В преддверии конференции iGB Affiliate 2026 в Барселоне Влад Бондаренко, руководитель отдела продуктов ReferOn, поделился своими соображениями о проблемах и целях компании.
В эксклюзивном интервью для Focus Gaming News он обсудил работу партнерских программ, регулирование, как искусственный интеллект улучшает контроль качества партнеров, а также проблемы соблюдения нормативных требований. Он также поделился подробностями об участии компании в выставке, которая состоится 20-21 января.
Как вы обеспечиваете прозрачность информации об источниках трафика для партнеров?
Мы не считаем, что сегодня существует универсальный инструмент, который позволял бы автоматически и со стопроцентной точностью проверять источники трафика. Таких решений просто нет. Поэтому наша модель не строится на ожидании, что партнеры будут «просто честными». В основе — структура и прозрачность.
В ReferOn партнер указывает источник трафика в момент создания трекинг-ссылки. Эта информация напрямую связана с отчетностью и логикой выплат. В результате источники трафика — это не условные метки, а конкретные показатели, которые можно анализировать.
Менеджеры партнерских программ видят, как каждый тип трафика ведет себя по ключевым метрикам: конверсии, депозиты, удержание, LTV. Если какой-то источник стабильно показывает слабые результаты или ведет себя нетипично по сравнению с остальными, это сразу отражается в отчетах.
Параллельно мы изучаем возможности автоматической классификации трафика на основе поведенческих и эксплуатационных данных, чтобы со временем лучше понимать его характеристики. Но базовый принцип остается неизменным — сделать поведение трафика наблюдаемым и подотчетным на масштабе.
Какие инструменты помогают выявлять поддельные или некачественные лиды?
Понятие мошенничества довольно широкое — оно может проявляться на разных уровнях: на уровне кликов, в поведении игроков или в общих паттернах трафика. Каждый из этих уровней требует своего подхода к анализу.
На уровне кликов мы предоставляем детализированные отчеты, которые позволяют анализировать IP-адреса, user-agent’ы, временные метки и повторяющиеся паттерны. Это дает менеджерам партнерских программ возможность разбирать подозрительную активность и находить очевидные аномалии. Параллельно мы продолжаем развивать автоматизацию, которая помогает выявлять такие случаи по шаблонам и снижает зависимость от полностью ручных проверок.
При этом работа с мошенничеством не ограничивается простым подсчетом кликов. Мы поддерживаем использование статусов, связанных с фродом, которые поступают от внешних дата-провайдеров и платформ. Эти статусы можно применять внутри системы — для сегментации трафика, корректировки условий сделок или определения того, как конкретная активность должна учитываться в отчетах и выплатах.
Ключевой момент в том, что выявление мошенничества рассматривается не как отдельная функция, а как комплексный процесс. Базовый API и модель данных изначально спроектированы так, чтобы объединять разные типы сигналов и использовать их для согласованных операционных решений.
На практике такой многоуровневый подход позволяет операторам самостоятельно определять, что именно для них считается низкокачественным или неприемлемым трафиком, и работать с этим системно и в масштабе.
Улучшает ли ИИ контроль качества партнеров?
Искусственный интеллект начинает помогать, но в целом рынок все еще находится на ранней стадии. Большая часть «ИИ-функций», которые есть сегодня, сводится к чат-интерфейсам поверх уже существующих данных. Они умеют отвечать на простые вопросы или суммировать отчеты, но принципиально подход к контролю качества не меняют.
Реальная польза ИИ появляется только тогда, когда он глубоко встроен в инфраструктуру платформы. Без структурированных данных, единой классификации трафика и аккуратно выстроенных API у ИИ просто нет основы для работы. Именно поэтому мы в первую очередь фокусируемся на создании инфраструктуры, готовой к использованию ИИ, а не на быстрых и поверхностных внедрениях.
Если говорить о ролях, ИИ не способен заменить опытных менеджеров партнерских программ, которые принимают стратегические решения и выстраивают отношения с партнерами. Зато он хорошо подходит для рутинных задач: обработки входящих запросов, базовой поддержки партнеров, создания трекинговых ссылок, повторяющихся технических операций и схожей работы.
«Настоящая ценность ИИ проявится только тогда, когда он будет глубоко интегрирован в инфраструктуру платформы», — Влад Бондаренко, руководитель отдела разработки продуктов в ReferOn
В контексте контроля качества ИИ лучше всего работает как инструмент раннего обнаружения и оперативного реагирования. Он помогает выявлять аномалии, фиксировать нестандартное поведение и сокращать время между появлением проблемы и реакцией на нее. Ответственность при этом остается на человеке, но объем ручной работы и задержки в принятии решений заметно снижаются.
Как, по вашему мнению, будет развиваться регулирование партнерских программ?
Сложность регулирования партнерских программ в том, что во многих случаях для них просто не существует четко оформленной правовой рамки. В онлайн-гемблинге регулирование в первую очередь направлено на операторов, тогда как партнерские программы чаще всего контролируются косвенно — через контракты, внутренние политики и правила платформ, а не через прямые юридические обязательства.
При этом основной вектор изменений уже понятен — рынок движется в сторону подотчетности. Регуляторы все чаще ожидают от операторов подтверждения того, что они контролируют каналы привлечения: понимают, откуда приходит трафик, какие маркетинговые практики используются и, в ряде случаев, кто именно стоит за партнерами.
Хороший пример — KYC для партнеров. Сейчас этот процесс остается фрагментарным и непоследовательным, но по мере усиления давления со стороны регуляторов на регулируемых рынках он, скорее всего, станет стандартной практикой. Мы ожидаем более жестких требований к идентификации партнеров, прозрачности структуры владения и возможности аудита — даже если формально эти требования будут внедряться операторами, а не напрямую регуляторами.
На практике это означает, что от партнерских платформ все чаще будут ждать возможности показать, «кто, что, когда и каким образом делал». Речь идет о структурированных данных по партнерам, категоризации трафика и полной отслеживаемости процессов. Ключевой сдвиг здесь не в формальном ужесточении правил, а в необходимости доказуемой ответственности.
Операторы, которые не могут объяснить свою партнерскую активность, будут находиться в зоне риска. Те же, кто способен показать прозрачные процессы и понятную структуру работы, окажутся в значительно более устойчивом положении.
Будет интересно наблюдать, как эта тема будет развиваться и обсуждаться на конференции iGB Affiliate 2026.
Как вы взаимодействуете с операторами по вопросам соблюдения нормативных требований?
Мы подходим к вопросам комплаенса скорее с практической стороны, а не с теоретической. В большинстве случаев операторы хорошо понимают свои регуляторные обязательства. Основная сложность возникает на этапе внедрения этих требований в повседневную работу партнерских программ.
Наша задача — помочь перевести требования регуляторов в рабочую систему. Это включает определение допустимых типов трафика, формализацию условий участия партнеров, настройку отчетности таким образом, чтобы вся активность была отслеживаемой, а также возможность в любой момент обратиться к историческим данным. Когда правила соответствия встроены в процессы, они перестают быть ручным контролем и становятся частью операционной модели.
Отдельное внимание мы уделяем согласованности внутри команды оператора. Отделы комплаенса, маркетинга и финансов нередко по-разному трактуют одни и те же требования. Централизуя данные и логику принятия решений, мы помогаем снизить такие расхождения и избежать ситуаций, когда проблемы с соблюдением требований всплывают уже после выплат или масштабирования кампаний.
Наша цель — не ограничивать партнерскую активность, а сделать ее управляемой. При наличии прозрачных правил и понятной структуры соблюдение требований становится проще и гораздо меньше мешает росту бизнеса.
Становится ли контроль соблюдения правил в реальном времени обязательным?
Если воспринимать контроль как формальную проверку раз в месяц, работа в реальном времени действительно кажется избыточной. Но в партнерском маркетинге такой подход уже не работает.
Партнерский трафик меняется быстро. Кампании могут резко вырасти или начать вести себя нестабильно за считанные дни, а иногда и часы. Когда проблемы находят через несколько недель, речь идет уже не о контроле, а о разборе последствий. Трафик приведен, выплаты могли пройти, риск уже реализовался.
Поэтому все большую роль играет наблюдение за происходящим в моменте. Операторам важно видеть текущую картину по источникам, типам трафика и ключевым показателям, чтобы реагировать сразу, а не постфактум.
На практике это означает более быструю обратную связь: понятную отчетность, оперативное выявление отклонений и возможность вовремя остановить, проверить или скорректировать трафик, пока он не превратился в финансовую или регуляторную проблему. Иначе масштабирование просто перестает быть управляемым.
