STOP WAR IN UKRAINE!

Несколько дней назад я написал статью о том, как можно определить мошенничество CPA-сетей с помощью API Google Analytics.  В этой статье я решил реализовать тот же самый алгоритм, только используя Logs API Yandex.Metrika. Для тех, кто пока не понял о каком мошенничестве идет речь коротко излагаю суть проблемы: были замечены случаи, когда пользователям находящимся на сайте по прямому источнику трафика «внезапно» приписывались UTM-метки CPA-сетей. Участники таких сетей получают деньги тогда, когда целевое действие выполнено пользователями с такими метками. От себя добавлю, что я лично встречал такую подмену источников трафика на одном из украинских интернет магазинов. В подтверждение этому явлению можно прочитать  эту  и эту  публикацию, а так же  отдельный кейс  компании OWOX и Райффайзенбанка по этой проблеме. В этой статье я хочу показать готовый код на R, который используя Logs API выгружает данные из Yandex.Metrika и находит случаи перезаписи (смены) источника трафика пользов

Если ваш бизнес привлекает трафик на сайт с помощью CPA-сетей — обязательно прочтите историю о том, какие технические хитрости могут использовать недобросовестные партнерские сети:   И вот еще одно сообщение: От себя добавлю, что я лично встречал такое на одном из украинских интернет магазинов. Компания OWOX вместе с Райффайзенбанком уже успела сделать отдельный кейс по этой теме и рассказала, как можно обезопасить себя от такого мошенничества используя стриминг сырых даных о посещениях сайта в Google BigQuery. Для тех, кто не использует BigQuery в качество хранилища данных сайта я решил сделать решение на R, которое позволяет проверить свои Google Analytics (так же есть  версия скрипта для Yandex.Metrika ) данные на наличие такой проблемы. Сразу хочу сказать, что решение можно использовать, если в custom dimensions Google Analytics хранятся ClientID, SessionID, Hit Timestamp и Referrer ( или использовать версию скрипта для Yandex.Metrika ) — эти поля являются необходимым