Як оператори змінюють антифрод і чому це впливає на CR у FTD? Аналіз від Big Traff Partners

Антифрод в iGaming-індустрії перестав бути суто захисним механізмом. Сьогодні це один із важливих компонентів воронки, який впливає на конверсію в перший депозит. CR у FTD дедалі рідше ламається випадково, і дедалі частіше є наслідком конкретної антифрод- та платіжної логіки оператора. Розберемо питання антифроду детальніше в статті Big Traff Partners.

Депозит як головна точка ризику і контролю

Ключова зона впливу на FTD – депозит. Якщо етап реєстрації у більшості гемблінг-операторів став доволі м’яким, то на етапі оплати контроль суттєво посилився. Тут концентруються основні перевірки, які мають найбільший вплив на конверсію.

• 3DS2 та SCA-перевірки.
• Velocity-ліміти на транзакції.
• Антибот та anti-ATO механіки.

3DS2 значно знижує ризик шахрайства та чарджбеків. Але не треба забувати, що він створює додаткове навантаження на воронку. Кожен додатковий крок або челендж на депозиті зменшує ймовірність успішного FTD. Саме тому оператори шукають баланс через платіжки, винятки для низько ризикових сценаріїв та frictionless-флоу.

Від rule-based блокувань до risk-scoring

Базована логіка антифроду типу «VPN = бан» або «незнайомий девайс = блок» поступово зникає. Зараз оператори переходять до багаторівневого risk-scoring. Замість жорстких правил система:

• Нараховує ризиковий бал для акаунту, сесії та платежу.
• Порівнює поведінку користувача з типовими патернами.
• Приймає рішення не бінарно, а поетапно. 

Для вебів це означає важливу зміну: трафік може стабільно проходити реєстрацію, але посипатися саме на етапі депозиту, якщо сценарій виглядає нетиповим або ризиковим.

Більше поведінкових сигналів замість технічних

Ще одна важлива тенденція – зростання ролі поведінкової аналітики. Чимало уваги приділяється наступним метрикам:

• Навігація по сайту. 
• Час до цільової дії.
• Патерни кліків.
• Повторюваність шляху користувача. 

Аналіз цих поведінкових звичок  дозволяє більш ефективно відрізати ботів і синтетичні сценарії. Все це створює нову реальність: один і той самий канал може показувати різний CR у FTD залежно від того, наскільки живим, реальним виглядає шлях користувача.

Платежі як частина антифроду

Окремий момент – робота з платіжною конверсією. Маршрутизація транзакцій, альтернативні методи оплати, локальні провайдери та правильна логіка повторних спроб стають частиною антифроду.

Але головна проблема полягає в тому, що платіжний фейл часто означає втрачений депозит. Значна частина користувачів не робить повторної спроби після відмови. Якщо в певному GEO оператор має слабку платіжну структуру або надто жорсткий антифрод на рівні PSP, FTD починає падати.

Що з цим робити арбітражній команді?

Перше – треба знати та аналізувати ключові сигнали, що CR у FTD ріже саме антифрод/платежі:

• Реєстрації/активації стабільні, а депозит «провисає».
• Збільшення кількості відмов на депозиті без змін у крео/ленді.
• Багато повторних спроб оплати або короткі сесії перед депозитом.
• Падає відсоток успішних транзакцій, але збільшується % challenge/decline.

Як захистити ваш CR?

• Оптимізувати user-path до депозиту: прибирати механічні патерни і однакові сценарії.
• Розділяти етап тестів і масштабування. 
• Контролювати payment-метрики як core KPI тесту: частку ініційованих платежів, частку успішних транзакцій, причини відмов у платежах, кількість платіжних спроб.
• Працювати з оператором як з партнером. Не бійтесь просити інсайти по причинах відмов (на рівні категорій), узгоджувати допустимі сценарії, консультуватись тощо.
  

Висновок

Як показує досвід Big Traff Partners, у 2025/26 CR у FTD – це історія про те, наскільки ваш сценарій узгоджений із risk-моделлю оператора та його платіжною логікою. Команди, які тримають у фокусі поведінкові патерни та особливості платіжок, отримують більш стабільний FTD та прогнозований ROI.