудшения пользовательского опыта.
В чем полезность и уникальность кейса?
Кейс показывает, что проблема бот-трафика в e-commerce давно вышла за рамки исключительно технической задачи и напрямую влияет на бизнес-показатели. Речь идет не только о нагрузке на инфраструктуру, но и о конкурентной борьбе: автоматический сбор данных, манипуляции с остатками и ценами, искусственное искажение пользовательского поведения.
При этом подобные сценарии актуальны не только для крупных игроков рынка: с ними сталкиваются компании разного масштаба, просто не всегда могут вовремя это диагностировать. Один из ключевых вызовов в том, что бот-трафик часто маскируется под обычных пользователей и долго остается незаметным, влияя на конверсию, маркетинговую эффективность и доступность товаров.
Уникальность кейса в том, что удалось выстроить системный подход к работе с ботами: не просто блокировать отдельные атаки, а встроить управление этим риском в операционные процессы компании. Важную роль сыграл баланс между уровнем защиты и пользовательским опытом — решение позволило минимизировать влияние на реальных клиентов и при этом существенно сократить долю нежелательного трафика.
Кейс также демонстрирует, что эффективная защита от ботов требует не только технологий, но и экспертизы, а также тесного взаимодействия между бизнесом, IT и безопасностью. Такой подход позволяет не просто реагировать на инциденты, а работать с проблемой на опережение.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Подход, реализованный в проекте, применим для большинства e-commerce-компаний, поскольку проблема бот-трафика носит массовый характер и становится частью конкурентной среды. С ростом цифровых каналов и доступности инструментов автоматизации боты всё чаще используются для получения коммерческих преимуществ: от сбора данных до влияния на доступность товаров.
Кейс показывает, что выстраивание защиты от ботов может быть адаптировано под компании разного масштаба — от крупных игроков с высокой нагрузкой до более нишевых проектов. При этом ключевым фактором успеха является не только выбор технологического решения, но и правильная настройка процессов: определение приоритетов защиты, регулярный анализ трафика и гибкая адаптация правил под меняющиеся сценарии атак.
Такой подход может быть масштабирован внутри компании на разные бизнес-направления и цифровые продукты, а также применён другими участниками рынка, сталкивающимися с аналогичными задачами.
Задача проекта заключалась не просто в фильтрации трафика, а в построении устойчивой системы защиты, способной противодействовать бот-активности, адаптироваться к новым сценариям атак и масштабироваться вместе с ростом бизнеса без негативного влияния на пользовательский опыт.
В рамках проекта NGENIX реализовал многоуровневую модель защиты веб-ресурса.
Базовый уровень обеспечивал фильтрацию атак на уровне приложений (L7) и первичную очистку трафика. Ключевым элементом стала антибот-защита, основанная на совокупности поведенческих и технических механизмов: анализе аномалий, проверке характеристик соединений, техническом профилировании запросов и адаптивных сценариях проверки. Это позволило выявлять сложные автоматизированные сценарии, которые имитировали действия реальных пользователей.
Дополнительно был задействован WAF, защищающий критичные точки взаимодействия с сайтом и позволяющий фильтровать запросы с учетом логики приложения. Это особенно важно для e-commerce: опасность представляли не только классические атаки на доступность, но и действия, внешне похожие на нормальное поведение покупателя — просмотр каталога, добавление товаров в корзину, прохождение чекаута до шага оплаты.
Решение было связано с аналитическими системами клиента: данные о трафике и блокировках начали сопоставляться с бизнес-метриками. Благодаря этому команда могла видеть не только технические события, но и их влияние на конверсию, отказы, доступность товаров и клиентские обращения.
Ключевой частью проекта стала совместная работа команд. Специалисты NGENIX сопровождали внедрение на всех этапах: помогали формировать правила фильтрации, настраивать уровни защиты, анализировать трафик, разбирать ложноположительные срабатывания и регулярно адаптировать логику обработки запросов под новые сценарии. Такой подход позволил сохранить баланс между эффективной блокировкой автоматического трафика и корректной работой сайта для реальных пользователей.
Проект проходил поэтапно. В июне 2024 года были проведены первичные тесты с выборочной подачей трафика для формирования шортлиста решений. Во второй половине августа 2024 года прошел пилот с выводом решения на 100% продакшн-трафика: за этот период было обработано более 353 млн запросов, из них около 19 млн заблокировано. В феврале 2025 года началась подготовка к промышленной эксплуатации, а с марта по апрель прошла активная фаза внедрения: перевод трафика, тестирование, тюнинг уровней защиты и стабилизация. С конца апреля 2025 года решение работает на полном продакшн-трафике.
Сейчас система блокирует от 50 до 200 млн вредоносных запросов в месяц, а пиковая нагрузка за последний месяц достигала 2000 RPS. При этом удалось снизить долю нежелательного трафика более чем в 2 раза, устранить ключевые сценарии массового бронирования товаров, снизить нагрузку от ботов на инфраструктуру и сохранить стабильный пользовательский опыт.
Сроки реализации
01.02.2025 — 30.04.2025
Результаты ДО и ПОСЛЕ
До внедрения защиты до 60–65% трафика могло быть автоматическим или нецелевым. Конверсия составляла 5,3%, показатель отказов — 12,5%. Боты массово парсили каталог, цены и остатки, резервировали товары без выкупа и мешали реальным клиентам оформлять заказы. По внутренним оценкам клиента, влияние такой активности могло составлять 2–5% выручки или до 7% товарооборота, а потери от сценариев с бронированием товаров оценивались в 1–2 млрд рублей в год.
После внедрения решений NGENIX доля нежелательного трафика снизилась более чем в 2 раза — до 30–38%. Конверсия выросла с 5,3% до 6,1%, показатель отказов снизился примерно на 35% — с 12,5% до 8%, количество жалоб клиентов сократилось с 528 до 360. Нагрузка от ботов на инфраструктуру снизилась примерно на 15%. Сейчас система блокирует от 50 до 200 млн вредоносных запросов в месяц без ухудшения пользовательского опыта.
В чем полезность и уникальность кейса?
Кейс показывает, что проблема бот-трафика в e-commerce давно вышла за рамки исключительно технической задачи и напрямую влияет на бизнес-показатели. Речь идет не только о нагрузке на инфраструктуру, но и о конкурентной борьбе: автоматический сбор данных, манипуляции с остатками и ценами, искусственное искажение пользовательского поведения.
При этом подобные сценарии актуальны не только для крупных игроков рынка: с ними сталкиваются компании разного масштаба, просто не всегда могут вовремя это диагностировать. Один из ключевых вызовов в том, что бот-трафик часто маскируется под обычных пользователей и долго остается незаметным, влияя на конверсию, маркетинговую эффективность и доступность товаров.
Уникальность кейса в том, что удалось выстроить системный подход к работе с ботами: не просто блокировать отдельные атаки, а встроить управление этим риском в операционные процессы компании. Важную роль сыграл баланс между уровнем защиты и пользовательским опытом — решение позволило минимизировать влияние на реальных клиентов и при этом существенно сократить долю нежелательного трафика.
Кейс также демонстрирует, что эффективная защита от ботов требует не только технологий, но и экспертизы, а также тесного взаимодействия между бизнесом, IT и безопасностью. Такой подход позволяет не просто реагировать на инциденты, а работать с проблемой на опережение.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Подход, реализованный в проекте, применим для большинства e-commerce-компаний, поскольку проблема бот-трафика носит массовый характер и становится частью конкурентной среды. С ростом цифровых каналов и доступности инструментов автоматизации боты всё чаще используются для получения коммерческих преимуществ: от сбора данных до влияния на доступность товаров.
Кейс показывает, что выстраивание защиты от ботов может быть адаптировано под компании разного масштаба — от крупных игроков с высокой нагрузкой до более нишевых проектов. При этом ключевым фактором успеха является не только выбор технологического решения, но и правильная настройка процессов: определение приоритетов защиты, регулярный анализ трафика и гибкая адаптация правил под меняющиеся сценарии атак.
Такой подход может быть масштабирован внутри компании на разные бизнес-направления и цифровые продукты, а также применён другими участниками рынка, сталкивающимися с аналогичными задачами.
Результат
Доля нежелательного трафика снизилась более чем в 2 раза: с 60–65% до 30–38%