Радио 
Проблема фрода касается не только классической интернет-рекламы. В инфлюенс-маркетинге рекламодатель сталкивается с риском заплатить за аудиторию, часть которой могла быть сформирована искусственно. Количество подписчиков, охваты и engagement rate не говорят о том, насколько органична аудитория автора. Исследование АЦ РИР (июль 2026) показывает, что 63% рекламодателей не доверяют качеству аудитории блогеров, 59% жалуются на сложность поиска авторов, а 57% — на непрозрачную отчетность.
Как работает Trust Index
В карточке автора появляется оценка по Trust Index — индикатор того, требует ли аудитория дополнительной проверки. Оценка строится на трех параметрах: география аудитории, активность подписчиков и динамика вовлеченности.
- География аудитории. Система ищет аномалии и нетипичные сочетания стран. Например, большая доля иностранной аудитории может выглядеть подозрительно для локального российского блогера — если только он не работает на международную аудиторию осознанно.
- Активность подписчиков. AI-модели оценивают, насколько естественно выглядит поведение аудитории: однотипные комментарии, отсутствие реакций между постами, пиковая активность в нехарактерные часы.
- Динамика роста. Система отмечает резкие изменения метрик вовлеченности, которые могут быть признаком искусственного роста. Аномалией считается, например, резкий всплеск просмотров в первые часы после публикации и такой же быстрый спад. Или, наоборот, «взлетел и сразу упал» без видимых причин. Для роликов, которые не выходят в рекомендации, нетипичен и другой сценарий: спад, затем внезапный повторный всплеск — это может говорить о внешнем вмешательстве, а не об органическом интересе.
Система считает, какая часть аудитории попадает в зону риска — например, какой процент подписчиков находится в странах-источниках накрутки. Если доля превышает порог, сигнал срабатывает, и параметр подсвечивается как требующий проверки.
Менеджер видит зону, куда стоит посмотреть внимательнее — и уже сам решает, достаточно ли этого, чтобы исключить автора из кампании или запросить дополнительные данные.
Как проверяли точность
Модели обучались на базе собственных данных по авторам, зарегистрированным на платформе.
Точность алгоритма проверяли с помощью слепой экспертной разметки: специалисты оценивали географию аудитории аккаунтов, не зная, что показал алгоритм, и каждый аккаунт смотрели как минимум два эксперта. Если взять аккаунт с сигналом и без, эксперт оценивает аккаунт с сигналом хуже в 93 случаях из 100. В зоне сильного сигнала оценка алгоритма разошлась с экспертной менее чем в 6% случаев.
Что это значит для рынка
Для инфлюенс-менеджеров Trust Index сужает воронку отбора: вместо сотни аккаунтов специалист получает короткий список тех, кого нужно дополнительно проверить. Для блогеров прозрачность аудитории становится конкурентным преимуществом — авторы с «чистой» аудиторией смогут обосновывать более высокий CPM.
Инструмент должен стать частью стандартного медиапланирования.
Татьяна Сопенко, директор по развитию Polyana.ai:
Инфлюенс-маркетинг взрослеет — и одновременно дорожает. Стоимость контакта растет, а вместе с ней растет и цена ошибки при выборе автора. И проблема фрода тут никуда не уходит: она касается не только классической интернет-рекламы. В инфлюенс-маркетинге рекламодатель точно так же рискует заплатить за аудиторию, часть которой могла быть сформирована искусственно.
Развитие ИИ-моделей открывает здесь новые возможности: можно работать с большими массивами данных и находить такие сочетания сигналов, которые при ручной проверке отдельных аккаунтов просто не заметишь. Но при этом для нас принципиально важно не превращать этот анализ в систему «хороший блогер, плохой блогер». Polyana Trust Index — это дополнительная информация для принятия решения. Он помогает понять, на что стоит обратить внимание еще до того, как бюджет будет потрачен.
Новый индекс доступен в аналитике Polyana.ai и может использоваться как дополнительный критерий при предварительном отборе блогеров для рекламных кампаний.