Привет, ! Ещё буквально вчера взаимодействие с генеративным ИИ сводилось к диалогу: потребитель задавал вопрос и получал ответ. Но теперь ИИ‑агенты доходят до десятой страницы поисковика самостоятельно, да еще и с сайтами работают: ищут товары, сравнивают предложения и даже могут оформлять заказы. Прогресс? Конечно! Вот только этот прогресс может выйти боком владельцам сайтов: платформа защиты может принять ИИ‑агента за обычного бота и заблокировать его. Об этом как раз недавно писали в эксклюзиве РБК — давайте разбираться.

«Как антиботы убивают клиентов»

Обнаружив признаки активности бота, система защиты блокирует запрос или требует пройти капчу. Сценарий классический, но новые времена диктуют новые правила. 

В РБК приводят такой пример: пользователь поручил ИИ‑агенту сравнить предложения десяти компаний. Восемь сайтов отдали необходимую информацию, а два — потребовали пройти капчу. Агент просто исключит их из сравнения и представит пользователю результаты остальных. Конкретно в этом примере для двух компаний защита сработала по предусмотренному сценарию: обнаружила автоматизированный запрос и не пустила его на сайт. Но вместе с ботом оказался заблокирован и потенциальный клиент.

Или вот пример по отпускной тематике. Агент сравнивает некоторое количество отелей на новогодние праздники: цену, условия бесплатной отмены, завтрак, расстояние до центра. Он быстро открывает страницы номеров и проверяет доступность на разные даты. Антибот отеля принимает это за мониторинг цен и блокирует сессию. Отель с лучшими условиями может просто не появиться в сравнении, хотя именно он мог бы подойти пользователю.

Разово сегодня, но массово завтра

Пока для использования ИИ‑агентов требуются некоторые технические навыки, недоступные основной массе «уверенных пользователей ПК», поэтому доля такого поискового трафика невелика. Но ситуация скоро изменится, не сомневайтесь! 

По прогнозам Data Insight, к 2030–2032 годам ИИ‑агенты могут управлять 7%-11% продаж российского eCommerce — это 2–3 трлн рублей. Куда ближе к нам другие цифры — 2%-4% и 400–850 млрд рублей к 2028–2029 годам.

2026 год исследователи описывают как раннюю, во многом ещё экспериментальную стадию: посещаемость из ИИ‑систем начал заметно расти в 2025 году, но заказы через него у среднего ритейлера — единичные случаи. Практика ранних пользователей сосредоточена в основном на этапе выбора товара — до оформления заказа и тем более оплаты дело доходит редко. Тем не менее крупнейшие авторы ИИ и браузеров уже развивают функции, позволяющие ИИ выполнять разнообразные действия в интернете. И если такие возможности станут стандартной функцией браузеров будущего, объем трафика от ИИ‑агентов может вырасти весьма быстро.

Неважно, кто пришёл, — важно, зачем

Раньше всё было проще: на сайт приходил либо человек, либо бот, и проблема защиты сводилась к тому, чтобы их различать. С появлением ИИ‑агентов граница размылась. Агент открывает страницы в браузере, действует по заданию человека и ведёт себя совсем не так, как привычный скрейпер. Поэтому компаниям, которые не хотят терять клиентов, стоит пересмотреть сам подход к оценке трафика: надо оценивать действия посетителя и его скрипт.

Классический бот и ИИ‑агент

РБК приводит наглядный пример: поиск вариантов перелёта из Москвы в Екатеринбург на ближайшие месяцы — типичная задача потенциального клиента. А выгрузка всех рейсов между всеми аэропортами страны за длительный период — уже массовый сбор данных. В этом случае не принципиально, выполняет задачу бот или ИИ‑агент: решающее значение имеет масштаб активности.

На что просматривать

Полностью автоматической системы, которая безошибочно отличала бы полезную активность от вредной, не существует. Любая защита — это компромисс: чем жёстче блокировки, тем выше вероятность случайно отрезать настоящих пользователей; чем мягче правила, тем больше нежелательной автоматизации остаётся незамеченной.

Чтобы понять, чем занят посетитель и зачем он пришел, нужен поведенческий анализ. Оцениваются:

• последовательность действий в сессии;

• скорость запросов;

• объём собираемых данных.

Здесь важнее не пропустить действие, которое действительно несёт угрозу, а не просто блокировать посетителя лишь за то, что он не человек.

Дополнительным инструментом может стать стандарт WebBotAuth: он помогает подтвердить происхождение агента, но не гарантирует добрых намерений человека, который этим агентом пользуется.

Как пересмотреть решение к защите

Прежде чем что‑то менять в правилах, стоит выяснить, как защита ведёт себя на практике. Самый прямой метод: прогнать через сайт автоматизированного помощника с обычной клиентской задачей, в частности «найди товар, сравни цену и условия» — и посмотреть, что произойдёт. Если срабатывает капча, показывается заглушка или сессия обрывается, значит, часть реальных покупателей, которые приходят через ИИ‑ассистентов, вы теряете. Причём незаметно, в аналитике это не отразится. 

Скорее всего, ИИ‑агент будет использовать эти разделы:

• каталоги и фильтры;

• поиск;

• страницы сравнения предложений;

• цены и условия покупки.

В дальнейшем уже можно что‑то менять, чтобы пропускать агентов, но банить ботов. И подход тут, как всегда, в комплексном smart‑подходе к безопасности.

«Что сейчас можно посоветовать бизнесу — так это эшелонированную защиту внешнего периметра (WAF/NGFW/Anti‑DDoS) и внутреннего периметра плюс мониторинг SIEM. В любом случае, к защите от подобного рода атак нужно подходить комплексно, единой „таблетки от всего“ нет», — дополнил Дмитрий Прохоренко, руководитель ИБ‑департамента OXYGEN.

А как ваши системы защиты реагируют на автоматизированный трафик? Сталкивались ли с ситуацией, когда антибот блокировал легитимных пользователей? Поделитесь опытом в комментариях!

Кстати, в нашем TG‑канале OXYGEN — самые свежие новости про ЦОД, облака и индустрию IT в целом.