Однажды в группу антифрода Яндекс Рекламы пришёл стажёр. В то время как раз орудовала фродерская группа, которая через ботов симулировала трафик на своих сайтах роботными посещениями, поэтому получала деньги за показ рекламы ботам. Задачей стажёра стала найти все такие мошеннические сайты с фиктивным трафиком.

Условие

Однажды в группу антифрода Яндекс Рекламы пришёл стажёр. В то время как раз орудовала фродерская группа, которая через ботов симулировала трафик на своих сайтах роботными посещениями, поэтому получала деньги за показ рекламы ботам. Задачей стажёра стала найти все такие мошеннические сайты с фиктивным трафиком.

Что интересно, весь трафик на сайтах создавался с подменой IP так, что казалось, словно бот заходил на сайт из города А, но на самом деле устройство было в абсолютно другом месте.

Много времени прошло, стажёр пытался охватить всю эту группу фродеров, у него даже получалось цеплять частями некоторые сайты. Но всю сеть выловить так и не удавалось.

Спустя некоторое время он обратил внимание на новость: В городе А 02.08.2025 полностью отсутствовал мобильный интернет. При этом проводной (домашний) интернет продолжал работать.

Как, зная это, стажёр может найти все фейковые сайты?

У вас есть логи сайтов в формате таблицы за период с 30.07.2025 по 10.08.2025:

timestamp | site_id | city_id

Каждая запись соответствует одному посещению сайта одним устройством.

Известно, что трафик ботов меняется существенно меньше, чем живой трафик в сутки.

Ваша задача - найти все сайты, трафик на которых состоял в основном из ботов, которые подменяли свой регион на город А.

Примечание Таблица, в которой находятся данные, называется logs

Пример записи в таблице:

timestamp | site_id | city_id [phone]:13:53 | 6e84d9b71ca44aea | A

Ответ

Ищем сайты, у которых трафик из города А почти не изменился в день отключения мобильного интернета. Это сигнал для проверки, а не доказательство: проводной интернет продолжал работать.

Сгруппируйте посещения по site_id, местной дате и городу. Для каждого сайта сравните число посещений из А 2 августа с обычным уровнем, суточной изменчивостью и динамикой остальных городов. Пропущенные дни учитывайте как нулевые, а не удаляйте из среднего.

Подозрительна комбинация: большая доля А, необычно стабильный поток по дням и отсутствие ожидаемого падения 2 августа. Порог выбирают по распределению признаков и проверенным примерам, а не произвольно. Учитывайте день недели и общие изменения посещаемости.

Из timestamp, site_id и city_id нельзя гарантированно найти все мошеннические сайты: не видны тип соединения и реальные устройства. Сайты с преимущественно домашней аудиторией тоже могут не показать падения. Результат — ранжированный список для дополнительной проверки, не автоматический приговор.